Visão Geral

O curso Matplotlib for Data Science: Visualizing Real-World Data capacita profissionais da área de ciência de dados a criar visualizações eficazes e informativas com a biblioteca Matplotlib, aplicadas a dados do mundo real. O curso foca em como transformar dados complexos em gráficos claros, explorando desde fundamentos até técnicas avançadas de visualização para storytelling, relatórios e apresentações. Os participantes aprenderão a integrar Matplotlib com pandas, NumPy e seaborn, além de desenvolver dashboards estáticos para análise exploratória de dados (EDA).

Objetivo

Após realizar este curso Matplotlib for Data Science: Visualizing Real-World Data, você será capaz de:

• Criar visualizações precisas e esteticamente eficazes com Matplotlib
• Aplicar boas práticas de visualização voltadas à ciência de dados
• Utilizar gráficos como ferramenta para exploração e comunicação de dados reais
• Desenvolver visualizações personalizadas integradas a pandas e NumPy
• Criar dashboards estáticos para relatórios e apresentações

Publico Alvo

• Cientistas de dados e analistas de dados
• Engenheiros de dados e desenvolvedores Python
• Profissionais de BI e estatísticos
• Estudantes de cursos técnicos ou superiores em áreas como ciência de dados, engenharia, TI, economia, entre outros

Pre-Requisitos

• Conhecimentos intermediários de Python
• Experiência com bibliotecas de análise de dados como pandas e NumPy
• Noções de estatística descritiva e análise exploratória de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos da Visualização com Matplotlib

1. A importância da visualização em ciência de dados
2. Anatomia de uma visualização: Figure, Axes, Artist
3. Uso básico de pyplot e estrutura orientada a objetos
4. Visualizações rápidas com pandas vs. controle com Matplotlib

Módulo 2: Visualizações Básicas com Dados Reais

1. Gráficos de linha, barras, dispersão e histogramas com pandas
2. Boxplots, violino e gráficos de densidade
3. Personalização de cores, estilos de linha e marcadores
4. Organização em subplots e layout com subplots() e GridSpec

Módulo 3: Storytelling com Gráficos

1. Destacando padrões, anomalias e tendências
2. Anotações, setas e destaques com annotate()
3. Uso de colormaps para codificação visual de variáveis
4. Design visual para apresentações e relatórios

Módulo 4: Explorando Dados do Mundo Real

1. Carregando datasets reais (CSV, Excel, APIs)
2. Estudos de caso: dados de saúde pública, mercado financeiro, redes sociais, meio ambiente, etc.
3. Análise exploratória de dados (EDA) com visualizações
4. Agrupamentos e séries temporais com pandas + Matplotlib

Módulo 5: Visualizações Avançadas e Interativas

1. Gráficos com múltiplos eixos e escalas logarítmicas
2. Heatmaps com imshow() e integração com seaborn
3. Gráficos 3D com mplot3d
4. Introdução a animações com FuncAnimation
5. Exportação para relatórios automatizados (PNG, SVG, PDF)

Módulo 6: Projeto Prático e Apresentação de Resultados

1. Escolha de um dataset real para análise
2. Criação de visualizações focadas em objetivos analíticos
3. Desenvolvimento de um dashboard estático com múltiplos gráficos
4. Apresentação dos achados com técnicas de storytelling