Certificado de Análisis de datos y visualización con Seaborn

Introducción a Seaborn y su entorno

Seaborn es una librería de Python especializada en la creación de gráficos estadísticos atractivos y informativos. Está construida sobre Matplotlib y ofrece una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos de manera sencilla y eficaz. En este curso de ciencia de datos con Seaborn, aprenderás a visualizar datos de forma profesional, lo que te permitirá analizar y comprender mejor la información.

¿Qué es Seaborn?

Seaborn es una herramienta esencial para cualquier científico de datos que trabaje con Python. Facilita la creación de gráficos complejos con pocas líneas de código y mejora la presentación de los datos. Al utilizar Seaborn, puedes descubrir patrones y tendencias ocultas en tus conjuntos de datos, lo que es fundamental en la ciencia de datos.

Instalación de Seaborn

Para comenzar con Seaborn, primero debes instalarlo. Puedes hacerlo utilizando pip:

pip install seaborn

También puedes instalarlo con conda si utilizas Anaconda:

conda install seaborn

Una vez instalado, es recomendable comprobar la versión para asegurarte de que estás trabajando con la más reciente:

import seaborn as sns
print(sns.__version__)

Interoperabilidad con Numpy y Pandas

Seaborn se integra perfectamente con Numpy y Pandas, dos librerías fundamentales en el ecosistema de Python para la ciencia de datos. Esta interoperabilidad permite manipular y visualizar datos de forma eficiente, aprovechando las estructuras de datos de Pandas y las capacidades numéricas de Numpy.

Conceptos básicos de Seaborn

Antes de sumergirte en la creación de gráficos, es esencial entender los conceptos básicos de Seaborn.

Datasets de Seaborn

Seaborn incluye una colección de conjuntos de datos preinstalados que puedes utilizar para practicar y familiarizarte con la librería. Puedes cargar un dataset de ejemplo de la siguiente manera:

df = sns.load_dataset('tips')

Tipos de visualizaciones y su uso

Existen diversos tipos de gráficos que puedes crear con Seaborn, y cada uno es adecuado para diferentes tipos de datos y análisis:

• Gráficos univariantes: Analizan una sola variable.
• Gráficos bivariantes: Exploran la relación entre dos variables.
• Gráficos multivariantes: Analizan más de dos variables simultáneamente.

Guardar gráficos

Una vez que hayas creado un gráfico, puedes guardarlo en diferentes formatos:

plt.savefig('grafico.png')

Creación de gráficos con Seaborn

Gráficos univariantes

Los gráficos univariantes te permiten analizar la distribución de una sola variable.

Histogramas

Los histogramas muestran la distribución de datos numéricos agrupándolos en rangos:

sns.histplot(data=df, x='total_bill')

Diagramas de caja y bigotes (Boxplots)

Los boxplots resumen la distribución de datos mostrando medianas, cuartiles y valores atípicos:

sns.boxplot(data=df, y='total_bill')

Gráficos de violín

Combina el boxplot con un histograma de densidad:

sns.violinplot(data=df, y='total_bill')

Gráficos bivariantes

Exploran la relación entre dos variables.

Gráficos de dispersión (Scatter Plots)

Muestran la relación entre dos variables numéricas:

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip')

Diagramas de calor (Heatmaps)

Visualizan matrices de correlación o tablas de frecuencias:

sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

Gráficos multivariantes

Permiten analizar más de dos variables al mismo tiempo.

Pares de gráficas (Pairplots)

Muestran todas las combinaciones de variables numéricas:

sns.pairplot(df)

Clustermaps

Agrupan datos similares en un mapa de calor:

sns.clustermap(df.corr())

Personalización de gráficos

Seaborn ofrece múltiples opciones para personalizar y mejorar tus gráficos.

Títulos, etiquetas y leyendas

Puedes añadir títulos y etiquetas para mejorar la comprensión del gráfico:

plt.title('Distribución de la cuenta total')
plt.xlabel('Total de la cuenta')
plt.ylabel('Frecuencia')

Temas predefinidos, colores y estilos

Seaborn incluye estilos y paletas de colores que puedes aplicar fácilmente:

sns.set_style('darkgrid')
sns.set_palette('pastel')

Ajustes de ejes

Controla los límites y escalas de los ejes:

plt.xlim(0, 50)
plt.ylim(0, 10)

Gráficos múltiples con Grids

Puedes crear múltiples gráficos en una sola figura utilizando FacetGrid o PairGrid:

g = sns.FacetGrid(df, col='time')
g.map(sns.histplot, 'total_bill')

Integración con Pandas

Seaborn trabaja de la mano con Pandas, lo que facilita el manejo de datos.

Gráficos con DataFrames

Puedes utilizar DataFrames de Pandas directamente en Seaborn:

sns.barplot(data=df, x='day', y='total_bill')

Evaluaciones y proyectos

Para consolidar tus conocimientos en ciencia de datos con Seaborn, el curso incluye evaluaciones y proyectos prácticos que te permitirán aplicar lo aprendido en situaciones reales.