Visão Geral

Este Curso Data Visualisation and Visual Analytics, em exploração e visualização de dados abrange limpeza e estruturação de conjuntos de dados, e escolha de métodos adequados para visualizá-los. Ele também fornece conhecimento teórico das estatísticas descritivas subjacentes e os fundamentos da percepção humana para cognição.

Os alunos adquirirão habilidades em exploração e visualização de dados. Ao final do curso, eles serão capazes de pegar conjuntos de dados brutos, limpá-los, estruturá-los e escolher métodos adequados para visualizá-los. Eles também adquirirão conhecimento teórico das estatísticas descritivas subjacentes e dos fundamentos da percepção humana para cognição.

Objetivo

Ao final deste Curso Data Visualisation and Visual Analytics, você será capaz de:

• Discutir dados (limpeza, integração) em um pipeline de dados prático (fases de extração, transformação e carregamento)
• Agregar dados de grandes conjuntos de dados
• Gerar estatísticas descritivas
• Crie visualizações de dados numéricos, categóricos, geográficos e hierárquicos
• Comparar criticamente as técnicas de visualização quanto à sua adequação aos conjuntos de dados reais
• Crie um pipeline de visualização aplicável, que leve em consideração a percepção e a cognição humanas

Publico Alvo

• Este é um curso introdutório sobre Visualização de Dados usando Python, adequado para qualquer pessoa com experiência básica em programação Python.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução à Visualização de Dados e Análise Visual

1. O que é visualização de dados e qual sua importância.
2. História e evolução das visualizações de dados.
3. Aplicações modernas de análise visual em negócios, ciência e design.

Módulo 2: Tipos de Dados: Dados Categóricos Nominais e Ordinais

1. Definição de dados nominais e ordinais.
2. Exemplos de uso: Classificações, categorias sem ordem (nominal) e com ordem (ordinal).
3. Representação visual apropriada para dados categóricos.

Módulo 3: Tipos de Dados: Dados Numéricos

1. Definição e tipos de dados numéricos (contínuos e discretos).
2. Representação visual de dados numéricos (gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersão).
3. Comparação de dados numéricos e categóricos.

Módulo 4: Teoria da Informação e Visão Humana

1. Introdução à teoria da informação: como transmitir a mensagem de forma eficaz.
2. O papel da percepção visual na visualização de dados.
3. Como o cérebro humano processa gráficos e informações visuais.
4. Aplicação prática da teoria da informação na construção de gráficos claros e eficientes.

Módulo 5: Princípios de Cor e Design

1. Teoria das cores: harmonias, contrastes e psicologia das cores.
2. Uso eficaz da cor em gráficos e dashboards.
3. Princípios de design para criar visualizações intuitivas.
4. Evitando armadilhas comuns no design de visualizações.

Módulo 6: Tomada de Decisão Visual

1. O impacto das visualizações na tomada de decisão.
2. Como estruturar visualizações que ajudam na interpretação rápida e precisa dos dados.
3. Estudos de caso: Como empresas utilizam dashboards e gráficos em decisões estratégicas.
4. Ferramentas para visualização de apoio à decisão.

Módulo 7: Visualização de Dados Financeiros

1. Técnicas específicas para visualização de dados financeiros.
2. Gráficos de linhas, candles e visualizações de séries temporais.
3. Dashboards financeiros: melhores práticas.
4. Como representar lucros, perdas e tendências de mercado de forma clara e concisa.

Módulo 8: Dados Conectados: Redes e Grafos

1. O que são dados conectados e redes (grafos).
2. Aplicações em redes sociais, telecomunicações, e sistemas complexos.
3. Ferramentas para visualização de redes: Noções básicas de Gephi, D3.js.
4. Visualizando relacionamentos complexos: nós, arestas, centralidade.

Módulo 9: Visualização de Mapas Geográficos

1. Representação visual de dados geográficos.
2. Ferramentas populares para visualização geográfica: Tableau, QGIS.
3. Mapas de calor, coropléticos e sobreposições de dados em mapas.
4. Análise espacial e aplicação prática em setores como logística, vendas e marketing.