Episodio

Visualización de datos con Matplotlib [Parte 9] | Aprendizaje automático para principiantes

con Bea Stollnitz

Aprendizaje automático para principiantes

En este vídeo, Bea Stollnitz, promotor principal de la nube de Microsoft, le guía a través de la visualización de datos mediante la biblioteca popular de Python, matplotlib. Este vídeo forma parte de nuestra serie Machine Learning para principiantes, donde tratamos varios temas de aprendizaje automático y su implementación mediante código de Python en cuadernos de Jupyter Notebook.

En este vídeo, aprenderá lo siguiente:

  • La importancia de visualizar los datos para comprender y comunicarse
  • Cómo crear un gráfico de dispersión mediante matplotlib
  • Creación de un gráfico de barras mediante la API DataFrame de Pandas con matplotlib
  • Uso eficaz de la visualización para responder preguntas sobre los datos

Continuaremos trabajando con el conjunto de datos de calabaza que preparamos en el vídeo anterior para encontrar el mes más barato para comprar una calabaza. Siga los pasos a medida que visualizamos los datos mediante gráficos de dispersión y gráficos de barras, lo que facilita extraer conclusiones y responder a nuestra pregunta original.

Manténgase atento al siguiente vídeo de esta serie, donde profundizaremos en la regresión lineal y le guiaremos a través de su implementación mediante código python en cuadernos de Jupyter Notebook. ¿Está ahí?

Capítulos

  • 00:00 - Introducción
  • 00:25 : los diferentes tipos de trazado admitidos por matplotlib
  • 00:57 - Nuestro objetivo hoy - averiguar el mes más barato para comprar una calabaza
  • 01:14 : Creación de un gráfico de dispersión mediante matplotlib
  • 02:14 - Encontrar el precio promedio de calabazas al mes en un gráfico de barras con pandas

Conexión

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Python