Curso Python Plotting with Matplotlib
16 horasVisão 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
Inglês + Exercícios + Lab PraticoConteúdo Programatico
Módulo 1: Introdução à Visualização de Dados
- Por que visualização de dados importa?
- Tipos de gráficos e quando usá-los
- Introdução ao Matplotlib: conceitos e arquitetura (pyplot, Figure, Axes)
- Instalação e primeiros gráficos simples
Módulo 2: Gráficos Fundamentais com Matplotlib
- Gráfico de linha (line plot)
- Gráfico de barras (bar e barh)
- Gráfico de pizza (pie chart)
- Gráfico de dispersão (scatter plot)
- Histograma (hist) e gráfico de caixa (boxplot)
Módulo 3: Personalização de Gráficos
- Títulos, legendas, rótulos de eixos
- Estilo de linhas, marcadores, cores e preenchimentos
- Paletas de cores e estilos globais (matplotlib styles)
- Layouts e subplots com
subplot
esubplots
Módulo 4: Trabalhando com Dados Reais
- Integração com pandas: gráficos a partir de DataFrames
- Manipulação de datas e séries temporais
- Salvando gráficos em PNG, PDF e SVG
- Exportando visualizações para relatórios
Módulo 5: Visualizações Avançadas e Temáticas
- Gráficos combinados (linhas + barras, múltiplos eixos Y)
- Gráficos com múltiplas figuras e grids
- Uso de anotações e destaque de regiões de interesse
- Mapas de calor (heatmaps) e visualizações 2D
Módulo 6: Projeto Final
- Estudo de caso: análise exploratória de dados com pandas + Matplotlib
- Criação de um relatório visual com múltiplas visualizações integradas
- Apresentação dos gráficos com storytelling de dados