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Trabajas realizando análisis de datos? Necesitas explorar y realizar transformaciones en los datos en una forma intuitiva? Quieres aprender nuevas opciones para visualizar datos? Que tal realizar paneles/gráficos interactivos, para que puedes comunicar mejor los datos con tu equipo?
Entonces el workshop “Análisis de Datos y Visualizaciones Interactivas en Python” está diseñado para ti. Durante este workshop usaremos bases de datos tanto en disco como online. Aprenderás a manipular y transformar los datos para sacarle un máximo de provecho a la información. Usaremos librerías actuales muy útiles para generar gráficos atractivos. Aprenderás a realizar visualizaciones y también a crear paneles interactivos complejos que pueden ser compartidos dentro de tu red local. Todo esto usando herramientas gratis y de acceso libre.
Aprenderás haciendo, en una clase pequeña de hasta 12 alumnos. Trabajarás en tu laptop (por favor trae el tuyo!) para familiarizarte con las herramientas y técnicas.
Esto es lo que aprenderás:
BASES DE DATOS: Trabajaremos localmente y online con bases de datos en formato csv y en formato de Excel.
EXPLORACIÓN DE DATOS: Haremos exploración y transformación de datos usando Python Pandas.
VISUALIZACIÓN DE DATOS: Usaremos la librería Seaborn para crear visualizaciones atractivas.
CREACIÓN DE PANELES INTERACTIVOS: Principalmente nos dedicaremos a transformar los datos en paneles/dashboards interactivos que podrás compartir fácilmente.
Este workshop es para ti si:
Quieres usar herramientas de análisis y visualización de acceso libre de gran utilidad como Python, incluyendo Pandas, Seaborn y Bokeh.
Quieres aprender a explorar y manipular datos en forma intuitiva.
Quieres familiarizarte con herramientas de manejo y visualizaciones de datos.
Quieres entregar y compartir resultados a través de visualizaciones atrayentes apoyadas por los datos.
Herramientas que usaremos:
Apuntamos a usar herramientas de gran popularidad que son gratis y en las que existe una gran comunidad activa. Durante este workshop usaremos la aplicación web Jupyter Notebooks para crear y compartir nuestro código y usaremos la siguientes librerías de Python para explorar y visualizar nuestros datos: Python Pandas, Python Seaborn y Python Bokeh.
Base de Datos que usaremos:
Para los ejemplos en el curso usaremos bases de datos de la calidad del aire en Santiago, información de resultados académicos de colegios en Chile e información de natalidad y mortalidad en Chile.