Descripción del curso
En estas lecciones aprenderá a modelar un desafío empresarial utilizando Python. Comenzaremos aplicando las reglas básicas de la empresa a las listas y otras variables de Python, donde podemos incluirlas programáticamente en nuestro diseño y luego usarlas como reglas de negocio. En nuestro ejemplo, una organización de fabricación puede hacer una serie de productos diferentes en una serie de máquinas. Cada máquina tiene una serie de atributos, como el tiempo de preparación y la velocidad de la máquina en términos de piezas por hora, que afectan el tiempo total para fabricar el producto, que trazaremos como un histograma.
Luego consideraremos la introducción de una correlación matemática para trazar un mapa de calor que permita un nuevo tipo de visualización, la mejor correlación. Correlacionaremos varios atributos de los automóviles nuevos, como el peso, la potencia, el ahorro de combustible, el número de cilindros y la aceleración, y luego trazaremos la correlación en un mapa de calor. Finalmente, concluiremos con un ejercicio que explora la comparación utilizando gráficos de líneas simples.
Lo que aprenderás
- Modelar un desafío comercial en Python utilizando listas, tuplas, matrices y otras variables para codificar reglas comerciales programáticamente
- Trazar atributos de máquinas como tiempo de configuración y velocidad de piezas por hora como un histograma para evaluar el tiempo de producción
- Construir un mapa de calor utilizando correlación matemática para identificar la mejor correlación entre atributos de datos
- Correlacionar atributos de automóviles incluido peso, potencia, economía de combustible, número de cilindros y aceleración en un mapa de calor
- Comparar datos utilizando gráficos de líneas simples
- Evaluar cuándo un conjunto de datos se presta a un tipo de gráfico particular
Puntos clave
- Las reglas comerciales básicas se pueden aplicar a listas de Python y otras variables para que se incluyan programáticamente en un diseño y se utilicen como reglas comerciales.
- Los atributos de máquinas como tiempo de configuración y velocidad en piezas por hora afectan el tiempo total para producir un producto, que se puede trazar como un histograma.
- Introducir una correlación matemática permite una visualización de mapa de calor que muestra la mejor correlación entre atributos.
- Los datos del gráfico se pueden complementar con una lista o tupla de Python con datos.
- La elección del tipo de gráfico depende de si un conjunto de datos determinado se presta a ese tipo de gráfico.
Preguntas frecuentes
¿Qué aprenderé a hacer en este curso?
Aprenderás a modelar un desafío comercial utilizando Python, aplicar reglas comerciales a listas y variables de Python, y trazar datos como histogramas (gráficos de barras), mapas de calor y gráficos de líneas para apoyar la toma de decisiones.
¿Qué tipos de gráficos cubre el curso?
El curso cubre decisiones de trazado con gráficos de barras (histogramas), mapas de calor y gráficos de líneas.
¿Qué estructuras de datos de Python se utilizan?
El curso cubre el uso de variables de Python incluidas listas, tuplas y matrices, y muestra cómo complementar datos de gráficos con una lista o tupla de Python.
¿En qué se basa el ejemplo del mapa de calor?
Correlaciona varios atributos de automóviles nuevos como peso, potencia, economía de combustible, número de cilindros y aceleración, luego traza la correlación en un mapa de calor.
¿Qué habilidades ayuda a desarrollar este curso?
Desarrolla habilidades en Diseño Automático de Negocios, Análisis Comercial, Modelado Comercial, Modelado de Procesos Comerciales, Simulación Comercial y Modelado de Procesos.
