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Desafío 5: Gráficos de Matrices | Seaborn
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 5: Gráficos de Matrices

A menudo, los datos se presentan en formato de matriz, donde las filas y las columnas representan distintas variables o categorías. Para visualizar eficazmente estos datos estructurados, los trazados matriciales vienen al rescate. Seaborn, conocido por sus completas funciones de trazado, ofrece herramientas especializadas para crear potentes visualizaciones matriciales.

Los gráficos matriciales en Seaborn le permiten:

  • Visualizar** la relación entre dos variables categóricas.
  • Visualizar** la distribución de los datos en un formato de mapa de calor.
  • Explorar** estructuras jerárquicas en los datos utilizando mapas de conglomerados.

Aprovechando los gráficos matriciales de Seaborn, los analistas pueden navegar por intrincadas estructuras de datos, extraer patrones y tomar decisiones basadas en datos con facilidad.

Tarea
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Utilizando Seaborn, demuestre la estructura matricial en un conjunto de datos:

    1. Trace un mapa de calor de una matriz de correlación.
    1. Anotar el mapa de calor con los valores reales de correlación.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
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¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 5
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A menudo, los datos se presentan en formato de matriz, donde las filas y las columnas representan distintas variables o categorías. Para visualizar eficazmente estos datos estructurados, los trazados matriciales vienen al rescate. Seaborn, conocido por sus completas funciones de trazado, ofrece herramientas especializadas para crear potentes visualizaciones matriciales.

Los gráficos matriciales en Seaborn le permiten:

  • Visualizar** la relación entre dos variables categóricas.
  • Visualizar** la distribución de los datos en un formato de mapa de calor.
  • Explorar** estructuras jerárquicas en los datos utilizando mapas de conglomerados.

Aprovechando los gráficos matriciales de Seaborn, los analistas pueden navegar por intrincadas estructuras de datos, extraer patrones y tomar decisiones basadas en datos con facilidad.

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A menudo, los datos se presentan en formato de matriz, donde las filas y las columnas representan distintas variables o categorías. Para visualizar eficazmente estos datos estructurados, los trazados matriciales vienen al rescate. Seaborn, conocido por sus completas funciones de trazado, ofrece herramientas especializadas para crear potentes visualizaciones matriciales.

Los gráficos matriciales en Seaborn le permiten:

  • Visualizar** la relación entre dos variables categóricas.
  • Visualizar** la distribución de los datos en un formato de mapa de calor.
  • Explorar** estructuras jerárquicas en los datos utilizando mapas de conglomerados.

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A menudo, los datos se presentan en formato de matriz, donde las filas y las columnas representan distintas variables o categorías. Para visualizar eficazmente estos datos estructurados, los trazados matriciales vienen al rescate. Seaborn, conocido por sus completas funciones de trazado, ofrece herramientas especializadas para crear potentes visualizaciones matriciales.

Los gráficos matriciales en Seaborn le permiten:

  • Visualizar** la relación entre dos variables categóricas.
  • Visualizar** la distribución de los datos en un formato de mapa de calor.
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