Introdução à visualização de dados com a Seaborn

O que é o Seaborn e quando você deve usá-lo? Neste capítulo, você descobrirá! Além disso, você aprenderá a criar gráficos de dispersão e de contagem com listas de dados e DataFrames do pandas. Você também será apresentado a uma das grandes vantagens do uso do Seaborn: a capacidade de adicionar facilmente uma terceira variável aos seus gráficos usando cores para representar diferentes subgrupos.

Neste capítulo, você criará e personalizará gráficos que visualizam a relação entre duas variáveis quantitativas. Para isso, você usará gráficos de dispersão e gráficos de linha para explorar como o nível de poluição do ar em uma cidade muda ao longo de um dia e como a potência está relacionada à eficiência do combustível nos carros. Você também verá outra grande vantagem de usar o Seaborn: a capacidade de criar facilmente subtramas em uma única figura!

As variáveis categóricas estão presentes em quase todos os conjuntos de dados, mas são especialmente proeminentes em dados de pesquisas. Neste capítulo, você aprenderá a criar e personalizar gráficos categóricos, como gráficos de caixa, gráficos de barras, gráficos de contagem e gráficos de pontos. Ao longo do caminho, você explorará dados de pesquisas com jovens sobre seus interesses, estudantes sobre seus hábitos de estudo e homens adultos sobre seus sentimentos em relação à masculinidade.

Neste capítulo final, você aprenderá a adicionar títulos de gráficos informativos e rótulos de eixos, que são uma das partes mais importantes de qualquer visualização de dados! Você também aprenderá a personalizar o estilo das suas visualizações para orientar mais rapidamente o seu público para as principais conclusões. Depois, você reunirá tudo o que aprendeu nos exercícios finais do curso!