Matplotlib
Matplotlib ·Ciencia de Datos
Curso completo de Matplotlib para crear visualizaciones profesionales en Python, ya sean informes, dashboards, publicaciones científicas o figuras embebidas en productos de datos. Cubres la arquitectura de figura y ejes, gráficos básicos y avanzados, personalización fina, layouts complejos con subplots, estilos y animaciones, e integración con NumPy, pandas y Seaborn. Al terminar entregas figuras reproducibles y de calidad publicable desde notebooks o pipelines automatizados.
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Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).
Contenido del curso
Visualización en Python para informes, dashboards y reporting analítico.
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Introducción e instalación de Matplotlib Lección
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Conceptos básicos de Matplotlib Lección
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Primer gráfico con pyplot Lección
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Backends e integración con entornos Lección
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Test: Introducción e instalación de Matplotlib Ejercicio
Detalles del curso
Público objetivo
- Científicos de datos y analistas que necesitan dominar la visualización de datos en Python.
- Desarrolladores Python que buscan crear gráficos de calidad profesional para informes y publicaciones.
- Ingenieros e investigadores que requieren visualizaciones especializadas (3D, contorno, polar, animaciones).
- Estudiantes de ciencia de datos que quieren un itinerario completo de Matplotlib con proyectos prácticos.
Contenido del certificado
Módulo 1: Introducción, instalación y arquitectura Qué es Matplotlib: historia y ecosistema Arquitectura: Figure, Axes y Artist Primer gráfico con pyplot Backends y entornos de trabajo Módulo 2: Gráficos básicos Gráficos de líneas Gráficos de dispersión Gráficos de barras Histogramas Gráficos de pastel y stem Módulo 3: Personalización de gráficos Títulos, etiquetas y leyendas Colores, marcadores y estilos de línea Ejes, límites y escalas Grillas y anotaciones Tamaño de figura y resolución Temas y hojas de estilo Subplots básicos Módulo 4: Subplots y layouts complejos GridSpec y layouts avanzados constrained_layout y tight_layout Subfiguras e insets Módulo 5: Gráficos avanzados Gráficos 3D Contour, imshow y mapas de calor Gráficos polares Boxplot, violinplot y errorbar Módulo 6: Estilos, temas, colormaps y animaciones rcParams y estilos personalizados Colormaps perceptualmente uniformes Animaciones con FuncAnimation Widgets e interactividad Módulo 7: Integraciones y producción Integración con NumPy Integración con Pandas Integración con Seaborn Guardar figuras en PNG, PDF y SVG Jupyter, Streamlit y LaTeX Módulo 8: Evaluación global y proyecto integrador Test de evaluación de conocimientos Ejercicios de código de análisis de datos Proyecto integrador: dashboard científico con GridSpec, subplots, anotaciones, colormaps y savefig multi formato
Este curso completo de Matplotlib recorre la biblioteca de visualización de principio a fin: desde la arquitectura Figure/Axes y pyplot hasta proyectos prácticos con datasets reales, pasando por gráficos básicos (líneas, barras, dispersión, histogramas, pastel), personalización avanzada (colores, marcadores, ejes, anotaciones), subplots con GridSpec, gráficos 3D, contorno, polares, box y violin, estilos y temas, animaciones con FuncAnimation, widgets interactivos e integraciones con NumPy, Pandas, Seaborn, Jupyter y Streamlit.
Objetivos de aprendizaje
- Dominar la arquitectura de Matplotlib y crear cualquier tipo de gráfico básico y avanzado.
- Personalizar visualizaciones a nivel profesional con colores, estilos, ejes, anotaciones y layouts complejos.
- Construir gráficos 3D, de contorno, polares y animaciones interactivas.
- Aplicar estilos predefinidos, crear temas personalizados y diseñar colormaps adecuados.
- Integrar Matplotlib con NumPy, Pandas, Seaborn, Jupyter y Streamlit.
- Exportar gráficos de alta calidad y construir visualizaciones completas con datasets reales.
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Forma equipos completos con un itinerario
Este curso aparece dentro de las siguientes carreras corporativas.
Data Analytics
Carrera profesional de Data Analytics para analistas de negocio, BI y consultoría: dominio de SQL para exploración y modelado, Python con pandas y NumPy para análisis, visualización avanzada con Power BI, Plotly, Matplotlib y Seaborn, transformación con dbt, procesamiento en Databricks y Streamlit para aplicaciones analíticas orientadas a la toma de decisiones en banca, seguros, retail, energía y consultoras.
IA para Ciencia de Datos
Carrera profesional de ciencia de datos e IA para equipos que construyen modelos predictivos, sistemas de ML y pipelines de deep learning en producción: Python, SQL, análisis con NumPy y pandas, visualización, machine learning con scikit-learn, deep learning con TensorFlow y PyTorch, Transformers de Hugging Face, PySpark y MLOps.
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Tú nos dices a quién formar y nosotros configuramos la plataforma con tu marca, damos de alta a tu gente, evaluamos las entregas con IA y te entregamos los certificados y los informes técnicos para tu gestor FUNDAE. Catálogo amplio con teleformación, aula virtual o mixto. Sin permanencia, sin coste de setup.
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Preguntas frecuentes
- ¿Matplotlib es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
- Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
- ¿En qué modalidades se imparte Matplotlib?
- En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
- ¿Se adapta Matplotlib al nivel de mi equipo?
- Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
- ¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
- La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.