Visualización de Datos con Python (edición 1)

 

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Este MOOC se imparte en UPM En Abierto y podrás obtener de manera gratuita un Diploma de Superación del curso al superar el 50% de la calificación total del mismo.

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Duración del curso

50 horas (7 semanas).

 

Descripción del curso

En este curso de visualización de datos con Python, aprenderás a usar bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly para crear gráficos y analizar datos eficazmente.

 

Objetivos del curso

Proporcionar una explicación completa a las técnicas de visualización de datos en Python: El objetivo principal del curso es familiarizar a los estudiantes con las herramientas y técnicas fundamentales para visualizar datos en el entorno de programación Python. Se espera que al finalizar el curso, los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para representar visualmente datos de manera efectiva y comprensible.

Facilitar la comprensión práctica a través de ejemplos y casos de estudio reales: El curso se centrará en la aplicación práctica de técnicas de visualización de datos a través de ejemplos y casos de estudio reales. Los estudiantes trabajarán con conjuntos de datos auténticos y resolverán problemas de visualización comunes en diversos campos, lo que les permitirá desarrollar habilidades prácticas y comprender la relevancia y aplicabilidad de la visualización de datos en el mundo real.

Fomentar la participación activa y el aprendizaje colaborativo: Se promoverá la participación activa de los estudiantes a través de actividades interactivas, ejercicios prácticos y discusiones en línea. Además, se implementará un sistema de evaluación por pares, donde los estudiantes revisarán y proporcionarán retroalimentación sobre el trabajo de sus compañeros, lo que fomentará el aprendizaje colaborativo y proporcionará oportunidades adicionales para la retroalimentación y el crecimiento profesional.

 

¿A quién va dirigido el curso?

El curso está dirigido a estudiantes con experiencia en informática y, de preferencia, familiaridad con el aprendizaje computacional (machine learning). Se requiere un dominio básico de Python para aprovechar al máximo el contenido del curso.

 

Conocimientos previos recomendados

Programación en Python y Machine learning.

 

Requisitos técnicos

Conexión a internet.

 

Sistema de evaluación

Entrega de trabajos prácticos evaluados por pares.

 

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