{"id":166840,"date":"2023-01-26T15:28:24","date_gmt":"2023-01-26T14:28:24","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=166840"},"modified":"2023-10-30T17:51:24","modified_gmt":"2023-10-30T16:51:24","slug":"seaborn-la-herramienta-de-data-visualization-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/seaborn-la-herramienta-de-data-visualization-python","title":{"rendered":"Seaborn: todo sobre la herramienta de Data Visualization Python"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"166840\" class=\"elementor elementor-166840\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5776063 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5776063\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dff67c1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dff67c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Seaborn es una herramienta de Data Visualization en lenguaje Python. Descubre todo lo que necesitas saber: presentaci\u00f3n, casos de uso, ventajas, formaci\u00f3n, etc.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2996156 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2996156\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\"><b>Data Visualization es una t\u00e9cnica<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> que permite a los Data Scientits transformar los datos brutos en gr\u00e1ficos y diagramas. Estas ilustraciones facilitan la lectura y comprensi\u00f3n de los datos, por eso Dataviz es tan \u00fatil.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Existen <\/span><b>muchas herramientas \u00abno-code\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que permiten crear visualizaciones de datos: Tableau, Power BI, ChartBlocks, etc., sin embargo, como alternativa, tambi\u00e9n es posible optar por <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"><b>el lenguaje Python<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto requiere conocimientos de programaci\u00f3n, pero te ofrece total libertad. Con Python es posible procesar, transformar y crear visualizaciones de datos. <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/el-sueldo-del-data-scientist-cuanto-gana-un-data-scientist\"><b>Muchos Data Scientists<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> recurren a esta soluci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las razones por las que Python es la mejor opci\u00f3n para la Data Science es <\/span><b>su amplio ecosistema de bibliotecas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Hay muchas bibliotecas de Python para manipular datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, etc.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque Matplotlib es muy popular para crear visualizaciones de datos, <\/span><b>su uso puede resultar complejo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Algunos desarrolladores han creado una nueva biblioteca basada en Matplotlib: Seaborn.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-11cacbf elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"11cacbf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b71d51f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b71d51f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b479c89 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b479c89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es Seaborn?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edf9c8b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"edf9c8b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seaborn es una biblioteca para <\/span><b>crear gr\u00e1ficos estad\u00edsticos en Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Est\u00e1 basada en Matplotlib, y se integra con las estructuras de Pandas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta biblioteca es tan potente como Matplotlib, pero aporta <\/span><b>simplicidad y funciones in\u00e9ditas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Permite explorar y comprender r\u00e1pidamente los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Se pueden capturar <\/span><b>marcos de datos enteros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y las funciones internas de mapeo sem\u00e1ntico y agregaci\u00f3n estad\u00edstica permiten convertir los datos en visualizaciones gr\u00e1ficas.<\/span><\/p><p><b>Seaborn absorbe toda la complejidad de Matplotlib<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sin embargo, es posible crear gr\u00e1ficos que satisfagan todas tus necesidades y requisitos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d55b19 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1d55b19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprender a utilizar Seaborn<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89e6d8e elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"89e6d8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63876b9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"63876b9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea08aef elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ea08aef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seaborn y los distintos tipos de Dataviz<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bccb186 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bccb186\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seaborn proporciona <\/span><b>diferentes estilos y paletas de colores predeterminados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para crear gr\u00e1ficos m\u00e1s atractivos. Los distintos tipos de visualizaciones ayudan a resaltar las relaciones entre los datos. Pueden ser variables num\u00e9ricas o grupos, clases, divisiones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los gr\u00e1ficos relacionales se utilizan para <\/span><b>comprender las relaciones entre dos variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, mientras que los gr\u00e1ficos categ\u00f3ricos sirven para visualizar variables por categor\u00edas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los gr\u00e1ficos de distribuci\u00f3n se utilizan para examinar distribuciones univariantes o bivariantes. Los gr\u00e1ficos de regresi\u00f3n permiten a\u00f1adir una gu\u00eda visual para <\/span><b>resaltar patrones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en un conjunto de datos para an\u00e1lisis exploratorios.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e1a2217 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"e1a2217\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-985f381 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"985f381\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-517d53d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"517d53d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de Seaborn?