Visão Geral

O curso Matplotlib for Specialized Visualizations foi desenvolvido para profissionais que desejam ir além das visualizações tradicionais em Python. Focado em gráficos especializados e técnicas avançadas com a biblioteca Matplotlib, este curso capacita os participantes a desenvolver visualizações altamente customizadas e técnicas específicas, como gráficos de radar, mapas de calor, gráficos 3D, projeções estatísticas, e muito mais. Ideal para cientistas de dados, engenheiros, pesquisadores e desenvolvedores que precisam representar dados complexos com clareza e precisão.

Objetivo

Após realizar este curso Matplotlib for Specialized Visualizations, você será capaz de:

• Desenvolver visualizações especializadas e avançadas com Matplotlib
• Trabalhar com gráficos não convencionais para aplicações técnicas e científicas
• Integrar visualizações com dados multidimensionais e séries temporais complexas
• Criar visualizações adaptadas para áreas específicas como engenharia, saúde, finanças ou geociências
• Automatizar e exportar gráficos de alta complexidade com personalização total

Publico Alvo

• Cientistas de dados e engenheiros de dados
• Estatísticos e pesquisadores acadêmicos
• Engenheiros e analistas técnicos
• Desenvolvedores Python que desejam criar visualizações além das básicas
• Profissionais de BI e relatórios técnicos

Pre-Requisitos

• Experiência intermediária com Python
• Conhecimento básico da biblioteca Matplotlib
• Conhecimento em pandas e NumPy
• Noções de estatística e análise de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Revisão Avançada de Matplotlib

1. Arquitetura orientada a objetos (Figure, Axes, Artist)
2. Layouts avançados com GridSpec, SubplotSpec, e figuras múltiplas
3. Estilos personalizados e uso de temas avançados
4. Manipulação de cores, transparência e fontes

Módulo 2: Gráficos Estatísticos e Científicos

1. Boxplot múltiplos, violin plots, swarmplots
2. Gráficos de densidade e distribuição (KDE)
3. Visualização de correlações e regressões
4. Erros e incertezas: gráficos com barras de erro e sombreamentos

Módulo 3: Visualizações Técnicas e de Engenharia

1. Gráficos de radar (spider charts)
2. Polar plots para ângulos e fases
3. Heatmaps e mapas matriciais com imshow() e pcolormesh()
4. Visualização de sinais e espectros no domínio do tempo e frequência

Módulo 4: Gráficos Tridimensionais

1. Introdução ao mpl_toolkits.mplot3d
2. Superfícies 3D, scatter e wireframe plots
3. Visualização de volumes e densidade tridimensional
4. Eixos personalizados e animações 3D

Módulo 5: Visualizações Temporais e Espaciais

1. Séries temporais avançadas com pandas e Matplotlib
2. Gráficos com janelas móveis, tendências e sazonalidade
3. Projeções em mapas (integração com geopandas e cartopy – opcional)
4. Mapas de calor geográficos e topográficos

Módulo 6: Casos Reais e Projeto Final

1. Estudo de caso: Engenharia (vibração, pressão, temperatura)
2. Estudo de caso: Saúde (sinais vitais, comparações clínicas)
3. Estudo de caso: Finanças (volatilidade, risco, retorno)
4. Projeto final com visualizações personalizadas e entrega de um relatório técnico com gráficos especializados