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Curso

Data Visualization:

gráficos de comparação e distribuição

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

535

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda os diversos tipos de visualizações para comparação e distribuição de dados
  • Associe a visualização mais adequada de acordo com o que quer apresentar ao público
  • Experimente as diversas técnicas para foco da atenção do público em uma região do gráfico e o que deseja informar com ela
  • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc
  • Diferencie os diferentes tipos de visualização, seus usos e boas práticas
  • Elabore seu portfólio de visualizações de dados compartilhando suas práticas durante o aprendizado

Público alvo_

Pessoas que desejam aprimorar seus conhecimentos na criação de gráficos nas bibliotecas Python.

Afonso Augusto Rios

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Afonso é formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento na linguagem Python, vem se desenvolvendo em Data Visualization e em outras ferramentas de BI.

Curso atualizado em 12/09/2023

Ementa

  1. Comparando dados

    • Conhecendo os dados
    • Gráfico de colunas
    • Personalizando gráficos
    • Adicionando textos no gráfico
    • Gráfico de barras
  2. Agrupando dados

    • Gráfico de colunas empilhadas
    • Bar label e legenda
    • Gráfico de barras empilhadas
  3. Séries de tempo

    • Gráfico de linha simples
    • Definindo intervalos de tempo
    • Gráfico de linhas
    • Personalizando o texto informativo
  4. Distribuindo dados

    • Apresentando as bases
    • Histograma
    • Gráfico de densidade
    • Adicionando linhas ao gráfico
    • Boxplot
  5. Explorando padrões nos dados

    • Retomando o problema
    • Violin plot
    • Gráficos de dispersão
    • Mapeando dados por cores

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