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Curso

Entendendo a visualização de dados

BásicoNível de habilidade
Atualizado 05/2026
Uma introdução à visualização de dados sem programação.
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TheoryData Visualization
2 h
14 vídeos
41 Exercícios
2,400 XP
250K+
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Descrição do curso

Visualizar dados usando gráficos, diagramas e mapas é uma das formas mais impactantes de comunicar dados complexos. Neste curso, você aprenderá como escolher a melhor visualização para seu conjunto de dados e como interpretar tipos comuns de gráficos, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de linhas e gráficos de barras. Você também aprenderá sobre as melhores práticas para usar cores e formas em seus gráficos e como evitar armadilhas comuns. Por meio de exercicios práticos, você explorará visualmente mais de 20 conjuntos de dados, incluindo expectativas de vida globais, preços de imóveis em Los Angeles, os 100 atletas mais famosos da ESPN e as maiores músicas de hip-hop de todos os tempos.Os vídeos contêm transcrições ao vivo, que podem ser acessadas clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos.O glossário do curso pode ser encontrado à direita, na seção de recursos.Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar uma pontuação de 70% na avaliação qualificada. Você pode navegar até a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos para esse curso
1

Visualizing distributions

In this chapter you’ll learn the value of visualizations, using real-world data on British monarchs, Australian salaries, Panamanian animals, and US cigarette consumption, to graphically represent the spread of a variable using histograms and box plots.
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2

Visualizing two variables

You’ll learn how to interpret data plots and understand core data visualization concepts such as correlation, linear relationships, and log scales. Through interactive exercises, you’ll also learn how to explore the relationship between two continuous variables using scatter plots and line plots. You'll explore data on life expectancies, technology adoption, COVID-19 coronavirus cases, and Swiss juvenile offenders. Next you’ll be introduced to two other popular visualizations—bar plots and dot plots—often used to examine the relationship between categorical variables and continuous variables. Here, you'll explore famous athletes, health survey data, and the price of a Big Mac around the world.
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3

The color and the shape

It’s time to make your insights even more impactful. Discover how you can add color and shape to make your data visualizations clearer and easier to understand, especially when you find yourself working with more than two variables at the same time. You'll explore Los Angeles home prices, technology stock prices, math anxiety, the greatest hiphop songs, scotch whisky preferences, and fatty acids in olive oil.
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4

99 problems but a plot ain't one of them

In this final chapter, you’ll learn how to identify and avoid the most common plot problems. For example, how can you avoid creating misleading or hard to interpret plots, and will your audience understand what it is you’re trying to tell them? All will be revealed! You'll explore wind directions, asthma incidence, and seats in the German Federal Council.
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Entendendo a visualização de dados
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concluído

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