🔍 Visualizaciones Estadísticas Avanzadas con Seaborn | Curso Python para Ciencia de Datos

¿Cansado de escribir líneas interminables de código en Matplotlib para obtener gráficos decentes? En este video descubrirás cómo crear visualizaciones estadísticas avanzadas en Python con Seaborn, una poderosa biblioteca que te permite generar gráficos profesionales con apenas unas líneas de código.

Código (Patreon):   / visualizaciones-127683663  

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Bienvenido a otro episodio de la serie "Python para Ciencia de Datos desde Cero", donde te enseñamos paso a paso cómo dominar las herramientas clave para convertirte en un experto en análisis de datos. En esta clase, nos enfocamos en Seaborn, una biblioteca construida sobre Matplotlib que simplifica la creación de gráficos estadísticos complejos y visualmente atractivos.

¿Qué aprenderás en este video?

Qué es Seaborn y cómo se relaciona con Matplotlib

Cómo instalarlo y configurarlo correctamente

Crear gráficos de distribución: histplot, kdeplot, ecdfplot, displot y jointplot

Visualizar variables categóricas con boxplot, violinplot, swarmplot, barplot y countplot

Explorar relaciones entre variables con scatterplot, lineplot, regplot y lmplot

Analizar múltiples variables con pairplot, jointplot y gráficos matriciales como heatmap y clustermap

Personalizar tus visualizaciones con temas, contextos y paletas de colores

Integrar Seaborn con Matplotlib para lograr gráficos aún más potentes

Aplicar todo lo aprendido en un caso práctico de análisis exploratorio de datos usando un dataset de ventas


¿Por qué deberías aprender Seaborn?

Crea gráficos estadísticos complejos con menos esfuerzo

Integra perfectamente con Pandas y DataFrames

Mejora estética y profesionalismo de tus visualizaciones

Ideal para análisis exploratorio de datos (EDA)

Reduce tiempo de codificación sin sacrificar personalización


Temas cubiertos en detalle:

Instalación y configuración de Seaborn

Comparación entre Seaborn y Matplotlib

Visualización de distribuciones y densidades

Gráficos categóricos por grupo

Análisis multivariable con scatterplots y FacetGrid

Mapas de calor y clúster para visualizar correlaciones

Personalización visual: temas, contextos, paletas

Caso práctico con dataset simulado de ventas


¿Qué viene después? En el siguiente video de la serie aplicaremos NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn juntos en un análisis exploratorio completo con un dataset real, combinando limpieza, visualización y detección de patrones ocultos.

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Este video es ideal para estudiantes de ciencia de datos, analistas, programadores en Python y cualquier persona interesada en la visualización de datos profesional y eficiente.