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Visualización de Datos desde Cero

La visualización de datos es una herramienta fundamental para entender la información con la que trabajamos. Permite resumir grandes volúmenes de datos en imágenes simples y comprensibles, revelando patrones y tendencias de un solo vistazo. Aunque existen herramientas especializadas como Tableau o Power BI, dominar la visualización en Python sigue siendo una habilidad clave para cualquier Data Scientist.

En este tutorial (basado en este video explicativo), exploramos cómo crear gráficos impactantes y personalizados utilizando las librerías más importantes de Python.

Dos Enfoques: Programación Orientada a Objetos vs. Funcional

Lo primero que explicamos es que en Matplotlib existen dos formas de crear gráficos: la orientada a objetos (más flexible y potente) y la funcional (más rápida para gráficos sencillos).

1. Metodología Orientada a Objetos

Este enfoque nos da control total sobre cada elemento del gráfico. La metodología es simple:
1. Crear la figura y los ejes: El lienzo donde vamos a dibujar.
2. Definir el tipo de gráfico: Indicamos si será de líneas, barras, dispersión, etc.
3. Personalizar: Ajustamos títulos, etiquetas, colores, leyendas y todo lo necesario.

Durante el video, aprendemos a crear los gráficos más comunes: líneas, barras, pastel, histogramas, boxplots y diagramas de dispersión. También vemos cómo personalizar cada detalle: tamaño, ejes (incluyendo doble eje), leyendas, colores y tipos de marcadores.

2. Metodología Funcional

Para visualizaciones rápidas, el enfoque funcional es ideal. Su metodología es más directa:
1. Usar `subplot` (opcional): Si queremos organizar varios gráficos en una misma figura.
2. Plotear el gráfico: Llamamos directamente a la función del gráfico deseado.
3. Personalizar: Añadimos los detalles finales.

3. Un Vistazo a Seaborn

Finalmente, damos una breve introducción a Seaborn, una librería construida sobre Matplotlib que permite crear gráficos estadísticos más complejos y estéticamente agradables con menos código. Revisamos ejemplos como gráficos de barras, `histplot` y el potente `pairplot`, ideal para visualizar relaciones entre múltiples variables a la vez.

Video Tutorial Completo