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Cursos de visualização de dados

Os cursos de visualização de dados se concentram em técnicas e ferramentas para representar dados graficamente para comunicar informações de forma clara e eficiente. Desenvolva suas habilidades de visualização com ferramentas como Python, R, Tableau, Power BI e Excel.
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Recomendado para iniciantes em visualização de dados

Desenvolva suas habilidades de visualização de dados com cursos interativos, organizados por especialistas do mundo real

 

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Visualização de dados no Power BI

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O Power BI é uma ferramenta poderosa de visualização de dados para relatórios e dashboards.

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Introdução ao Power BI

BeginnerSkill Level
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Visualização de dados no Excel

BeginnerSkill Level
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Aprenda a criar visualizações no Excel para diferentes dados, seguindo boas práticas para criar dashboards.
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Você está pronto para aplicar suas habilidades?

Os projetos permitem que você aplique seu conhecimento a uma ampla variedade de conjuntos de dados para resolver problemas do mundo real em seu navegador

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Investigating Netflix Movies

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Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.
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Perguntas frequentes

Para que é usada a visualização de dados?

A visualização de dados é essencial para contar histórias com dados em um formato fácil de entender. Ninguém realmente gosta de olhar para linhas e colunas de números, por exemplo. Mas se transformarmos essas informações em uma representação gráfica, como um gráfico de dispersão ou um gráfico de barras, será muito mais fácil para as pessoas entenderem a relação entre as qualidades que estamos representando e nossas descobertas.

As visualizações de dados são encontradas em jornais, relatórios comerciais, estudos acadêmicos e em muitos outros contextos. Com as visualizações de dados, podemos condensar muitas informações em uma área menor e torná-las acessíveis. As visualizações também facilitam a visualização de padrões e diferenças entre variáveis, mesmo quando uma tabela de dados ou as médias podem parecer muito semelhantes.

Há demanda por habilidades de visualização de dados?

Sim. Uma análise da Lightcast constatou uma clara tendência de aumento nas ofertas de emprego que mencionam "visualização de dados" entre 2016 e 2021.

A capacidade de visualizar dados com eficiência é essencial para muitas funções, técnicas e não técnicas, e só se tornará mais importante à medida que as empresas utilizarem melhor os dados.

Você precisa saber Python para ser bom em visualização de dados?

Não. O Python não é sua única opção: a linguagem de programação R também é uma escolha popular para a criação de visualizações de dados excelentes.

Além disso, se você quiser evitar totalmente as linguagens de programação, há programas dedicados, como o Tableau, que podem ajudá-lo a criar visualizações de dados eficientes. O Excel e o Google Sheets também são opções populares que exigem um mínimo de habilidade técnica.

Quais são as ferramentas de visualização de dados mais populares?

Algumas das ferramentas de visualização de dados mais populares incluem:

  • Python e seus pacotes relacionados, como Matplotlib e Seaborn
  • R, que foi projetado especificamente para análise estatística e visualização de dados, juntamente com ferramentas R, como plotly, ggplot2 e lattice
  • Power BI
  • Tableau
  • Excel e planilhas

O DataCamp oferece cursos introdutórios para cada uma dessas ferramentas populares de visualização de dados, bem como cursos que abordam técnicas específicas de visualização de dados usando cada tecnologia ou seus pacotes.

Preciso fazer download de um software de visualização de dados para aprender na Datacamp?

Não, nós fornecemos tudo o que você precisa diretamente no seu navegador. Se você estiver aprendendo sobre visualização de dados com os cursos on-line da DataCamp sobre Tableau, Power BI ou Python, tudo o que você precisa trazer é o seu computador e uma conexão confiável com a Internet.

Se você estiver estudando visualização de dados com o Tableau, talvez queira fazer o download do software, mas isso não é obrigatório.

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