ML2006 - Visualización e Interpretación de Datos en Python

Al hacer análisis de datos se invierten muchos recursos en la correcta preparación de los datos y modelado; no obstante, es primordial presentar los resultados de forma tal que sea muy rápido y fácil interpretarlos; como bien se dice, una buena imagen (gráfico) es más valiosa que mil palabras. De esta forma, en este curso se presentarán los fundamentos del lenguaje Python para visualizar la información por medio del uso de herramientas gráfi- cas. Adicionalmente se usarán paquetes que permiten visualizar de mejor forma los datos según su tipo y dominio. Es importante recordar que la visualización de la información no es únicamente para presentar resultados finales, sino también para conocer los datos sobre los cuales se plantean los modelos.

Objetivos: En este curso el estudiante será capaz de:

  1. Comprender y aplicar correctamente los principios de visualización de datos.
  2. Aplicar correctamente los principios de la teoría del color en el campo de la visualización de datos.
  3. Seleccionar el gráfico correcto según los datos que se deban representar.
  4. Diseñar gráficos estáticos utilizando las librerías matplotlib y seaborn.
  5. Comprender y aplicar los principios de la teoría de la gramática de los gráficos.
  6. Crear gráficos interactivos con Plotly.
  7. Visualizar información geoespacial utilizando mapas estáticos e interactivos.
  8. Diseñar reportes profesionales utilizando Jupyter Notebooks.
  9. Diseñar aplicaciones web con Dash.

 

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

  • Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
  • Trabajos prácticos semanales.
  • Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
  • Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.

 

Instructor

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M.Sc. Yersinio Jiménez C.

Yersinio Jiménez Campos es el Principal Data Engineer, Walmart, Estados Unidos, obtuvo la Licenciatura. en Tecnologías de la Información y la maestría en Ciencias de la Computación con honores en la Universidad de Costa Rica, así como la Maestría en Matemática Aplicada.
Además es certificado de Cloud Computing y Big Data usando Java, Cloud Computing y Big Data, InfosysInfosys.

Asistentes

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Oldemar Rodriguez

Ph.D. Matemética

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Joseline Quiros

Análisis de Datos

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Cesar Vargas

Matemático

21 de mayo, 2024

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