Análise e Visualização de Dados em Python

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First of all, we will discuss the applications of NumPy and why it is popular. Afterwards you will learn various possible options to create different arrays in NumPy.

It's now time to learn how to use index notation to retrieve specific elements or subsets of data from arrays. You will also learn how to use indices to retrieve data based on certain conditions and handle missing values.

There are quite few of common operations on arrays which you may want to perform. Luckily, NumPy has built-in functions and methods for this purpose which you will learn here.

It's time to discover how to efficiently use mathematical operations on NumPy arrays and apply them in some real-world problems.

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

First, we will discuss plotting applications, Matplotlib library, and its advantages. Afterwards you will create your first simple plot using Matplotlib.

Now you are ready to create various commonly used in practice plots. Without further ado, let's dive in right now!

Plotting and visualization is not only about creating a plot or several plots, it is also about making them clear, understandable and pleasant to look at. Time to learn plots customization in maplotlib, let's do it!

Statistics is essential in working with data, hence why it is extremely important to know how to create various statistical plots. Now it's time for us to explore the most common ones.

Seaborn is another powerful plotting library in Python built on top of matplotlib. Now that you are familiar with matplotlib, it's time to dive into visualization with seaborn.

Mergulhe no mundo do Power BI e construa uma base sólida. Você cobrirá tudo, desde a instalação e configuração até a conexão de fontes de dados e a criação do seu primeiro relatório.

Explore técnicas essenciais de preparação de dados, incluindo limpeza, transformação e combinação de múltiplas fontes de dados. Você também irá lidar com o tratamento de valores ausentes, perfilagem de dados e vários métodos de manipulação de dados.

Domine os fundamentos da modelagem de dados, desde o entendimento de modelos de dados e a criação de relacionamentos até o domínio dos conceitos básicos de DAX. Você também aprenderá a criar medidas e colunas calculadas.

Descubra várias técnicas de visualização e personalize visuais para obter melhores insights. Você também explorará recursos avançados como segmentações, filtros e capacidades de detalhamento/drill-through para aprimorar sua análise de dados.

Aumente a usabilidade e o poder de narrativa dos seus relatórios usando temas, configurando páginas de relatório e aproveitando recursos avançados como o recurso Analyze e identificando outliers. Você também criará grupos, intervalos e clusters para obter insights mais profundos.

This section lays the groundwork for mastering Tableau by guiding you through installation, navigation, and foundational operations. From performing joins and splitting columns to understanding filters, marks, and the data pane, you will be equipped with essential tools for data exploration and visualization.

This section delves into Tableau's powerful tools for data organization, filtering, and customization. You'll learn to differentiate dimensions and measures, work with continuous and discrete fields, and create calculated fields and interactive dashboards. Through practical challenges, you'll apply these tools to analyze data, uncover insights, and enhance your visualizations.

This section focuses on creating impactful visualizations to uncover patterns and trends in your data. From heatmaps and scatter plots to treemaps and combination charts, you'll explore a variety of chart types tailored to different analytical needs.

This section introduces advanced visualization techniques to enhance data analysis and storytelling. You'll learn to create bullet graphs, stacked area charts, histograms, and box plots, enabling deeper insights into trends, distributions, and comparisons.