Name: Curso Dados geográficos: visualização de mapas com Folium
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visualização de mapas com Folium

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

963

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Manipule dados geográficos usando o GeoPandas
Construa visualizações interativas com mapas usando o Folium
Crie visualização de mapas a partir de camadas e adicione controles para personalizar a visualização
Insira marcadores personalizados a partir de coordenadas geográficas em mapas usando o Folium
Crie mapas de calor e mapas coropléticos com Folium
Insira informações textuais e estatísticas em visualizações de mapas

Público alvo_

Profissionais que desejam criar visualizações de dados em mapas interativos com a ferramenta Folium; pessoas que têm o interesse de trabalhar com dados geográficos/georreferenciados; pessoas que desejam conhecer e utilizar as ferramentas para dados geográficos do Python.

João Vitor de Miranda

Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Curso atualizado em 03/04/2025

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Ementa

Conhecendo o Folium
- Explorando dados geográficos
- Visualizando diferentes camadas
- Dividindo o mapa em regiões
Construindo um mapa de calor
- Removendo outliers em mapas
- Visualizando a concentração de imóveis
- Melhorando o visual do HeatMap
- Filtrando o mapa por região
Utilizando marcadores
- Inserindo marcadores
- Classificando os imóveis com marcadores
- Adicionando popups
- Marcadores clusterizados
Criando um mapa coroplético
- Georreferenciamento por bairro
- Extraindo estatísticas dos bairros
- Média do valor do imóvel
- Construindo a visualização final

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Este e mais 8 cursos fazem parte das seguintes formações

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Formação
Avançando em Data Science com Python

10h
De curso

44
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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