Visão Geral

O curso Python Plotting with Matplotlib é voltado para profissionais e estudantes que desejam aprender a criar visualizações de dados impactantes e informativas utilizando a biblioteca Matplotlib, uma das mais poderosas e amplamente utilizadas no ecossistema Python. O participante será capacitado a produzir gráficos de linha, barra, pizza, dispersão, histogramas e visualizações personalizadas, compreendendo boas práticas de visualização e como comunicar insights com clareza.

Objetivo

Após realizar este curso Python Plotting with Matplotlib, você será capaz de:

• Entender a estrutura da biblioteca Matplotlib e seu ecossistema
• Construir visualizações básicas e avançadas com Matplotlib
• Personalizar gráficos para torná-los mais informativos e esteticamente eficazes
• Criar dashboards estáticos com múltiplas visualizações
• Integrar Matplotlib com pandas e outras bibliotecas para análise visual de dados

Publico Alvo

• Cientistas e analistas de dados
• Engenheiros de dados e programadores Python
• Pesquisadores e estudantes de áreas técnicas
• Profissionais que trabalham com análise de dados e relatórios visuais

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação em Python
• Noções de manipulação de dados com bibliotecas como pandas ou numpy
• Desejável: familiaridade com análise de dados e conceitos estatísticos básicos

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução à Visualização de Dados

1. Por que visualização de dados importa?
2. Tipos de gráficos e quando usá-los
3. Introdução ao Matplotlib: conceitos e arquitetura (pyplot, Figure, Axes)
4. Instalação e primeiros gráficos simples

Módulo 2: Gráficos Fundamentais com Matplotlib

1. Gráfico de linha (line plot)
2. Gráfico de barras (bar e barh)
3. Gráfico de pizza (pie chart)
4. Gráfico de dispersão (scatter plot)
5. Histograma (hist) e gráfico de caixa (boxplot)

Módulo 3: Personalização de Gráficos

1. Títulos, legendas, rótulos de eixos
2. Estilo de linhas, marcadores, cores e preenchimentos
3. Paletas de cores e estilos globais (matplotlib styles)
4. Layouts e subplots com subplot e subplots

Módulo 4: Trabalhando com Dados Reais

1. Integração com pandas: gráficos a partir de DataFrames
2. Manipulação de datas e séries temporais
3. Salvando gráficos em PNG, PDF e SVG
4. Exportando visualizações para relatórios

Módulo 5: Visualizações Avançadas e Temáticas

1. Gráficos combinados (linhas + barras, múltiplos eixos Y)
2. Gráficos com múltiplas figuras e grids
3. Uso de anotações e destaque de regiões de interesse
4. Mapas de calor (heatmaps) e visualizações 2D

Módulo 6: Projeto Final

1. Estudo de caso: análise exploratória de dados com pandas + Matplotlib
2. Criação de um relatório visual com múltiplas visualizações integradas
3. Apresentação dos gráficos com storytelling de dados