Mapas de calor (heat maps) y análisis de concentración

Este curso cierra la parte de visualización del certificado con una lectura más estructural de los datos. El alumno aprende a usar mapas de calor para explorar relaciones, concentraciones y patrones que no son tan evidentes en gráficos univariantes.

La idea es que el participante pueda llevar datos tabulares a una matriz visual y extraer conclusiones útiles sobre zonas de intensidad, asociación o concentración antes de pasar a modelado.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Reorganizar datos en matrices o tablas pivotadas para visualización
• Construir mapas de calor a partir de correlaciones o agregaciones
• Detectar zonas de concentración, intensidad y dispersión visual
• Interpretar patrones de relación entre variables con cautela estadística
• Ajustar la escala de color para evitar lecturas engañosas

1. Tablas pivotadas y matrices - preparación de datos para visualización bidimensional
2. Correlaciones y heatmaps - matrices de relación y lectura de intensidad
3. Análisis de concentración - patrones visuales, escalas de color y casos prácticos

• Python 3 instalado
• Entorno de notebooks o editor con ejecución de scripts
• Bibliotecas matplotlib, seaborn y pandas disponibles

→ DV03 - Tendencias (líneas) y categorías (barras)