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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 R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
2.	Visualización de distribuciones	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
3.	Visualización de proporciones	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
4.	Visualización de relaciones	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi
5.	Creando visualizaciones significativas	Python R	Jen Looper Vidushi Gupta Jasleen Sondhi

Créditos

Estas lecciones de visualización fueron escritas con 🌸 por Jen Looper, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta.

🍯 Los datos sobre la producción de miel en EE.UU. provienen del proyecto de Jessica Li en Kaggle. Los datos son derivados del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.

🍄 Los datos sobre hongos también provienen de Kaggle 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 recopilados de Wikipedia por Hannah Collins.

Todos estos conjuntos de datos están licenciados como CC0: Creative Commons.

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