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Desafío 1: Fundamentos de Trazado | Matplotlib
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadísticas
7. Scikit-learn

bookDesafío 1: Fundamentos de Trazado

Matplotlib, una biblioteca de visualización fundamental en Python, proporciona una amplia gama de capacidades de trazado que son a la vez expresivas y eficientes. Algunas ventajas convincentes de usar Matplotlib para sus tareas de visualización de datos son:

  • Versatilidad: Matplotlib admite una amplia gama de gráficos, desde gráficos lineales básicos hasta visualizaciones más complejas como gráficos de contorno.
  • Personalización: Cada aspecto de un gráfico, desde sus colores hasta sus etiquetas, se puede personalizar, proporcionando un control total al usuario.
  • Integración: Funciona a la perfección con otras librerías, especialmente Pandas y NumPy, convirtiéndola en una herramienta fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos.

Para los científicos de datos en ciernes, los analistas o cualquier persona interesada en la representación visual, las funciones de trazado de Matplotlib actúan como un puente entre los datos en bruto y los conocimientos.

Tarea
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Trace tres tipos de gráficos básicos con Matplotlib:

    1. Trazar un gráfico lineal simple.
    1. Crear un gráfico de dispersión.
    1. Crear un histograma.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 1
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Matplotlib, una biblioteca de visualización fundamental en Python, proporciona una amplia gama de capacidades de trazado que son a la vez expresivas y eficientes. Algunas ventajas convincentes de usar Matplotlib para sus tareas de visualización de datos son:

  • Versatilidad: Matplotlib admite una amplia gama de gráficos, desde gráficos lineales básicos hasta visualizaciones más complejas como gráficos de contorno.
  • Personalización: Cada aspecto de un gráfico, desde sus colores hasta sus etiquetas, se puede personalizar, proporcionando un control total al usuario.
  • Integración: Funciona a la perfección con otras librerías, especialmente Pandas y NumPy, convirtiéndola en una herramienta fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos.

Para los científicos de datos en ciernes, los analistas o cualquier persona interesada en la representación visual, las funciones de trazado de Matplotlib actúan como un puente entre los datos en bruto y los conocimientos.

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  • Versatilidad: Matplotlib admite una amplia gama de gráficos, desde gráficos lineales básicos hasta visualizaciones más complejas como gráficos de contorno.
  • Personalización: Cada aspecto de un gráfico, desde sus colores hasta sus etiquetas, se puede personalizar, proporcionando un control total al usuario.
  • Integración: Funciona a la perfección con otras librerías, especialmente Pandas y NumPy, convirtiéndola en una herramienta fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos.

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  • Versatilidad: Matplotlib admite una amplia gama de gráficos, desde gráficos lineales básicos hasta visualizaciones más complejas como gráficos de contorno.
  • Personalización: Cada aspecto de un gráfico, desde sus colores hasta sus etiquetas, se puede personalizar, proporcionando un control total al usuario.
  • Integración: Funciona a la perfección con otras librerías, especialmente Pandas y NumPy, convirtiéndola en una herramienta fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos.

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