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Curso

Visualização intermediária de dados com a Seaborn

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 05/2026

Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.

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Descrição do curso

Você deseja criar visualizações bonitas e informativas com facilidade? Se for esse o caso, você precisa aprender o seaborn! O Seaborn é uma biblioteca de visualização que é uma parte essencial do kit de ferramentas de ciência de dados do Python. Neste curso, você aprenderá a usar as sofisticadas ferramentas de visualização do seaborn para analisar vários conjuntos de dados do mundo real, incluindo a American Housing Survey, dados sobre mensalidades de faculdades e convidados da popular série de televisão The Daily Show. Após este curso, você poderá usar as funções do seaborn para visualizar seus dados em vários formatos diferentes e personalizar os gráficos do seaborn de acordo com suas necessidades específicas.

Pré-requisitos

Data Manipulation with pandas

1

Seaborn Introduction

Introduction to the Seaborn library and where it fits in the Python visualization landscape.

Introduction to Seaborn

Seaborn foundation

Reading a csv file

Comparing a histogram and displot

Using the distribution plot

Plot a histogram

Rug plot and kde shading

Interpreting the results

Regression Plots in Seaborn

Create a regression plot

Plotting multiple variables

Facetting multiple regressions

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2

Customizing Seaborn Plots

Overview of functions for customizing the display of Seaborn plots.

Using Seaborn Styles

Setting the default style

Comparing styles

Removing spines

Colors in Seaborn

Matplotlib color codes

Using default palettes

Color Palettes

Creating Custom Palettes

Customizing with matplotlib

Using matplotlib axes

Additional plot customizations

Adding annotations

Multiple plots

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3

Additional Plot Types

Overview of more complex plot types included in Seaborn.

Categorical Plot Types

stripplot() and swarmplot()

boxplots, violinplots and boxenplots

barplots, pointplots and countplots

Regression Plots

Regression and residual plots

Regression plot parameters

Binning data

Matrix plots

Creating heatmaps

Customizing heatmaps

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4

Creating Plots on Data Aware Grids

Using Seaborn to draw multiple plots in a single figure.

Using FacetGrid, catplot and lmplot

Building a FacetGrid

Using a catplot

Using a lmplot

Using PairGrid and pairplot

Building a PairGrid

Using a pairplot

Additional pairplots

Using JointGrid and jointplot

Building a JointGrid and jointplot

Jointplots and regression

Complex jointplots

Selecting Seaborn Plots

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Visualização intermediária de dados com a Seaborn

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