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f76474 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6f76474\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La biblioteca Seaborn ofrece varias ventajas importantes. Ofrece distintos tipos de visualizaciones. Tiene una <\/span><b>sintaxis reducida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y temas predeterminados muy atractivos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es una <\/span><b>herramienta ideal para la visualizaci\u00f3n estad\u00edstica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se utiliza para resumir datos en visualizaciones y distribuci\u00f3n de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, <\/span><b>Seaborn est\u00e1 mejor integrado que Matplotlib<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para trabajar con data frames de Pandas. Por \u00faltimo, es una extensi\u00f3n de Matplotlib para crear bonitos gr\u00e1ficos con ayuda de Python a trav\u00e9s de un conjunto de m\u00e9todos m\u00e1s sencillos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14d501c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"14d501c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/cita\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Concertar una cita<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7dd3b1 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"f7dd3b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-214c486 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"214c486\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33105c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"33105c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seaborn vs Matplotlib: \u00bfcu\u00e1l usar?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ffef7c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5ffef7c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Matplotlib y Seaborn son <\/span><b>las dos herramientas m\u00e1s populares de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para la Data Visualization. Cada una tiene sus ventajas y sus inconvenientes.<\/span><\/p><p><b>Matplotlib se utiliza principalmente para trazados gr\u00e1ficos b\u00e1sicos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, mientras que Seaborn ofrece muchos temas predeterminados y una amplia variedad de esquemas para la visualizaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, <\/span><b>Seaborn automatiza la creaci\u00f3n de figuras m\u00faltiples<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esto es una ventaja, aunque puede acarrear problemas con el uso de memoria. Otra ventaja de Seaborn es la estrecha integraci\u00f3n con Pandas y sus Data Frames, aunque Matplotlib tambi\u00e9n est\u00e1 integrado con Pandas y NumPy.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otro lado, <\/span><b>Matplotlib ofrece una mayor flexibilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en t\u00e9rminos de personalizaci\u00f3n y, en ocasiones, un rendimiento superior. Por lo tanto, puede ser una mejor opci\u00f3n en algunas situaciones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, Seaborn es la mejor opci\u00f3n de herramienta de DataViz para visualizaciones de datos estad\u00edsticos. Sin embargo, <\/span><b>Matplotlib ofrece una mayor respuesta a las necesidades de personalizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b9de24 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"5b9de24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da5dd00 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"da5dd00\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6943dd6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6943dd6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPor qu\u00e9 y c\u00f3mo aprender a utilizar Seaborn? Los cursos de DataScientest\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9f4e0b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e9f4e0b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La visualizaci\u00f3n de datos se utiliza ampliamente en todos los sectores empresariales. Por lo tanto, dominar una herramienta DataViz <\/span><b>es una competencia valiosa y demandada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">cursos de Data de DataScientest<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> te permiten adquirir este conocimiento. Las herramientas Matplotlib y Seaborn forman parte <\/span><b>del m\u00f3dulo Data Visualization<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de nuestros cursos Data Analyst, Data Scientist y Data Management.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A trav\u00e9s de estos cursos, podr\u00e1s <\/span><b>adquirir todas las competencias necesarias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para trabajar como Data Analyst, Data Manager o Data Scientist. Adem\u00e1s de DataViz, tambi\u00e9n aprender\u00e1s programaci\u00f3n, manejo de bases de datos, o incluso Machine Learning y Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros distintos cursos utilizan un enfoque innovador y beneficioso <\/span><b>de Blended Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que combina la ense\u00f1anza presencial y a distancia. Pueden realizarse en Formaci\u00f3n Continua o en BootCamp en tan solo unas semanas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al final del curso, los alumnos reciben un <\/span><b>diploma certificado por la Universidad de La Sorbona.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Entre los antiguos alumnos, el 93 % encontr\u00f3 trabajo inmediatamente despu\u00e9s de terminar el curso. \u00a1No esperes m\u00e1s y descubre todos nuestros cursos para aprender a utilizar Seaborn y todas las herramientas de Data Science!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52bdb72 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52bdb72\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9755910 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9755910\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir los cursos de DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-afadf9c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"afadf9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora ya sabes todo lo que hay que saber sobre Seaborn. Descubre <\/span><strong><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">nuestra introducci\u00f3n a la Data Science<\/a><\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y nuestra gu\u00eda para empezar a <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/como-mandar-un-email-con-python\">usar Python para Machine Learning<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6952ce1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6952ce1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seaborn es una herramienta de Data Visualization en lenguaje Python. 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