módulo #1 Introdução à Visualização de Dados Visão geral da visualização de dados, importância e usos
módulo #2 Noções básicas do Python para visualização de dados Revisão das noções básicas do Python, incluindo tipos de dados, bibliotecas e sintaxe
módulo #3 Introdução ao Matplotlib Visão geral do Matplotlib, instalação e tipos básicos de gráficos
módulo #4 Gráficos de linhas e gráficos de dispersão Criando gráficos de linhas e gráficos de dispersão com o Matplotlib
módulo #5 Gráficos de barras e histogramas Criando gráficos de barras e histogramas com o Matplotlib
módulo #6 Personalizando gráficos com o Matplotlib Personalizando a aparência, os rótulos e as legendas dos gráficos com o Matplotlib
módulo #7 Introdução ao Seaborn Visão geral do Seaborn, instalação e tipos básicos de visualização
módulo #8 Visualizando distribuições com o Seaborn Visualizando distribuições com o Seaborn distplot e jointplot
módulo #9 Visualizando dados categóricos com Seaborn Visualizando dados categóricos com Seaborns countplot e gráficos categóricos
módulo #10 Visualizando análise de regressão com Seaborn Visualizando análise de regressão com Seaborns lmplot e regplot
módulo #11 Introdução ao Plotly Visão geral do Plotly, instalação e tipos básicos de visualização
módulo #12 Visualizações interativas com Plotly Criando visualizações interativas com Plotly
módulo #13 Visualizações 3D com Plotly Criando visualizações 3D com Plotly
módulo #14 Preparação de dados para visualização Preparando dados para visualização, incluindo limpeza, transformação e agregação
módulo #15 Fonte de dados e integração Conectando-se a fontes de dados, incluindo CSV, Excel e bancos de dados
módulo #16 Tópicos de visualização avançada Tópicos de visualização avançada, incluindo visualização geoespacial e animação
módulo #17 Melhores práticas para visualização de dados Melhores práticas para visualização de dados, incluindo princípios de design e narrativa
módulo #18 Estudos de caso em visualização de dados Estudos de caso do mundo real em visualização de dados, incluindo exemplos e aplicações
módulo #19 Trabalhando com Big Data e dados de streaming Visualizando big data e dados de streaming, incluindo ferramentas e técnicas
módulo #20 Implementando visualizações de dados Implementando visualizações de dados, incluindo opções para web, dispositivos móveis e impressão
módulo #21 Ferramentas avançadas de visualização de dados Introdução às ferramentas avançadas de visualização de dados, incluindo Bokeh e Altair
módulo #22 Visualização para aprendizado de máquina Visualizando modelos de aprendizado de máquina, incluindo avaliação de modelo e importância de recursos
módulo #23 Visualização para processamento de linguagem natural Visualizando dados de processamento de linguagem natural, incluindo modelagem de texto e tópico
módulo #24 Visualização para dados de séries temporais Visualizando dados de séries temporais, incluindo previsão e detecção de anomalias
módulo #25 Visualização para dados geográficos Visualização de dados geográficos, incluindo mapeamento e análise espacial
módulo #26 Painéis interativos Criação de painéis interativos com Python e bibliotecas de visualização de dados
módulo #27 Visualização de dados no mundo real Aplicações reais de visualização de dados, incluindo negócios, saúde e finanças
módulo #28 Projeto final Projeto final, onde os alunos aplicam habilidades de visualização de dados a um problema do mundo real
módulo #29 Apêndice: Solução de problemas e recursos Solução de problemas comuns e recursos adicionais para aprendizado posterior
módulo #30 Conclusão e encerramento do curso Planejando os próximos passos na carreira de Visualização de Dados com Python
