Descrição
Visualização de Dados em Python usando Matplotlib e Seaborn
Introdução
Utilizaremos várias bibliotecas de visualização de dados em Python, incluindo Matplotlib e Seaborn, para aprimorar nossa compreensão e apresentação de dados.Visão geral do curso
"Uma imagem vale mais que mil palavras." Essa frase é verdadeira, especialmente quando se trata de explicar insights derivados da análise de grandes conjuntos de dados. A visualização de dados é crucial para representar efetivamente dados de pequena e grande escala. Neste curso baseado em projetos sobre Visualização de Dados com Seaborn, você aprenderá como criar visualizações rápidas e interativas usando o Seaborn, uma biblioteca de visualização de dados de alto nível em Python inspirada no Matplotlib. Ao explorar os recursos do conjunto de dados integrado do Gapminder, você produzirá gráficos interativos e de qualidade de publicação para aprimorar sua análise de dados.Importância da Visualização de Dados
Como cientista de dados, uma das habilidades-chave que você precisa é a capacidade de contar uma história convincente visualizando dados e descobertas de maneira acessível e estimulante. Ao aprender a aproveitar ferramentas de software para visualização de dados, você poderá extrair informações valiosas, obter uma melhor compreensão dos dados e tomar decisões mais informadas. O objetivo principal deste curso é ensinar você a transformar dados aparentemente sem sentido em representações visuais significativas. Ao longo do curso, utilizaremos várias bibliotecas de visualização de dados em Python, incluindo Matplotlib, Seaborn e Folium.O que você aprenderá
Ao se inscrever neste curso, você adquirirá conhecimento e habilidades nas seguintes áreas: - Compreender o conceito de visualização de dados - Reconhecer a importância da visualização de dados - Explorar diferentes tipos de dados - Visualizar dados categóricos - Visualizar dados numéricos - Analisar a distribuição de dados - Criar vários tipos de gráficos, como linha, barra, caixa, dispersão, pizza, violino, faixa, gato, reg, juntar, hist, mapa de calor, mapa de cluster, par e contagem de gráficos - Aplicar técnicas de visualização de dados a projetos do mundo real - Trabalhar com Notebooks Jupyter - Aprender o básico do Seaborn - Criar gráficos de dados ricos e informativos - Formatar gráficos para simplicidade - Realizar análise de dados com Python - Transformar dados brutos em visuais bonitos e interativosJunte-se a nós agora e desbloqueie o poder da visualização de dados em Python!
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