"Uma imagem vale mais que mil palavras". Todos conhecemos essa expressão. Ela é válida principalmente quando se tenta explicar algum insight obtido através de análises de conjuntos de dados cada vez maiores. A visualização de dados tem um papel essencial na representação de dados pequenos e de larga escala.
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Uma das principais habilidades de um cientista de dados é conseguir contar uma história envolvente, exibindo dados e resultados de uma maneira acessível e estimulante. Aprender como alavancar uma ferramenta de software para visualizar dados também permite que você extraia informações, entenda melhor os dados e tome decisões mais eficazes.
O principal objetivo deste curso de Visualização de Dados com o Python é ensinar a você como pegar dados que à primeira vista têm pouco significado e apresentá-los de um jeito que faça sentido para as pessoas. Várias técnicas foram desenvolvidas para a apresentação de dados visualmente, mas neste curso usaremos algumas bibliotecas de visualização de dados no Python, como a Matplotlib, a Seaborn e a Folium.
Syllabus
WEEK 1
Introdução às Ferramentas de Visualização de Dados
Neste módulo, você vai aprender sobre visualização de dados e práticas recomendadas para a criação de gráficos e visuais. Você também conhecerá a história e a arquitetura da Matplotlib e aprenderá sobre plotagem básica com essa biblioteca. Além disso, você conhecerá o conjunto de dados sobre imigração para o Canadá, que será usado amplamente ao longo do curso. Por fim, você vai aprender rapidamente como ler arquivos csv em uma estrutura de dados da Pandas, processar e manipular os dados na estrutura e gerar gráficos de linha usando a Matplotlib.
WEEK 2
Ferramentas de Visualização Básicas e Especializadas
Neste módulo, você aprenderá sobre gráficos de área, histogramas, gráficos de barras, gráficos de pizza, boxplots, dispersões e gráficos de bolha e como criar todos esses com a Matplotlib.
WEEK 3
Visualizações avançadas e Dados geoespaciais
Neste módulo, você aprenderá sobre ferramentas de visualização avançadas, como gráficos de waffle e nuvens de palavras, e como criá-las. Você também conhecerá a Seaborn, outra biblioteca de visualização, e aprenderá a usá-la para gerar lindos gráficos de regressão. Além disso, você aprenderá sobre a Folium, outra biblioteca de visualização feita especialmente para a visualização de dados geoespaciais. Por fim, você vai aprender a usar a Folium para criar mapas de diferentes regiões do mundo, a sobrepor marcadores neles e a criar mapas coropléticos.
