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¿QUÉ HACEMOS?

Visualización de Datos con Python

Del 29 de septiembre al 22 de octubre, 2020

Martes y jueves 18 a 21 hrs. VIRTUAL
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Introducción

La visualización de datos es el área del conocimiento que combina principios de diseño, teoría del color y nuestras capacidades perceptivas para elaborar gráficas y mapas que transmiten de forma eficiente y efectiva los resultados sustantivos derivados del análisis de bases de datos.

 

En este curso presentaremos los principios básicos de la visualización y aprenderemos a usar varias librerías de Python para crear gráficas tanto estáticas como interactivas.

 

Objetivos

El objetivo del curso es aprender a crear visualizaciones de datos que comuniquen la información de forma eficiente y efectiva, generando valor agregado al análisis. Específicamente, los objetivos del curso son:

  • Aprender los conceptos teóricos básicos de la visualización de datos
  • Aprender a usar las librerías Matplotlib y Seaborn para la creación de gráficas estáticas.
  • Aprender a usar la librería Plotly para la creación de gráficas interactivas.
  • Aprender a usar la librería Dash para la creación de gráficas dinámicas y tableros.

 

Público objetivo

 

El curso está diseñado para personas con conocimiento de manejo de bases de datos y programación en Python, en particular, conocer estructuras de datos básicas (listas, diccionarios, etc.), saber definir funciones y usar la librería Pandas.

Se recomienda tomar previamente el curso “Introducción a Python y Manejo de datos” que también se ofrece dentro de la Escuela de Métodos.

 

 

Sesiones

 

El módulo está dividido en ocho sesiones, cada una de tres horas. A continuación, enlisto los temas que cubriremos:

  • Introducción a la visualización de datos (sesión 1).
  • Introducción a Matplotlib (sesión 2).
  • Ajustando detalles de gráficas con Matplotlib (sesión 3 y 4).
  • Extensiones de Matplotlib: Seaborn, Plotnine y otras (sesión 4 y 5).
  • Introducción a Plotly (sesión 6 y 7).
  • Introducción a Plotly Express (sesión 7).
  • Introducción a Dash (sesión 8).

 

Bibliografía

  • McKinney, W. (2012). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. ” O’Reilly Media, Inc.”.
  • Tamara Munzner (2014). Visualization Analysis and Design. A K Peters Visualization Series, CRC Press.
  • Tufte, E. R. (2001). The visual display of quantitative information (Vol. 2). Cheshire, CT: Graphics press.

 

Profesor

Juan Javier Santos Ochoa

E-mail: juan.santos@cide.edu

 

Formato: Curso modo virtual

 

Requisitos de admisión

 

Para inscribirte en la Escuela de Métodos del LNPP del CIDE, el solicitante deberá:

 

  • Realizar un pago de $5,000.00 m/n
  • Descargar el formato de inscripción [link] https://tinyurl.com/snprnj5
  • Llenar la información que ahí se pide, firmar el documento y escanearlo

 

Posteriormente, deberá enviar 3 documentos al correo electrónico: hugo.arredondo@cide.edu

 

  1. El comprobante de pago
  2. Eformato de inscripción debidamente firmado y requisitado
  3. Una identificación oficial (INE, licencia, cédula, etc.)

 

 

Precio y forma de pago

 

El pago a cubrir por cada uno de los cursos es de $5,000.00 m/n (cinco mil pesos 00/100 m.n.), la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición.

 

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

 

Especificaciones a considerar

 

Para quedar inscrito(a) se deberá cubrir el pago dos días hábiles antes del inicio del curso. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas.

 

El pago y recepción de su depósito es requisito indispensable para quedar inscrito(a).

 

Si se requiere factura, deberá solicitar la generación del documento al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

En caso de que, por causas de fuerza mayor,  se cancelara el curso, deberá enviar un estado de cuenta (puede bloquear datos personales), así como su RFC al correo hugo.arredondo@cide.edu

 

 

Cupo máximo del curso:

 

20 personas, excepto casos excepcionales.

 

Mayores informes:

 

escuelademetodos@lnpp.mx

 

 

 

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