Seaborn: Proyecto - Análisis de pingüinos con dispersión

Proyecto de programación
Avanzado
Seaborn
Curso de Seaborn
30 min
500 XP
Actualizado: 25/04/2026

Ejercicio de programación: Proyecto - Análisis de pingüinos con dispersión

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

Tipo: Proyecto 30 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Proyecto práctico de análisis exploratorio del dataset penguins de Seaborn. Se construye un panel de 6 visualizaciones (dispersión, distribuciones, pairplot, FacetGrid, regresión y conteo) con personalización profesional para responder preguntas analíticas sobre las tres especies de pingüinos de las Islas Palmer.

Contenido del ejercicio

En este proyecto realizarás un análisis exploratorio completo del dataset penguins de Seaborn, creando un panel de 6 visualizaciones que respondan preguntas analíticas específicas sobre las tres especies de pingüinos de las Islas Palmer (Adelie, Chinstrap y Gentoo).

Contexto del proyecto

El dataset penguins contiene medidas morfológicas de 344 pingüinos de tres especies capturadas en tres islas diferentes del archipiélago Palmer en la Antártida. Las variables son:

  • species: Adelie, Chinstrap o Gentoo
  • island: Biscoe, Dream o Torgersen
  • bill_length_mm: longitud del pico (mm)
  • bill_depth_mm: profundidad del pico (mm)
  • flipper_length_mm: longitud de la aleta (mm)
  • body_mass_g: masa corporal (g)
  • sex: macho o hembra

Preguntas analíticas a responder

  1. ¿Cómo se relaciona la longitud del pico con la profundidad del pico por especie?
  2. ¿Difiere la distribución de la masa corporal entre especies y sexos?
  3. ¿Qué variables son mejores predictores de la especie?
  4. ¿Existen diferencias en la morfología entre islas?
  5. ¿Hay una relación lineal entre la longitud de la aleta y la masa corporal?
  6. ¿Cómo se distribuyen las especies por isla?

Panel de 6 visualizaciones (figura 3 por 2)

  1. Scatter plot de bill_length_mm vs bill_depth_mm con hue="species" y style="sex".
  2. Violinplot con split=True de body_mass_g por species y sex.
  3. Pairplot de las 4 variables numéricas con hue="species" y diag_kind="kde".
  4. FacetGrid con col="island" mostrando scatter de flipper_length_mm vs body_mass_g.
  5. Regplot o lmplot de flipper_length_mm vs body_mass_g con hue="species".
  6. Countplot de species con hue="island".

Requisitos de calidad

  • Configurar sns.set_theme() con un estilo y paleta coherentes.
  • Todos los gráficos deben tener títulos descriptivos en español.
  • Las etiquetas de ejes deben estar en español con unidades donde corresponda.
  • Exportar el panel principal en PNG con 200 dpi.

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Alan Sastre - Autor del ejercicio

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, Seaborn 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 Seaborn

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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 );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
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 }
21
22 return result ;
23 }
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Ejercicios de programación en Seaborn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Seaborn. 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 Seaborn te permite:

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

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Seaborn 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 Seaborn. 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 Seaborn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.

Nota: Para obtener el máximo beneficio de este ejercicio de programación, te recomendamos revisar primero las lecciones relacionadas de Seaborn y asegurarte de comprender los conceptos básicos antes de intentar resolver el ejercicio.