Visão Geral

O curso Data Visualization with Matplotlib and Seaborn ensina como transformar dados em insights visuais claros e impactantes. Os participantes aprenderão a criar gráficos informativos e personalizados usando as poderosas bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn, dominando técnicas que facilitam a interpretação de dados e a comunicação de resultados em análises, relatórios e apresentações.

Objetivo

Após realizar este curso Data Visualization with Matplotlib and Seaborn, você será capaz de:

• Criar gráficos personalizados com Matplotlib e Seaborn
• Visualizar dados estatísticos de maneira eficaz
• Ajustar estilos, cores e layouts para melhorar a comunicação visual
• Criar dashboards e relatórios visuais interativos
• Aplicar boas práticas na visualização e storytelling de dados

Publico Alvo

• Cientistas de dados, analistas, desenvolvedores e profissionais que trabalham com análise e apresentação de dados e desejam aprimorar suas habilidades em visualização usando Python.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python
• Familiaridade com Pandas e NumPy (desejável)
• Noções de estatística e análise de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Data Visualization

1. Importance of data visualization in analytics
2. Overview of Matplotlib and Seaborn
3. Setting up the Python environment

Getting Started with Matplotlib

1. Understanding figures, axes, and plots
2. Creating basic plots: line, bar, and scatter
3. Adding titles, labels, and legends
4. Customizing colors, markers, and line styles

Working with Subplots and Layouts

1. Creating multiple plots in a single figure
2. Adjusting figure size and spacing
3. Using plt.subplots() effectively

Advanced Customization in Matplotlib

1. Controlling ticks, grids, and annotations
2. Using styles and themes
3. Exporting figures for reports and presentations

Introduction to Seaborn

1. Advantages of Seaborn over Matplotlib
2. Working with built-in datasets
3. Understanding the Seaborn plotting functions

Statistical Data Visualization

1. Creating distribution plots (hist, kde, box, violin)
2. Visualizing relationships with scatter and pair plots
3. Working with categorical data

Customization and Themes in Seaborn

1. Applying color palettes and themes
2. Adjusting figure aesthetics
3. Combining Matplotlib and Seaborn customizations

Working with Time Series and Aggregated Data

1. Plotting time-based data
2. Grouping and aggregating data for visualization
3. Visualizing trends and seasonal patterns

Creating Complex Visualizations

1. Heatmaps and correlation matrices
2. Facet grids and multi-dimensional plots
3. Visualizing large datasets efficiently

Integration with Pandas and NumPy

1. Plotting directly from Pandas DataFrames
2. Using Seaborn with numerical arrays
3. Data transformation for visualization

Best Practices and Storytelling with Data

1. Choosing the right chart for your data
2. Avoiding common visualization mistakes
3. Enhancing interpretability and clarity

Final Project

1. Building a complete data visualization dashboard
2. Combining Matplotlib and Seaborn for reporting
3. Presenting insights through effective visuals