Curso Python Plotting with Matplotlib

  • Tableau Data Visualization

Curso Python Plotting with Matplotlib

16 horas
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
Inglês + Exercícios + Lab Pratico
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
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