O que você aprenderá
- Transformar dados brutos em visualizações profissionais e impactantes usando as principais bibliotecas para Python
- Explorar e interpretar dezenas de tipos de gráficos: linha, barra, dispersão, histogramas, boxplots, violin plots, etc.
- Dominar o Matplotlib para criar de forma prática gráficos com controle total sobre cores, eixos, legendas e outros atributos
- Utilizar o Seaborn para gerar visualizações estatísticas avançadas e esteticamente agradáveis com pouco código
- Desenvolver gráficos interativos e modernos com Plotly, permitindo zoom e outras interações, além de criar animações
- Criar visualizações mais complexas, desde mapas geográficos interativos até gráficos 3D, hierárquicos e científicos
- Construir dashboards web modernos usando Streamlit, com filtragem de dados, layout responsivo e indicadores (KPIs)
- Desenvolver projeto prático real completo, analisando dados reais de vendas para criar um portfólio profissional
Requisitos
- Lógica de programação
- Programação básica em Python
Descrição
Neste curso você vai aprender a transformar dados brutos em visualizações de dados profissionais, interativas e impactantes com Python. Dominaremos as principais bibliotecas do mercado (Matplotlib, Seaborn, Plotly) para criar dezenas de tipos de gráficos, desde os mais essenciais até os mais avançados, como mapas e animações.
Você desenvolverá a intuição necessária para escolher o gráfico certo para cada situação, aplicando os princípios de Storytelling com Dadospara comunicar seus insights de forma clara e convincente. Ao final, consolidará todo o conhecimento construindo um dashboard web moderno e interativo com Streamlit, pronto para o seu portfólio.
Na seção sobre Matplotlib, você construirá a base sólida da visualização de dados, aprendendo a ter controle total sobre cada elemento, como: cores, linhas, marcadores, eixos, títulos, legendas, anotações. Dominará a criação de múltiplos gráficos (subplots), a diferença entre a abordagem funcional (PyPlot) e a orientada a objetos, e explorará os principais tipos de gráficos, como os de linha, barras, dispersão, histogramas e pizza (entre outros), finalizando com a exportação de suas criações com qualidade profissional.
Em seguida, mergulharemos no Seaborn, a biblioteca perfeita para análise estatística ágil e estética aprimorada. Você vai explorar gráficos mais avançados como Boxplots, Violin Plots, Heatmaps, Jointplots, e vários outros. Domine parâmetros relevantes como hue e palette para adicionar dimensões extras de informação, implemente funções unificadoras (como catplot e displot) para gerar visualizações ricas com pouquíssimas linhas de código, além de explorar correlações complexas usando grades automáticas (FacetGrid e PairGrid).
Avançando para o Plotly, você aprenderá a abordagem moderna parase criar gráficos interativos e dinâmicos,onde o usuário pode dar zoom, passar o mouse para ver detalhes, filtrar dados e até mesmo criar animações poderosas. Cobriremos uma vasta gama de tipos de gráficos, desde os essenciais até os mais avançados, como mapas geográficos interativos, gráficos 3D, gráficos hierárquicos (como sunbursts, treemaps) gráficos de funil, além de outros menos conhecidos mas poderosos. Você entenderá a diferença entre a simplicidade do Plotly Express e o poder de customização total do Graph Objects, finalizando com a exportação de suas criações interativas.
Na última seção, aplicaremos tudo o que aprendemos em um projeto prático completo e do mundo real. Você simulará o trabalho de um analista de dados, transformando um conjunto de dados brutos de vendas em um produto final. Faremos a análise exploratória, criaremos as visualizações e, o mais importante, usaremos o framework Streamlit para construir um Dashboard web moderno, responsivo e interativo. Você aprenderá a estruturar o layout, adicionar KPIs, implementar filtros laterais dinâmicos e publicar sua aplicação, resultando em um projeto de portfólio de peso que impulsiona sua carreira e impressiona recrutadores e gestores.
Para quem é este curso
- Estudantes que desejam aprender visualização de dados na prática e construir uma base sólida com Python
- Profissionais que já utilizam dados e querem melhorar a forma como comunicam insights com gráficos
- Cientistas de dados que buscam aprimorar a apresentação visual e o impacto das suas análises
- Analistas que desejam dominar ferramentas modernas para criar gráficos interativos e dashboards
- Gestores e líderes com noções de Python que querem interpretar e apresentar dados com mais clareza
