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Curso

Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn

BásicoNível de habilidade
Atualizado 01/2026
Aprenda a criar visualizações informativas e atraentes em Python usando a biblioteca Seaborn.
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PythonData Visualization
4 h
14 vídeos
44 Exercícios
3,700 XP
170K+
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Descrição do curso

Crie seus próprios gráficos com o Seaborn

O Seaborn é uma biblioteca Python avançada que facilita a criação de visualizações de dados informativas e atraentes. Este curso de 4 horas apresenta uma introdução sobre como usar o Seaborn para criar uma variedade de gráficos, inclusive gráficos de dispersão, gráficos de contagem, gráficos de barras e diagramas em caixa, e como personalizar as visualizações.

Transforme conjuntos de dados reais em visualizações personalizadas do Seaborn

Você vai conhecer essa biblioteca e criar gráficos no Seaborn com base em uma variedade de conjuntos de dados reais, incluindo uma investigação de como a poluição do ar de uma cidade varia ao longo do dia e uma análise do que os jovens gostam de fazer no tempo livre. Esses dados darão a você a oportunidade de saber mais sobre as vantagens do Seaborn em primeira mão, incluindo como criar facilmente subgráficos em uma única figura e como calcular automaticamente intervalos de confiança.

Aprimore suas habilidades de comunicação de dados

Ao final deste curso, você será capaz de usar o Seaborn em diversas situações para analisar dados e comunicar de forma eficaz os resultados da sua análise de dados para outras pessoas. Essas habilidades são muito requisitadas para analistas de dados, cientistas de dados e qualquer outro trabalho que envolva a criação de visualizações de dados. Se quiser continuar aprendendo, este curso faz parte de várias programas, como o de visualização de dados, no qual você pode incluir mais bibliotecas e técnicas em seu conjunto de habilidades.

Pré-requisitos

Introduction to Python
1

Introdução ao Seaborn

O que é o Seaborn e quando deve ser utilizado? Neste capítulo, você vai descobrir! Além disso, você aprenderá a criar gráficos de dispersão e de contagem com listas de dados e DataFrames do pandas. Você também vai conhecer uma das grandes vantagens do uso do Seaborn: a possibilidade de adicionar facilmente uma terceira variável aos gráficos usando cores para representar diferentes subgrupos.
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2

Visualização de duas variáveis quantitativas

Neste capítulo, você vai criar e personalizar gráficos que visualizam a relação entre duas variáveis quantitativas. Para isso, vai utilizar gráficos de dispersão e gráficos de linhas para estudar como o nível de poluição do ar de uma cidade varia ao longo de um dia e como a potência está relacionada ao consumo de combustível de automóveis. Você também verá outra grande vantagem de usar o Seaborn: a capacidade de criar facilmente subgráficos em uma única figura!
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3

Visualização de uma variável categórica e uma variável quantitativa

As variáveis categóricas estão presentes em quase todos os conjuntos de dados, sobretudo em dados de pesquisas. Neste capítulo, você aprenderá a criar e personalizar gráficos categóricos, como diagramas em caixa, gráficos de barras, gráficos de contagem e gráficos de pontos. Durante o processo, você vai explorar dados de pesquisas com jovens sobre seus interesses, alunos sobre seus hábitos de estudo e homens adultos sobre seus sentimentos em relação à masculinidade.
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4

Personalização de gráficos do Seaborn

Neste capítulo final, você vai aprender a adicionar títulos de gráficos e rótulos de eixos informativos, que são uma das partes mais importantes de qualquer visualização de dados! Também vai aprender a personalizar o estilo das suas visualizações para orientar mais rapidamente o seu público para as principais conclusões. Depois, vai reunir tudo o que aprendeu nos exercícios finais do curso!
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