Curso prático de Visualização de Dados (Data Visualization) - DF - Brasília - IA-Labs - EAD

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Curso prático de Visualização de Dados (Data Visualization) - DF - Brasília - IA-Labs - EAD

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Sobre o Curso

No curso de Visualização de Dados (Data Visualization) você se qualifica para a tomada de decisão mais fácil e eficiente, permitindo a compreensão dos resultados das análises visualmente, tornando mais didático o entendimento de conceitos complexos ou de novos padrões.

Venha conhecer os recursos de Inteligência Artificial e capacidade para implementar outras estruturas computacionais de modo 100% EaD e assíncrono.

O curso foi desenvolvido com metodologia Hands On - "mão na massa" ou "aprender fazendo".

É totalmente prático, com tópicos que, durante todo processo de ensino, os alunos são desafiados em uma série de cenários cada vez mais complexos, uma intensa experiência imersiva em linguagem de programação (Python) extremamente aplicável a situações do mundo real.

Acelere no mundo da Inteligência Artificial com Visualização de Dados (Data Visualization).

Vem conosco e entre em modo IA-Labs.

Informações Gerais

Início do Curso

Imediato após a confirmação do pagamento

Nível

Avançado

Carga Horária

80 horas

Modalidade

100% EaD (online), formato autoinstrucional

Duração

Acesso por 12 meses após a matrícula

Certificado

Aproveitamento mínimo de 60% para certificação

O que você vai aprender

Autocorrelação (ACF) e Autocorrelação Parcial (PACF)
Plotagem de textos e destacamento em gráficos
Divergências de escala em visualizações
Plotagem de Densidade e Séries Temporais
Construção de Boxplots e Correlogramas
Decomposição de séries temporais
Dispersão com regressão linear
Gráficos de Área e Barras
Plotagem de Bolhas e Cascata
Histogramas empilhados e marginais
Gráficos de Lollipop e Pirâmide Populacional
Diagramas de dispersão avançados
Anotações em séries temporais
Plotagem 3D com cilindros
Gráficos Joy Plot para comparações
Visualização de dados sazonais
Técnicas de destaque em gráficos pizza
Cross Correlation e análise multivariada
Visualização de big data em Python

Pré-requisitos

Conhecimentos em linguagem de programação Python

Público-alvo

Profissionais de TI, cientistas de dados, analistas de negócios e interessados em transformar dados em insights visuais para tomada de decisão estratégica.

Como Funciona

Estudo flexível 24h/dia
Acesso imediato à plataforma IA-Labs
Material com casos reais e datasets
Quizz final com 60% de aproveitamento
Certificado digital válido

Importância da Visualização de Dados

A visualização de dados transforma números complexos em representações gráficas intuitivas, revelando padrões e tendências ocultas. É essencial para comunicação eficaz de insights em áreas como business intelligence, análise preditiva e relatórios estratégicos.

Dominar essas técnicas permite contar histórias com dados, facilitando a tomada de decisão em todos os níveis organizacionais. Profissionais com essas habilidades são cruciais em qualquer equipe de dados, transformando análises brutas em orientações acionáveis.

Cursos Gerais

Carga Horária	80
O que vai aprender?	De forma detalhada: Autocorrelação (ACF) e Autocorrelação Parcial (PACF) Pizza com destacamento Plotagem de textos Divergências de escala Plotagem de Densidade Plotagem de Series temporais múltiplas com escalas Plotagem de Boxplot Correlograma – “Correllogram” Plotagem de Curvas de densidade – “Cross Correlation” Plotagem de Decomposição de serie temporal Dispersão com linha de regressão linear de melhor ajuste Plotagem de Área Plotagem de Barras Plotagem de Bolha – “Bubble” Plotagem de Cascata- “Waterfall” Plotagem de Lotes em par – “Pairwise” Plotagem de Histograma empilhado Variáveis continuas (Histograma) Plotagem de Histogramas marginais – “Marginal Boxplot” Plotagem de Quadro de marcadores – “Lollipop” Plotagem de Piramide populacional Diagramas de dispersão – “Scatter” Plotagem de Anotações de picos e vales em series temporais Plotagem de Cilindros – “Cylinder” Plotagem de Feixes sólidos – “Joy” Plotagem de Dado sazonal
Pré-requisito	Conhecimentos em linguagem de programação python.
Público-alvo	Iniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligencia Artificial, na área da Ciência de Dados, Aprendizagem de máquina (Machine Learning), Aprendizagem Profunda (Deep Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Mineração de Texto (ou suas subdivisões: Text Mining, Text Processing, Text Analytics).
Como estudar	EAD
Coligada	1
Processo Seletivo	1
Nível de Ensino	ES
Tipo de curso	Cursos Profissionalizantes
Área Tecnológica	Inteligência Artificial

