# Visualizaciones

> Foto por Jenna Lee en Unsplash
Visualizar datos es una de las tareas más importantes de un científico de datos. Las imágenes valen más que mil palabras, y una visualización puede ayudarte a identificar todo tipo de aspectos interesantes de tus datos, como picos, valores atípicos, agrupaciones, tendencias y más, que te ayudarán a entender la historia que tus datos intentan contar.
En estas cinco lecciones, explorarás datos provenientes de la naturaleza y crearás visualizaciones interesantes y hermosas utilizando diversas técnicas.
| Número de Tema | Tema | Lección Vinculada | Autor |
| :-----------: | :--: | :---------------: | :----: |
| 1. | Visualización de cantidades |
- [Python](09-visualization-quantities/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
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| 2. | Visualización de distribuciones | - [Python](10-visualization-distributions/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
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| 3. | Visualización de proporciones | - [Python](11-visualization-proportions/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
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| 4. | Visualización de relaciones | - [Python](12-visualization-relationships/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
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| 5. | Creando visualizaciones significativas | - [Python](13-meaningful-visualizations/README.md)
- [R](../../../3-Data-Visualization)
| - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
- [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)
- [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)
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### Créditos
Estas lecciones de visualización fueron escritas con 🌸 por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010) y [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta).
🍯 Los datos sobre la producción de miel en EE.UU. 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) son derivados del [Departamento de Agricultura de los Estados Unidos](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php).
🍄 Los datos sobre hongos también provienen 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 branquias de las familias Agaricus y Lepiota. Los hongos fueron extraídos de The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Este conjunto de datos fue donado a UCI ML 27 en 1987.
🦆 Los datos sobre aves de Minnesota provienen de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds) recopilados de [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota) por Hannah Collins.
Todos estos conjuntos de datos están licenciados como [CC0: Creative Commons](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/).
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