Visualización interactiva de datos con Python - Segunda edición: Presente sus datos como una historia eficaz y convincente

Opiniones de los lectores

El libro es un tutorial guiado para la visualización de datos con Python especialmente indicado para principiantes. Ofrece instrucciones claras paso a paso y ejemplos de varias bibliotecas como Matplotlib, Bokeh, Altair y Plotly. Aunque introduce eficazmente los conceptos básicos, algunos usuarios encontraron que el contenido podría ser demasiado simplista para aquellos con experiencia previa.

⬤ Bien estructurado con instrucciones paso a paso.
⬤ Bueno para principiantes.
⬤ Cubre las bibliotecas esenciales (Matplotlib, Bokeh, Altair, Plotly).
⬤ Incluye ejemplos prácticos y visualizaciones, haciéndolo útil para datos del mundo real (como los datos COVID-19).
⬤ Explicaciones claras y un buen equilibrio entre un libro de texto y una guía de referencia.

⬤ Algunos ejemplos, concretamente Bokeh y Altair, no funcionaron para todos los usuarios, lo que podría deberse a problemas de configuración.
⬤ La versión Kindle puede tener problemas de formato que afectan a la legibilidad.
⬤ El material podría ser demasiado básico para aquellos con conocimientos intermedios en visualización de datos, que podrían encontrar mejores recursos en línea.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Interactive Data Visualization with Python - Second Edition: Present your data as an effective and compelling story

Contenido del libro:

Cree sus propias visualizaciones de datos interactivas, claras e impactantes, con las potentes bibliotecas de visualización de datos de Python.

Características principales

⬤ Estudia y utiliza las bibliotecas interactivas de Python, como Bokeh y Plotly.

⬤ Explore diferentes principios de visualización y comprenda cuándo usar cuál.

⬤ Crear visualizaciones de datos interactivas con datos del mundo real.

Descripción del libro

Con tantos datos que se generan continuamente, los desarrolladores, que pueden presentar los datos como visualizaciones impactantes e interesantes, están siempre en demanda. Visualización interactiva de datos con Python agudiza sus habilidades de exploración de datos, le dice todo lo que hay que saber acerca de la visualización interactiva de datos en Python.

Empezarás aprendiendo a dibujar varios gráficos con Matplotlib y Seaborn, las bibliotecas de visualización de datos no interactivas. Estudiarás diferentes tipos de visualizaciones, las compararás y descubrirás cómo seleccionar un tipo concreto de visualización que se adapte a tus necesidades. Después de familiarizarse con las distintas bibliotecas de visualización no interactiva, aprenderá los principios de la visualización de datos intuitiva y persuasiva, y utilizará Bokeh y Plotly para transformar sus visualizaciones en historias sólidas. También aprenderá cómo la visualización interactiva de datos y modelos puede optimizar el rendimiento de un modelo de regresión.

Al final del curso, tendrás un nuevo conjunto de habilidades que te convertirán en la persona de referencia para transformar visualizaciones de datos en historias atractivas e interesantes.

Lo que aprenderá

⬤ Explorar y aplicar diferentes técnicas interactivas de visualización de datos.

⬤ Manipular parámetros y estilos para crear gráficos atractivos.

⬤ Personalizar la visualización de datos para diferentes audiencias.

⬤ Diseñar visualizaciones de datos utilizando librerías interactivas.

⬤ Utilizar Matplotlib, Seaborn, Altair y Bokeh para dibujar gráficos atractivos.

⬤ Personalizar la visualización de datos para diferentes escenarios.

A quién va dirigido este libro

Este libro pretende proporcionar una sólida base de formación para desarrolladores de Python, analistas de datos y científicos de datos que les permita presentar perspectivas de datos críticos de la forma que mejor capte la atención y la imaginación del usuario. Sirve como una sencilla guía paso a paso que demuestra los diferentes tipos y componentes de visualización, los principios y técnicas de la interactividad efectiva, así como los escollos comunes que hay que evitar al crear visualizaciones de datos interactivas. Los estudiantes deben tener un nivel intermedio de competencia en la escritura de código Python, así como cierta familiaridad con el uso de bibliotecas como pandas.