Data Visualization

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Intermediate

Nesta seção, você mergulhará nos fundamentos do Python, se familiarizará com seu ambiente de trabalho, lidará com operações matemáticas simples e exibirá seus resultados.

Aqui, você aprenderá como armazenar itens como números e texto na memória do computador, recuperando-os pelo nome. Você também terá uma noção de manipulação de texto em Python.

Aqui, você se aprofundará no tipo de dados booleano e descobrirá sua função na criação de programas que respondem a condições específicas.

Continuando com os tipos de dados, esta seção ensinará como agrupar atributos variados dentro de uma única variável usando listas, tuplas e dicionários.

Nesta parte, você vai dominar a arte de escrever loops em Python - construções essenciais para iterar sobre listas, tuplas, dicionários e até mesmo dataframes futuros.

Para terminar o nosso curso introdutório, vamos explorar algumas funções incorporadas e, em seguida, começar a criar as suas próprias funções!

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.

Explore the structure of an HTML file, learn how to load it efficiently, and gain practical skills in working with the data it contains.

Explore the basics of Beautiful Soup to extract data from HTML documents. Learn how to navigate the structure of HTML, access specific elements, and work with their child elements to build a strong foundation in web scraping.

Master working with element attributes and content using Beautiful Soup. Gain the skills to extract specific information, search elements by attribute values, and use advanced techniques to efficiently parse and analyze HTML data.

In this section, we will be introduced to the very basics of matplotlib - creating empty Figure and Axes, how to build a line plot, display multiple lines on one plot, add a legend, customize line type, and so on...

In this section, we will learn about other chart types, such as bar plots, histograms, box plots, how to set necessary parameters and customize them.

In this section, we will learn the scatter plots - one of the easiest ways to discover the relationships in your data.

In this section, we will learn about the seaborn library and build our first plot! We will also learn about the friendship between the pandas and the Seaborn.

We continue learning plots with Seaborn.\n\nYou will learn some more new plots and even build 3-variable plot!

Plots seem so boring without customization...\nIn this section, we will learn how to make our plots perfectly styled!!