Descripción
A medida que los enfoques de aprendizaje profundo para el aprendizaje de las máquinas aumentan su popularidad, los modelos son cada vez más difíciles de entender y de desarmar. Por consiguiente, la necesidad de visualizaciones sofisticadas de los datos que entran en el modelo es cada vez más urgente e importante. En este curso, Visualización de datos estadísticos utilizando Seaborn, trabajará con Seaborn, que cuenta con potentes bibliotecas para visualizar y explorar sus datos. Seaborn trabaja estrechamente con la pila PyData – está construida sobre Matplotlib e integrada con NumPy, Pandas, Statsmodels, y otras bibliotecas Python para la ciencia de los datos. Construirá gráficos de regresión, curvas KDE e histogramas para extraer información de los datos. A continuación, utilizará Seaborn para visualizar relaciones de pares de alta dimensionalidad utilizando el FacetGrid y el PairGrid. La estética, el color y el estilo de los gráficos son elementos importantes para que sus visualizaciones sean memorables. Dado esto, estudiarás las paletas de color disponibles en Seaborn y verás cómo puedes manipular elementos específicos del gráfico. Al final de este curso te sentirás muy cómodo utilizando las bibliotecas de Seaborn para construir visualizaciones potentes, interesantes y vívidas, un importante precursor del uso de datos en el aprendizaje automático. Se requiere software: Seaborn 0.8, Python 3.x.
