O curso de Visualização de Dados foi desenvolvido para profissionais, estudantes e interessados que desejam transformar informações complexas em representações visuais claras, objetivas e impactantes.
Ao longo das aulas, você aprenderá desde os fundamentos da visualização de dados e princípios de design gráfico aplicados, até a escolha correta dos tipos de gráficos, passando por técnicas de storytelling visual que tornam a comunicação de dados muito mais persuasiva.
O conteúdo aborda conceitos práticos e teóricos, exemplos de boas e más visualizações, além do uso de ferramentas populares como Excel, Power BI, Tableau e outras. O curso é concluído com um projeto final aplicado, onde o participante desenvolve sua própria visualização, unindo narrativa, design e análise de dados.
Este curso é ideal para quem deseja aprimorar apresentações, relatórios, dashboards e pesquisas, fortalecendo sua capacidade de análise e tomada de decisão baseada em dados.
Ao final, você estará preparado para:
Aplicar princípios de design gráfico em visualizações.
Identificar e utilizar os gráficos mais adequados para cada situação.
Contar histórias envolventes e persuasivas com dados.
Utilizar ferramentas de visualização para construir relatórios e dashboards.
Desenvolver projetos de dataviz com clareza, impacto e profissionalismo.
Aula 1 – O que é Visualização de Dados?
Definição e importância.
Histórico e evolução da área Wikipédia.
Aula 2 – Por que Visualização importa?
Ajudando na tomada de decisão.
Exemplos de uso em cotidiano e negócios.
Aula 3 – Fundamentos de design gráfico
Tipografia, cores, composição e hierarquia visual EVOrango.
Aula 4 – Princípios de design para dataviz
Clareza, confiabilidade, coerência, ética École Intuit Lab.
Aula 5 – Gráfico de barras e colunas
Variações: agrupado, empilhado, Pareto Wikipédia+1.
Aula 6 – Gráfico de linhas e área
Análise de séries temporais, tendências Wikipédia.
Aula 7 – Gráficos circulares, rosca e outros
Representando proporções e alternativas visuais Wikipédia.
Aula 8 – Diagrama de caixa e dispersão
Distribuições e correlações Wikipédia+1.
Aula 9 – Gráficos adicionais
Radar, pictóricos, bolhas, superfícies Wikipédia.
Aula 10 – A arte de contar histórias com dados
Transformando números em insights visuais eficazes École Intuit Lab.
Aula 11 – Boas e más visualizações
Exemplos práticos e erros comuns a evitar YouTube.
Aula 12 – Ferramentas populares
Excel, Power BI, Tableau, D3.js etc. DataCamp.
Aula 13 – Aplicação prática: escolha e construção de gráfic
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