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Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn

"Aprenda a criar visualizações informativas e atraentes em Python usando a biblioteca Seaborn."

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4 horas14 vídeos44 exercícios134.983 aprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Crie seus próprios gráficos com o Seaborn

O Seaborn é uma biblioteca Python avançada que facilita a criação de visualizações de dados informativas e atraentes. Este curso de 4 horas apresenta uma introdução sobre como usar o Seaborn para criar uma variedade de gráficos, inclusive gráficos de dispersão, gráficos de contagem, gráficos de barras e diagramas em caixa, e como personalizar as visualizações.

Transforme conjuntos de dados reais em visualizações personalizadas do Seaborn

Você vai conhecer essa biblioteca e criar gráficos no Seaborn com base em uma variedade de conjuntos de dados reais, incluindo uma investigação de como a poluição do ar de uma cidade varia ao longo do dia e uma análise do que os jovens gostam de fazer no tempo livre. Esses dados darão a você a oportunidade de saber mais sobre as vantagens do Seaborn em primeira mão, incluindo como criar facilmente subgráficos em uma única figura e como calcular automaticamente intervalos de confiança.

Aprimore suas habilidades de comunicação de dados

Ao final deste curso, você será capaz de usar o Seaborn em diversas situações para analisar dados e comunicar de forma eficaz os resultados da sua análise de dados para outras pessoas. Essas habilidades são muito requisitadas para analistas de dados, cientistas de dados e qualquer outro trabalho que envolva a criação de visualizações de dados. Se quiser continuar aprendendo, este curso faz parte de várias programas, como o de visualização de dados, no qual você pode incluir mais bibliotecas e técnicas em seu conjunto de habilidades.
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Certificação disponível

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Cientista de dados associado em Python

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Visualização de dados em Python

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  1. 1

    Introdução ao Seaborn

    Gratuito

    O que é o Seaborn e quando deve ser utilizado? Neste capítulo, você vai descobrir! Além disso, você aprenderá a criar gráficos de dispersão e de contagem com listas de dados e DataFrames do pandas. Você também vai conhecer uma das grandes vantagens do uso do Seaborn: a possibilidade de adicionar facilmente uma terceira variável aos gráficos usando cores para representar diferentes subgrupos.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introdução ao Seaborn
    50 xp
    Como criar um gráfico de dispersão com listas
    100 xp
    Como criar um gráfico de contagem com uma lista
    100 xp
    Como usar o pandas com o Seaborn
    50 xp
    Dados organizados x desorganizados
    100 xp
    Como criar um gráfico de contagem com um DataFrame
    100 xp
    Como adicionar uma terceira variável usando hue
    50 xp
    Gráficos de dispersão e hue
    100 xp
    Gráficos de contagem e hue
    100 xp
  2. 2

    Visualização de duas variáveis quantitativas

    Neste capítulo, você vai criar e personalizar gráficos que visualizam a relação entre duas variáveis quantitativas. Para isso, vai utilizar gráficos de dispersão e gráficos de linhas para estudar como o nível de poluição do ar de uma cidade varia ao longo de um dia e como a potência está relacionada ao consumo de combustível de automóveis. Você também verá outra grande vantagem de usar o Seaborn: a capacidade de criar facilmente subgráficos em uma única figura!

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Visualização de uma variável categórica e uma variável quantitativa

    As variáveis categóricas estão presentes em quase todos os conjuntos de dados, sobretudo em dados de pesquisas. Neste capítulo, você aprenderá a criar e personalizar gráficos categóricos, como diagramas em caixa, gráficos de barras, gráficos de contagem e gráficos de pontos. Durante o processo, você vai explorar dados de pesquisas com jovens sobre seus interesses, alunos sobre seus hábitos de estudo e homens adultos sobre seus sentimentos em relação à masculinidade.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Personalização de gráficos do Seaborn

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

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Fundamentos de dados Python

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Yashas Roy
Collaborator's avatar
Mona Khalil
DataCamp Content Creator

Course Instructor

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