Visualizações
February 27, 2026 · View on GitHub
Visualizar dados é uma das tarefas mais importantes de um cientista de dados. Imagens valem mais do que mil palavras, e uma visualização pode ajudá-lo a identificar vários aspetos interessantes dos seus dados, como picos, valores atípicos, agrupamentos, tendências e muito mais, que podem ajudá-lo a compreender a história que os seus dados estão a tentar contar.
Nestes cinco tópicos, irá explorar dados provenientes da natureza e criar visualizações interessantes e bonitas utilizando várias técnicas.
| Número do Tópico | Tópico | Aula Ligada | Autor |
|---|---|---|---|
| 1. | Visualizar quantidades | ||
| 2. | Visualizar distribuições | ||
| 3. | Visualizar proporções | ||
| 4. | Visualizar relações | ||
| 5. | Criar Visualizações Significativas |
Créditos
Estas lições sobre visualizações foram escritas com 🌸 por Jen Looper, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta.
🍯 Os dados sobre a produção de mel nos EUA foram obtidos a partir do projeto de Jessica Li no Kaggle. Os dados são derivados do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos.
🍄 Os dados sobre cogumelos também foram obtidos do Kaggle, revistos por Hatteras Dunton. Este conjunto de dados inclui descrições de amostras hipotéticas correspondentes a 23 espécies de cogumelos com lamelas das famílias Agaricus e Lepiota. Os cogumelos foram retirados do guia "The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms" (1981). Este conjunto de dados foi doado ao UCI ML 27 em 1987.
🦆 Os dados sobre aves do Minnesota foram retirados do Kaggle e extraídos da Wikipedia por Hannah Collins.
Todos estes conjuntos de dados estão licenciados como CC0: Creative Commons.
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