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Curso

Data Visualization:

gráficos de composição e relacionamento

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

525

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda os diversos tipos de visualizações para composição e relacionamento dos dados
  • Associe a visualização mais adequada de acordo com o que precisa ser apresentado ao público
  • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc.
  • Identifique 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, pessoas que trabalham na área de dados e precisam criar visualizações para apresentar seus dados e análises, e pessoas que desejam analisar os dados de forma visual e interativa por meio de gráficos compartilhando suas análises com diversos recursos de visualização de dados.

Afonso Augusto Rios

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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 em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.

Curso atualizado em 27/12/2023

Ementa

  1. Proporção dos dados

    • Apresentando a base de dados
    • Problemas em um gráfico de pizza
    • Uso correto do gráfico de pizza
    • Ajustando parâmetros e inserindo anotações
    • Gráfico de rosca
  2. Compondo dados estáticos

    • Adicionando um acréscimo ou decréscimo
    • Gráfico de cascata simples
    • Adicionando mais acréscimos e descréscimos
    • Gráfico de cascata ao longo do tempo
  3. Compondo dados dinâmicos

    • Dados absolutos e relativos
    • Colunas agrupadas x empilhadas
    • Gráfico de barras empilhadas
    • Anotações e legenda de dados
  4. Investigando a variação dos dados

    • Gráfico de áreas
    • Gráfico de inclinação
    • Estilizando o gráfico
  5. Relacionando dados

    • Apresentando a base de dados
    • Gráfico de dispersão
    • Gráfico de dispersão com cores
    • Gráfico de bolhas
    • Personalizando elementos dos eixos

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