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Introdução à Visualização de Dados com a Matplotlib

Aprenda a criar, personalizar e compartilhar visualizações de dados usando Matplotlib.

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Descrição do Curso

A visualização de dados em gráficos e figuras expõe os padrões subjacentes nos dados e fornece insights. Boas visualizações também ajudam a comunicar dados a outras pessoas e são úteis para analistas de dados e outros consumidores de dados. Neste curso, você aprenderá a usar a Matplotlib, uma poderosa biblioteca de visualização de dados do Python. A Matplotlib fornece os elementos básicos para que você crie visualizações valiosas de muitos tipos de conjuntos de dados. Você aprenderá a criar visualizações de diferentes tipos de dados e a personalizar, automatizar e compartilhar essas visualizações.
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Visualização de dados em Python

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  1. 1

    Introdução à Matplotlib

    Gratuito

    Este capítulo apresenta a biblioteca de visualização Matplotlib e demonstra como você pode usá-la com dados.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introdução à visualização de dados com a Matplotlib
    50 xp
    Como utilizar a interface matplotlib.pyplot
    100 xp
    Como adicionar dados a um objeto Axes
    100 xp
    Personalização de gráficos
    50 xp
    Personalização da aparência dos dados
    100 xp
    Personalização de rótulos de eixos e inclusão de títulos
    100 xp
    Múltiplos pequenos
    50 xp
    Criação de uma grade de subgráficos
    50 xp
    Criação de múltiplos pequenos com plt.subplots
    100 xp
    Múltiplos pequenos com eixo y em comum
    100 xp
  2. 2

    Gráficos de séries temporais

    Os dados de séries temporais são dados que são registrados. A visualização desse tipo de dados ajuda a esclarecer tendências e relações entre os dados.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Como gerar gráficos de dados de séries temporais
    50 xp
    Leitura de dados com um índice de tempo
    100 xp
    Gráficos com dados de séries temporais
    100 xp
    Como usar um índice de tempo para melhor visualização
    100 xp
    Gráficos de séries temporais com diferentes variáveis
    50 xp
    Gráficos com duas variáveis
    100 xp
    Função para gerar gráficos com dados de séries temporais
    100 xp
    Como usar uma função de geração de gráficos
    100 xp
    Como anotar dados de séries temporais
    50 xp
    Como anotar um gráfico com dados de uma série temporal
    100 xp
    Gráficos de séries temporais: combinando tudo
    100 xp
  3. 3

    Comparações quantitativas e visualizações estatísticas

    As visualizações podem ser usadas para comparar dados de forma quantitativa. Este capítulo explica vários métodos para visualizações quantitativas.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Comparações quantitativas: gráficos de barras
    50 xp
    Gráfico de barras
    100 xp
    Gráfico de barras empilhadas
    100 xp
    Comparações quantitativas: histogramas
    50 xp
    Criação de histogramas
    100 xp
    Histograma escalonado
    100 xp
    Gráficos estatísticos
    50 xp
    Como incluir barras de erro em um gráfico de barras
    100 xp
    Como incluir barras de erro em um gráfico
    100 xp
    Criação de diagramas em caixa
    100 xp
    Comparações quantitativas: gráficos de dispersão
    50 xp
    Gráfico de dispersão simples
    100 xp
    Codificação de tempo por cores
    100 xp
  4. 4

    Como compartilhar visualizações com outras pessoas

    Este capítulo mostra a você como compartilhar suas visualizações com outras pessoas: como salvar figuras como arquivos, ajustar a aparência e automatizar sua criação com base nos dados de entrada.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Como preparar figuras para apresentações
    50 xp
    Seleção de um estilo para impressão
    50 xp
    Como alternar estilos
    100 xp
    Como salvar visualizações
    50 xp
    Como salvar um arquivo várias vezes
    100 xp
    Como salvar uma figura com diferentes tamanhos
    100 xp
    Como automatizar figuras baseadas em dados
    50 xp
    Valores exclusivos de uma coluna
    100 xp
    Automatize sua visualização
    100 xp
    Próximos passos
    50 xp
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conjuntos de dados

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colaboradores

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Chester Ismay
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Amy Peterson

pré-requisitos

Introduction to Python
Ariel Rokem HeadshotAriel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

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