Análise Exploratória de Dados e Visualização
Tipos de variáveis. Limpeza de dados, dados faltantes, outliers. Estatísticas descritivas. Teste de hipótese. Clusterização: k-means e clustering hierárquico. Tipos de gráficos. Gráficos interativos. Princípios de design e apresentação de resultados. Ferramentas: matplotlib-seaborn/bokeh/plotly.
Informações Básicas
Carga horária
60
Pré-requisito
Não se aplica
Obrigatória:
- Tukey, J. Exploratory Data Analysis. Pearson. 1977
- Wes McKinney. Python Data Analysis, O’Reilly. 2017
- Cole Nussbaumer Knaflic. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley, 2015
Complementar:
- Philipp K. Janert. Data Analysis with Open Source Tools: A Hands-On Guide for Programmers and Data Scientists. O’Reilly, 2011.
- Osvaldo Martin. Bayesian Analysis with Python. Packt. 2016
- Shai Vaingast. Beginning Python Visualization: Crafting Visual Transformation Scripts. Apress. 2014.
- Petrou, Theodore. Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization
- Rossant, Cyrille. IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook