Programa do Curso

Introdução

  • Visão geral dos conceitos fundamentais da visualização de dados
  • Técnicas e ferramentas de visualização

Primeiros passos

  • Instalar as bibliotecas Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh e Folium)
  • Casos de utilização e exemplos práticos

Criar gráficos de linhas e gráficos com Matplotlib

  • Criar gráficos de linhas básicos
  • Adicionar estilos, eixos e etiquetas
  • Combinação de vários gráficos
  • Criar gráficos de barras, gráficos de pizza e histogramas

Criando visualizações complexas com Seaborn

  • Visualizando Pandas DataFrame
  • Plotagem de barras e agregados
  • Implementando gráficos KDE, Box e Violin
  • Analisar distribuições estatísticas

Tornar as visualizações interactivas com o Bokeh

  • Plotagem com glifos básicos
  • Criando layouts para várias visualizações
  • Estilo e atributos visuais
  • Adicionar interatividade (legendas interactivas, acções de passar o cursor e widgets)
  • Implementação de selecções ligadas

Visualização de dados geoespaciais com o Folium

  • Traçar mapas interactivos
  • Utilização de camadas e mosaicos
  • Adicionar marcadores e caminhos

Resolução de problemas

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de ciência dos dados
  • Experiência de programação Python

Público

  • Analistas de dados
  • Cientistas de dados
 14 Horas

Declaração de Clientes (4)

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