Matplotlib análisis de ventas de videojuegos con Python

Ejercicio de programación: Análisis de ventas de videojuegos

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Matplotlib. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Proyecto 30 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este proyecto, realizarás un análisis de ventas de videojuegos utilizando visualizaciones avanzadas con matplotlib. Analizarás las ventas globales, por región, plataforma y género, y generarás gráficos que te ayudarán a identificar patrones y relaciones. También realizarás un análisis de correlación entre ventas regionales. Este proyecto te ayudará a desarrollar habilidades avanzadas en visualización y análisis de datos con Python y matplotlib.

Contenido del ejercicio

1.- Configurar el entorno de trabajo:

Abre Visual Studio Code y crea un nuevo proyecto.
Importa las bibliotecas necesarias como: pandas, matplotlib, etc. Ya están instaladas por lo que no necesitas instalarlas.
Crea un archivo video_game_sales_visualizations.ipynb donde desarrollarás todo el análisis.

2.- Carga y limpieza del conjunto de datos:

Carga el archivo dataset.csv utilizando pandas.
Dado que estás trabajando en Visual Studio Code en un entorno web, es necesario utilizar rutas absolutas para cargar los archivos. Asegúrate de que la ruta absoluta a tu archivo de datos sea correcta, tal como se muestra en el siguiente ejemplo: /workspace/dataset.csv
Verifica si existen valores nulos o datos inconsistentes y realiza las correcciones necesarias, eliminando o rellenando los valores faltantes según corresponda.

3.- Análisis exploratorio de los datos:

Realiza un análisis descriptivo general para observar las ventas globales y por región.

4.- Visualización de datos avanzada:

Crea las siguientes visualizaciones utilizando matplotlib:
- Un histograma que muestre la distribución de las ventas globales (Global_Sales).
- Un gráfico de barras que compare las ventas globales totales por plataforma.
- Un gráfico de líneas que muestre las ventas globales a lo largo de los años, dividido por plataforma.
- Un gráfico combinado (barras y líneas) que muestre las ventas por género y región (América del Norte, Europa, Japón).
- Un gráfico de dispersión (scatter plot) que visualice la relación entre las ventas en América del Norte (NA_Sales) y Europa (EU_Sales), e incluye una línea de tendencia.

5.- Análisis de correlación y patrones:

Calcula la correlación entre las ventas en diferentes regiones (NA_Sales, EU_Sales, JP_Sales, etc.) y observa si existen patrones que puedan indicar relaciones entre los mercados.
Genera una visualización que represente gráficamente la matriz de correlación (puede ser un heatmap, por ejemplo).

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Matplotlib es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en Matplotlib

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en Matplotlib: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Matplotlib. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Matplotlib te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Matplotlib.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Matplotlib.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Matplotlib.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Matplotlib.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Matplotlib está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Matplotlib. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Matplotlib. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.