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¿Trabajas con grandes cantidades de datos? Entonces sabrás de la importancia de efectuar análisis visual exploratorio sobre ellos. Así, rápidamente podemos comprenderlos, interpretarlos y exprimir al máximo todo su valor.
Si además trabajas con Python, la librería Pandas seguro que forma parte de tu día a día. En esta cheat sheet resumimos con simpleza los plots que se pueden ejecutar nativamente sobre los dataframes de Pandas.
Y si estás en un nivel experto, también te dejamos una pequeña muestra de lo que se puede hacer con Seaborn, otra librería de visualización avanzada que proporciona estilo y mayor funcionalidad a nuestras gráficas.
¡Descárgate nuestra cheat sheet! Y si tienes alguna sugerencia o idea no dudes en compartirla con nosotros.
Juan Iglesias
Ingeniero de telecomunicación por la UAM, mi carrera profesional ha estado muy ligada al ámbito de las telecomunicaciones en diferentes vertientes, con especial foco en la detección de fraude de bypass de llamadas. En ello he trabajado como analista de datos, preventa y liderando un pequeño equipo. Además, he desarrollado modelos predictivos para detección de fraude usando técnicas de Machine Learning.
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David Mota
Desde muy pequeño fui un gran apasionado de cómics, videojuegos, series... lo que me llevó a estudiar en una escuela enfocada en gran medida a la ilustración. Al terminar estos estudios, el diseño se cruzó en mi vida. Pasada ya una década, actualmente pertenezco al equipo de UX de Paradigma, dejando mi firma en un buen número de diseños, ya sean gráficos o web e incluso alguna vez, hasta me dejan tocar algo de código.
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Jupyter: Data Science aplicada.
Implementación de GraphQL en Python.
Crónica de PyConEs 2015.
PyConEs 2016, la gran cita de los pythonistas en España.
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