O que você aprenderá_
- Pratique a construção de histogramas para entender distribuições de frequência
- Utilize KDE plots para uma visão suave das densidades de dados
- Crie boxplots e violin plots para análises detalhadas de variabilidade nos dados e outliers
- Explore algumas opções de personalização para aprimorar a apresentação visual
Público alvo_
Profissionais e estudantes da área de dados, que já possuem conhecimento em Python e desejam praticar suas habilidades em visualização de dados, utilizando a biblioteca Seaborn para criar gráficos de distribuição.
Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Curso atualizado em 12/02/2025
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Formação
Praticando Python para Data Science
4h
De curso
13
Atividades
Escola
Data Science
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