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Curso

Visualização de dados:

criar gráficos estratégicos com Python

Quero estudar na alura

14h

Para conclusão

27

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Escolha o gráfico adequado conforme o objetivo e as características dos dados.
  • Projete tabelas e gráficos claros aplicando paletas de cores, legendas, títulos e anotações para destacar pontos relevantes.
  • Crie e personalize gráficos como barras, linhas, histogramas, boxplots, scatter, heatmaps, treemaps e gráficos de bolhas.
  • Agrupe e transforme dados para visualização, incluindo trabalho com categorias, pivôs e séries temporais.
  • Implemente small multiples e layouts customizados para comparar diferentes segmentos e métricas.
  • Conte histórias com dados, interpretando tendências e evidências para apresentar insights com confiança.

Público alvo_

Analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de dados e profissionais que desejam comunicar insights por meio de visualizações claras e persuasivas utilizando Python.

Regina Faria

Regina Faria

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Cientista de dados completamente alucinada por estatística e machine-learning. Professora de bioestatística e ex-cientista maluca. Possuo vasta experiência em arquitetura de dados e Machine Learning em ambientes de nuvem, criando modelos preditivos em empresas privadas, públicas, laboratórios de pesquisa e em qualquer lugar que você possuir dados e boas hipóteses.

Curso atualizado em 20/04/2026

Ementa

  1. Entendendo o que é Data Visualization

    • Apresentação
    • O que é Data Visualization
    • Tabelas como fonte de informação
    • Conceitos fundamentais em gráficos
    • Conceitos fundamentais: cores
    • Preparando o ambiente
    • Introdução a DataVisualization com Python
    • Explorando dados com Python #1
    • Explorando dados com Python #2
    • Narrativa eficaz para freelancers
    • Para saber mais: big numbers na visualização de dados
    • O que aprendemos?
  2. Aplicando conceitos de gráficos de barra

    • Entendendo gráficos de barra
    • Criando gráficos de barra com Python
    • Buscando melhorias nos gráficos
    • Introduzindo os destaques nos grafico
    • Adicionando textos no gráfico em barras
    • Analisando tendências de compra na TRATOTECH
    • Para saber mais: cálculo das posições das barras
    • O que aprendemos?
  3. Agrupando informações com gráfico de barras

    • Entendendo de comparações empilhadas e agrupadas
    • Construindo gráficos de barras agrupadas em Python
    • Analisando preferências musicais na Playcatch
    • Criando o gráfico de barras empilhadas percentuais
    • Para saber mais: dados em formato wide
    • O que aprendemos?
  4. Desenhando e analisando o tempo

    • Aprendendo sobre tendências temporais
    • Visualizando tendências temporais com Python
    • Para saber mais: pré-tratamento de dados em séries temporais
    • Tendências temporais agrupadas com Python
    • Analisando padrões de uso em casas inteligentes
    • O que aprendemos?
  5. Aplicando medidas de tendência central em gráficos

    • Entendendo a distribuição de dados
    • Aprendendo como apresentar a distribuição
    • Distribuindo valores com barras no Python
    • Adicionando a linha de referência ao gráfico
    • Analisando a distribuição de dados de segurança cibernética
    • Criando gráficos de small multiples
    • Interpretando dados com boxplot e histograma
    • Criando o boxplot agrupado
    • Para saber mais: layout com gridspec
    • O que aprendemos?
  6. Aplicando medidas de dispersão em gráficos

    • Aprendendo sobre padrões e dispersão de dados
    • Visualizando as relações entre dados em Python
    • Explorando variáveis ocultas na eficiência de entrega da Hermex Log
    • Criando uma matriz de correlação
    • Para saber mais: ordenando correlações para seleção de variáveis
    • O que aprendemos?
  7. Entendendo medidas de proporção

    • Introduzindo gráficos de proporção e composição
    • Montando gráficos de proporção
    • Para saber mais: algoritmo de Squarify no treemap
    • Destaque de tratamentos populares na Calmaria Spas
    • O que aprendemos?
  8. Montando gráficos que representam acréscimos e decréscimos

    • Introduzindo o gráfico de cascata
    • Analisando a eficácia de medidas de segurança cibernética
    • Gráficos de cascata com Python
    • Para saber mais: coluna base em gráfico de cascata
    • O que aprendemos?
  9. Aplicando gráficos de barras a múltiplos períodos

    • Entendendo os gráficos de barra aplicados a múltiplos períodos
    • Monitorando a evolução das categorias de produtos em listas de supermercado
    • Criando o gráfico de barras empilhadas
    • Para saber mais: valor absoluto e porcentagem em barra empilhada
    • O que aprendemos?
  10. Aplicando conceitos de inclinação, tamanho e proporção em gráficos

    • Explorando gráficos de área e de inclinação
    • Criando um gráfico de área com Python
    • Criando um gráfico de área com porcentagem
    • Para saber mais: preenchimento condicional com fill_between
    • Criando o gráfico de bolhas simples
    • Construindo um gráfico de bolhas complexo
    • Analisando o desempenho de desafios de corrida ao longo do tempo
    • Projeto
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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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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