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
Declaração de Clientes (4)
Gostei do estilo do Pablo, do facto de ter abordado muitos assuntos, desde a conceção de relatórios, personalização com html até à implementação de algoritmos ML simples. Good equilíbrio informação teórica / exercícios. O Pablo cobriu realmente todos os tópicos que me interessavam e deu respostas completas às minhas perguntas.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
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Máquina Traduzida
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Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
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Matthew Cerbas - Shield Consulting Solutions, Inc.
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I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.