Ruta completa de Seaborn en 2 días con el dataset tips diseñada para analistas que quieren dominar visualización práctica y preparar gráficos listos para portfolio.

Resumen rápido y objetivos: aprender lo esencial de Seaborn en 2 días, practicar con ejemplos reales, entender distribuciones, comparaciones categóricas, correlaciones, facetas, paletas y presentación final. Resultado: habilidades aplicables en procesos de inteligencia de negocio, análisis para empresas y presentaciones técnicas.

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones de software a medida y servicios inteligencia de negocio, incluyendo integración con Power BI. Si busca soluciones de IA para empresas o agentes IA consulte nuestros servicios de inteligencia artificial y para visualización de datos y BI explore nuestras opciones de Power BI.

Requisitos: Python 3.9, bibliotecas pandas numpy matplotlib seaborn, IDE Jupyter o Colab. Instalación básica pip install seaborn matplotlib pandas numpy. Cargar datos: usar sns.load_dataset tips y revisar con tips.head.

Día 1 Fundamentos y EDA rápido. Objetivo: conocer la API de Seaborn, explorar distribuciones univariadas, comparar categorías y escanear relaciones pareadas.

Conceptos clave: diferencia entre funciones a nivel de eje y a nivel de figura. Ejemplos de uso práctico: axes level como scatterplot, histplot, boxplot y regplot cuando se trabaja con subplots manuales; figure level como pairplot, relplot y catplot para facetas automáticas.

Univariadas: usar histplot para histogramas y opcional KDE, ecdfplot para distribuciones acumuladas y countplot para frecuencias categóricas. Ejemplo de ejecución conceptual: sns.histplot(tips, x=total_bill, bins=20, kde=True) o sns.ecdfplot(tips, x=tip).

Categoría vs numérico: comparar grupos con boxplot violinplot boxenplot y combinar con stripplot para mostrar puntos crudos. Para medias y confianza usar barplot o pointplot. Buen patrón: violinplot más stripplot para ver forma y puntos.

Número vs número: scatterplots y regplot para añadir tendencia. Agregar hue style y size permite mostrar hasta tres dimensiones extra en el mismo gráfico. Ejemplo conceptual: sns.scatterplot(data=tips, x=total_bill, y=tip, hue=sex, style=smoker, size=size).

Exploración rápida de pares: pairplot con hue para detectar relaciones y distribuciones marginales. Checkpoint Día 1: puedes leer distribuciones, comparar grupos y ver tendencias bivariadas. Escribe al menos 3 conclusiones simples del dataset.

Día 2 Multivariado, facetas, correlaciones y estilo. Objetivo: dominar facetas, mapas de calor, paletas, anotaciones y exportación de figuras.

Facetas y small multiples: catplot y relplot permiten dividir por columnas o filas para comparar subgrupos sin sobrecargar un solo gráfico. Ejemplo conceptual: sns.catplot(data=tips, x=day, y=tip, hue=sex, col=smoker, kind=bar).

Correlaciones y heatmaps: generar matriz de correlación sobre variables numéricas y presentar con sns.heatmap o clustermap para detectar agrupamientos. Interpreta valores cerca de 1 o -1 como relación lineal fuerte y cerca de 0 como débil.

Tendencias ordenadas: usar lineplot con datos agregados para ver tendencias por tamaño de grupo u otra variable ordenada. Ejemplo: agrupar por size y graficar media de tip.

Estilo y diseño: usar sns.set_theme para ajustar style context y palette. Añadir títulos labels despine y tight_layout para presentación. Guardar figuras con plt.savefig a 300 DPI y fondo transparente para portfolio y LinkedIn.

Leyenda, anotaciones y exportación: anotar insights clave sobre puntos importantes y limpiar leyenda cuando no aporte. Exportar imagen para portfolio con configuración de alta resolución.

Resumen de API más usadas: scatterplot lineplot histplot kdeplot ecdfplot boxplot violinplot stripplot barplot pointplot pairplot jointplot relplot catplot heatmap clustermap regplot. Consejo práctico: no memorizar, ejecutar ejemplos, cambiar 2 o 3 parámetros y escribir una observación en lenguaje simple.

Errores comunes: sobreplotting solucionable con alpha hexbin o KDE; no confiar solo en valores promedios para grupos; mantener semántica de color consistente; siempre etiquetar e incluir unidades cuando aplican.

Mini proyecto entregable: pregunta guía cuáles factores impulsan mayores propinas. Pasos recomendados: 1 explorar univariadas total_bill y tip; 2 comparar tip por day sex smoker time; 3 analizar relación total_bill y tip con hue y regresión; 4 matriz de correlación; 5 facetas por smoker y time. Entrega: cinco insights y dos gráficos listos para LinkedIn o portfolio.

Checklist de práctica: hist y KDE para total_bill describir sesgo; box y strip para tip por día; scatter total_bill vs tip con hue sex y style smoker; pairplot con hue time; heatmap de correlación con 2 interpretaciones; facet bar chart por smoker y time; exportar una figura en 300 DPI con fondo transparente.

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Fuentes y créditos: adaptación y guía práctica basada en materiales de Seaborn y tutoriales públicos. Autor original Nivesh Bansal, adaptado para prácticas y aplicaciones empresariales en Q2BSTUDIO.