Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python

Introducción Desafío 1: Comprensión de Listas Desafío 2: Manipulación de Cadenas Desafío 3: Manipulación de Diccionarios Desafío 4: Bucles Anidados Desafío 5: Clases Preguntas Teóricas

2. NumPy

Desafío 1: Creación de Arreglo Desafío 2: Manipulación de Arreglos Desafío 3: Perspectivas Estadísticas Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos Preguntas Teóricas

3. Pandas

Desafío 1: Creación de DataFrame Desafío 2: Agrupación de Datos Desafío 3: Indexación y MultiIndexación Desafío 4: Modificando DataFrame Desafío 5: Iterando Sobre Datos Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Desafío 1: Fundamentos de Trazado Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos Desafío 3: Subtramas Desafío 4: Personalización de Gráficos Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Reto 1: Visualización de Distribuciones Desafío 2: Explorando Datos Categóricos Desafío 3: Gráficos Relacionales Reto 4: Gráficos de Regresión Desafío 5: Gráficos de Matrices Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones Desafío 2: Teorema de Bayes Desafío 3: Pruebas de Hipótesis Desafío 4: Intervalos de Confianza Desafío 5: Correlación Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Desafío 1: Escalado de Datos Reto 2: Creación de un Modelo Básico Desafío 3: Tuberías Desafío 4: Validación cruzada Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros Preguntas Teóricas

Desafío 4: Personalización de Gráficos

Aunque Matplotlib proporciona excelentes herramientas para visualizar datos, a menudo es el ajuste fino y la personalización de estas visualizaciones lo que las hace destacar. Entender cómo personalizar y dar estilo a los gráficos puede aportar numerosos beneficios:

Claridad:** Los gráficos bien diseñados pueden resaltar puntos de datos y patrones importantes, facilitando a los espectadores la comprensión del mensaje clave.
Estética:** Un gráfico visualmente atractivo puede atraer a la audiencia de forma más eficaz y reflejar mejor el contexto o el tema de los datos.
Integración de la marca:** En el caso de empresas y publicaciones, el estilo de los gráficos para que coincidan con los colores y temas de la marca garantiza una representación coherente.

Aprender las complejidades de las opciones de personalización de Matplotlib puede elevar sus presentaciones de datos a nuevas alturas.

Tarea

Swipe to show code editor

Utilizando Matplotlib, realice las siguientes tareas para personalizar y dar estilo a un gráfico:

Trazar un gráfico lineal simple.
Establezca el título a Customized Sinusoidal Curve con fontsize 16; establezca el nombre de la etiqueta x a X-axis y el nombre de la etiqueta y a Y-axis con fontsize 14.
1. Cambie el estilo de línea a guión, el ancho a 2 y el color a púrpura.
1. Personaliza las marcas de los ejes x e y y sus etiquetas. Utilice el tamaño de fuente 12.
1. Añade una cuadrícula con un estilo específico: color gris, líneas sólidas, anchura de las líneas igual a 0.5, transparencia igual a 0.5.

Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 4

Desafío 4: Personalización de Gráficos

Claridad:** Los gráficos bien diseñados pueden resaltar puntos de datos y patrones importantes, facilitando a los espectadores la comprensión del mensaje clave.
Estética:** Un gráfico visualmente atractivo puede atraer a la audiencia de forma más eficaz y reflejar mejor el contexto o el tema de los datos.
Integración de la marca:** En el caso de empresas y publicaciones, el estilo de los gráficos para que coincidan con los colores y temas de la marca garantiza una representación coherente.

Aprender las complejidades de las opciones de personalización de Matplotlib puede elevar sus presentaciones de datos a nuevas alturas.

Tarea

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Utilizando Matplotlib, realice las siguientes tareas para personalizar y dar estilo a un gráfico:

Trazar un gráfico lineal simple.
Establezca el título a Customized Sinusoidal Curve con fontsize 16; establezca el nombre de la etiqueta x a X-axis y el nombre de la etiqueta y a Y-axis con fontsize 14.
1. Cambie el estilo de línea a guión, el ancho a 2 y el color a púrpura.
1. Personaliza las marcas de los ejes x e y y sus etiquetas. Utilice el tamaño de fuente 12.
1. Añade una cuadrícula con un estilo específico: color gris, líneas sólidas, anchura de las líneas igual a 0.5, transparencia igual a 0.5.

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Sección 4. Capítulo 4

Desafío 4: Personalización de Gráficos

Claridad:** Los gráficos bien diseñados pueden resaltar puntos de datos y patrones importantes, facilitando a los espectadores la comprensión del mensaje clave.
Estética:** Un gráfico visualmente atractivo puede atraer a la audiencia de forma más eficaz y reflejar mejor el contexto o el tema de los datos.
Integración de la marca:** En el caso de empresas y publicaciones, el estilo de los gráficos para que coincidan con los colores y temas de la marca garantiza una representación coherente.

Aprender las complejidades de las opciones de personalización de Matplotlib puede elevar sus presentaciones de datos a nuevas alturas.

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Utilizando Matplotlib, realice las siguientes tareas para personalizar y dar estilo a un gráfico:

Trazar un gráfico lineal simple.
Establezca el título a Customized Sinusoidal Curve con fontsize 16; establezca el nombre de la etiqueta x a X-axis y el nombre de la etiqueta y a Y-axis con fontsize 14.
1. Cambie el estilo de línea a guión, el ancho a 2 y el color a púrpura.
1. Personaliza las marcas de los ejes x e y y sus etiquetas. Utilice el tamaño de fuente 12.
1. Añade una cuadrícula con un estilo específico: color gris, líneas sólidas, anchura de las líneas igual a 0.5, transparencia igual a 0.5.

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Claridad:** Los gráficos bien diseñados pueden resaltar puntos de datos y patrones importantes, facilitando a los espectadores la comprensión del mensaje clave.
Estética:** Un gráfico visualmente atractivo puede atraer a la audiencia de forma más eficaz y reflejar mejor el contexto o el tema de los datos.
Integración de la marca:** En el caso de empresas y publicaciones, el estilo de los gráficos para que coincidan con los colores y temas de la marca garantiza una representación coherente.

Aprender las complejidades de las opciones de personalización de Matplotlib puede elevar sus presentaciones de datos a nuevas alturas.

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Utilizando Matplotlib, realice las siguientes tareas para personalizar y dar estilo a un gráfico:

Trazar un gráfico lineal simple.
Establezca el título a Customized Sinusoidal Curve con fontsize 16; establezca el nombre de la etiqueta x a X-axis y el nombre de la etiqueta y a Y-axis con fontsize 14.
1. Cambie el estilo de línea a guión, el ancho a 2 y el color a púrpura.
1. Personaliza las marcas de los ejes x e y y sus etiquetas. Utilice el tamaño de fuente 12.
1. Añade una cuadrícula con un estilo específico: color gris, líneas sólidas, anchura de las líneas igual a 0.5, transparencia igual a 0.5.

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Sección 4. Capítulo 4

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