Final da página

Informações adicionais	O que é visualização de dados? A visualização de dados consiste na representação gráfica de informações e dados. Usando elementos visuais, como diagramas, gráficos e mapas, a visualização de dados é uma forma acessível de ver e entender exceções, tendências e padrões nos dados; e nos ajuda a transformar todos os dados granulares em informações comerciais de fácil compreensão, visualmente atraentes e úteis. Acessando fontes de dados externas, as ferramentas de visualização de dados não só permitem que você veja a informação com mais clareza, mas também unificam os dados e aplicam análises baseadas em inteligência artificial (IA) para revelar os insights existentes. Qual importância da visualização de dados? Em seus dados há insights importantes ocultos que podem ajudar a promover os seus negócios. Mas o desafio é que nem sempre é possível tirar conclusões apenas analisando os números brutos. Quando você analisa seus dados apresentados em um formato visual, surgem padrões, conexões e outros insights que, de outro modo, não seriam percebidos. Como aproveitar a visualização de dados ao máximo? A capacidade de ver a história que os números contam faz da visualização de dados uma ferramenta poderosa para compartilhar e comunicar informações. A visualização de dados pode ser usada para demonstrar performance, comunicar tendências, entender o impacto de novas estratégias, mostrar relações e muito mais. Essas representações podem ser ferramentas poderosas de comunicação e colaboração, agregando mais valor a relatórios, jornalismo, aplicativos ou qualquer contexto em que o compartilhamento de informações seja necessário. Impulsione a tomada de decisões com a visualização de dados: Além dos visuais sofisticados e impressionantes serem excelentes ferramentas para comunicar ideias, o benefício final da visualização de dados é a capacidade de tomar melhores decisões. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a visualização de dados ajuda na tomada de decisões estratégicas: Veja o panorama geral. Há uma imagem clara de performance oculta nos dados de transação, interação, processo e comportamentais armazenados em seus sistemas. A visualização de dados permite que você reconheça o contexto mais amplo e o cenário de nível superior neles. Como resultado, será possível observar tendências e identificar padrões que você não conseguiria se estivesse olhando apenas para os números sozinhos. Identificar a significância. Proporcionar clareza visual à mensagem transmitida por seus dados ajuda a identificar insights que levam a melhores decisões, planejamento, estratégias e ações. Como está a performance de sua empresa, o que precisa ser modificado e onde você deve concentrar seus recursos? A capacidade de entender a significância dos dados gera operações e decisões mais eficazes. Tomar decisões embasadas. Com números concretos e insights tangíveis, você pode ter a confiança de que suas decisões estão apoiadas pelos dados. Ter insights claros das métricas de performance dá a você o conhecimento e as ferramentas para tomar as decisões certas no momento ideal. Acompanhar as tendências ao longo do tempo. Depois que você estabelecer uma linha de base, as tendências começarão a aparecer. Acompanhe o progresso, identifique as tendências e comece a usar os insights para tomar decisões estratégicas informadas. À medida que você define as tendências, as mudanças nos padrões passam a indicar se algo saiu do normal, permitindo que você solucione imediatamente qualquer sinal de diminuição da performance.

Informações adicionais

O que é visualização de dados?

A visualização de dados consiste na representação gráfica de informações e dados. Usando elementos visuais, como diagramas, gráficos e mapas, a visualização de dados é uma forma acessível de ver e entender exceções, tendências e padrões nos dados; e nos ajuda a transformar todos os dados granulares em informações comerciais de fácil compreensão, visualmente atraentes e úteis. Acessando fontes de dados externas, as ferramentas de visualização de dados não só permitem que você veja a informação com mais clareza, mas também unificam os dados e aplicam análises baseadas em inteligência artificial (IA) para revelar os insights existentes.

Qual importância da visualização de dados?

Em seus dados há insights importantes ocultos que podem ajudar a promover os seus negócios. Mas o desafio é que nem sempre é possível tirar conclusões apenas analisando os números brutos. Quando você analisa seus dados apresentados em um formato visual, surgem padrões, conexões e outros insights que, de outro modo, não seriam percebidos.

Como aproveitar a visualização de dados ao máximo?

A capacidade de ver a história que os números contam faz da visualização de dados uma ferramenta poderosa para compartilhar e comunicar informações. A visualização de dados pode ser usada para demonstrar performance, comunicar tendências, entender o impacto de novas estratégias, mostrar relações e muito mais. Essas representações podem ser ferramentas poderosas de comunicação e colaboração, agregando mais valor a relatórios, jornalismo, aplicativos ou qualquer contexto em que o compartilhamento de informações seja necessário.

Impulsione a tomada de decisões com a visualização de dados:

Além dos visuais sofisticados e impressionantes serem excelentes ferramentas para comunicar ideias, o benefício final da visualização de dados é a capacidade de tomar melhores decisões. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a visualização de dados ajuda na tomada de decisões estratégicas:

Veja o panorama geral. Há uma imagem clara de performance oculta nos dados de transação, interação, processo e comportamentais armazenados em seus sistemas. A visualização de dados permite que você reconheça o contexto mais amplo e o cenário de nível superior neles. Como resultado, será possível observar tendências e identificar padrões que você não conseguiria se estivesse olhando apenas para os números sozinhos.

Identificar a significância. Proporcionar clareza visual à mensagem transmitida por seus dados ajuda a identificar insights que levam a melhores decisões, planejamento, estratégias e ações. Como está a performance de sua empresa, o que precisa ser modificado e onde você deve concentrar seus recursos? A capacidade de entender a significância dos dados gera operações e decisões mais eficazes.

Tomar decisões embasadas. Com números concretos e insights tangíveis, você pode ter a confiança de que suas decisões estão apoiadas pelos dados. Ter insights claros das métricas de performance dá a você o conhecimento e as ferramentas para tomar as decisões certas no momento ideal.

Acompanhar as tendências ao longo do tempo. Depois que você estabelecer uma linha de base, as tendências começarão a aparecer. Acompanhe o progresso, identifique as tendências e comece a usar os insights para tomar decisões estratégicas informadas. À medida que você define as tendências, as mudanças nos padrões passam a indicar se algo saiu do normal, permitindo que você solucione imediatamente qualquer sinal de diminuição da performance.

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