Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 3: Gráficos Relacionales
Comprender las relaciones entre variables es esencial en el análisis de datos. Una forma sólida de visualizar estas relaciones es mediante gráficos relacionales. Seaborn, con su compleja API, ofrece una serie de herramientas para mostrar cómo interactúan las variables entre sí.
Los gráficos relacionales en Seaborn pueden:
- Identificar patrones, correlaciones y valores atípicos entre dos variables.
- Presentar la relación entre múltiples variables a través de conjuntos de datos complejos.
- Delinear datos a lo largo del tiempo u otras variables comunes utilizando la semántica del matiz.
Al profundizar en los gráficos relacionales de Seaborn, los analistas pueden obtener información sobre las relaciones multivariables y cómo evolucionan en función de los parámetros.
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Con Seaborn, visualiza las relaciones de un conjunto de datos:
- Crea un gráfico de líneas para seguir los cambios en una variable a lo largo del tiempo o en orden secuencial.
-
- Visualizar la relación entre dos variables numéricas con un gráfico de dispersión y diferenciar los datos utilizando la semántica del color.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Desafío 3: Gráficos Relacionales
Comprender las relaciones entre variables es esencial en el análisis de datos. Una forma sólida de visualizar estas relaciones es mediante gráficos relacionales. Seaborn, con su compleja API, ofrece una serie de herramientas para mostrar cómo interactúan las variables entre sí.
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- Presentar la relación entre múltiples variables a través de conjuntos de datos complejos.
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- Identificar patrones, correlaciones y valores atípicos entre dos variables.
- Presentar la relación entre múltiples variables a través de conjuntos de datos complejos.
- Delinear datos a lo largo del tiempo u otras variables comunes utilizando la semántica del matiz.
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- Identificar patrones, correlaciones y valores atípicos entre dos variables.
- Presentar la relación entre múltiples variables a través de conjuntos de datos complejos.
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