> Foto por <a href="https://unsplash.com/@jenna2980?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Jenna Lee</a> en <a href="https://unsplash.com/s/photos/bees-in-a-meadow?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
Visualizar datos es una de las tareas más importantes de un científico de datos. Las imágenes valen más de 100 palabras, y una visualización puede ayudarte a identificar toda clase de partes interesantes de tus datos como picos, valores atípicos, agrupaciones, tendencias, y más, que pueden ayudarte a entender la historia que tus datos están tratando de contar.
En estas cinco lecciones, podrás explorar datos provenientes de la naturaleza y crear interesantes y hermosas visualizaciones usando varias técnicas.
Estas lecciones de visualización fueron escritas con 🌸 por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
🍯 Los datos sobre la producción de miel en EU provienen del proyecto de Jessica Li en [Kaggle](https://www.kaggle.com/jessicali9530/honey-production). Los [datos](https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/rn301137d) se han obtenido del [Departamento de Agricultura de los Estados Unidos](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php).
🍄 Los datos sobre hongos también han sido obtenidos de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset) revisados por Hatteras Dunton. Este conjunto de datos incluye descripciones de muestras hipotéticas correspondientes a 23 especies de hongos con agallas de la familia Agaricus y Lepiota. Hongos extraídos de La Guía de Campo de la Sociedad Audubon para los Hongos de América del Norte (1981). Este conjunto de datos fue donado a UCI ML 27 en 1987.
🦆 Los datos de las aves de Minnesota provienen de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds) extraídos de [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota) por Hannah Collins.
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