A Dedika é uma plataforma para aprender na prática: seja a montar uma proposta comercial, tornar-se manicure ou usar uma ferramenta nova, por exemplo. Independentemente do objetivo, o melhor conteúdo sobre o tema já existe. O problema é que, muitas vezes, está noutro idioma, é caro, está disperso, não tem exercícios para praticar ou vem em cursos demasiado longos para quem tem uma rotina apertada. Por isso, a Dedika criou um método próprio: procuramos esse material onde estiver, organizamos o que faz sentido para o seu objetivo, revemos com apoio de especialistas disponíveis para esclarecer dúvidas e criamos práticas para aprender fazendo. É você o mais importante na sua jornada e ninguém a conhece melhor: escolha o conteúdo e a duração do curso, se vai aprender com ou sem internet e no formato que preferir. Pode ser em vídeo, texto, áudio ou resumo. Do seu jeito, só com o que faz sentido para você. Aqui, cada momento de dedicação conta mais e chega mais rápido ao que realmente importa.

Os cursos são compostos pelos melhores conteúdos do mundo sobre o tema: vídeos, áudios, artigos e livros. Todo esse conteúdo vem com resumos, podcasts (para livros e artigos) e transcrições (para vídeos e áudios). Você escolhe como prefere consumir o conteúdo. Cada material tem perguntas específicas para reforçar o conhecimento. Além disso, o curso é composto pelos capítulos que você escolher, permitindo estudar apenas o que interessa. No final de cada capítulo, há um projecto prático relacionado à sua profissão para praticar o que aprendeu.

Os nossos cursos incluem um resumo no final de cada capítulo, do qual pode baixar um PDF e imprimir.

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Curso de Dashboard Com Python

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Curso de Dashboard Com Python

Para todos os níveis

Curso de Dashboard Com Python

Name: Curso de Dashboard Com Python
Price: 57000 AOA

Domine o desenvolvimento de dashboards Python, desde a preparação de dados até à implementação na cloud, num único curso abrangente. Construirá dashboards interativos de nível profissional utilizando Pandas, Plotly e Dash — as ferramentas exatas usadas hoje por profissionais de dados e de análise. No final, terá um portefólio de dashboards reais prontos para impressionar empregadores ou partes interessadas.

Dedika para empresas

O que vai aprender:

Este curso guia-o por todas as fases da construção de dashboards Python profissionais. Começará com a sintaxe Python principal e o tratamento de dados com Pandas, passando depois para visualizações estáticas e interativas com Matplotlib, Seaborn e Plotly. A partir daí, construirá dashboards web totalmente reativos utilizando o framework Dash, conectá-los-á a bases de dados dinâmicas e APIs REST, e implementará autenticação de utilizadores. Abrangerá também a otimização de desempenho, testes automatizados e implementação na cloud. Os módulos suplementares abordam frameworks alternativos, integração de machine learning e desenvolvimento de carreira para funções de dashboard.

Como estuda de forma prática Curso de Dashboard Com Python

Como pratica Curso de Dashboard Com Python

Para si que é empresa e quer formar a sua equipa

Na Dedika para empresas, o curso inclui exercícios e exemplos adaptados ao seu próprio negócio e às necessidades da sua empresa.

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Conteúdo do curso

8 Capítulos • 39 AulasDuração entre 4 e 360 horas (você decide)

Capítulo 1Ver detalhes

Python e Fundamentos de Dashboards

Aula 1 • Princípios de Design de Dashboards
Apresenta a hierarquia de layout, a codificação visual e o design centrado no público. Liga a teoria do design às decisões práticas tomadas ao longo do curso.
Aula 2 • Configuração do Ambiente Python
Instale o Python, configure ambientes virtuais e gerencie dependências com o pip. Estabelece o espaço de trabalho reprodutível necessário para todos os projetos de dashboard subsequentes.
Aula 3 • Revisão da Sintaxe Principal de Python
Aborda variáveis, fluxo de controlo, funções e compreensões de listas a um nível prático. Garante que os formandos conseguem escrever scripts limpos e legíveis antes de abordarem tarefas de dados.
Aula 4 • Introdução aos Jupyter Notebooks
Demonstra células de notebook, documentação em markdown e visualização em linha. Fornece o ambiente de prototipagem interativa utilizado nos primeiros exercícios do curso.

Capítulo 2Ver detalhes

Manipulação de Dados com Pandas

Aula 1 • Operações de Agregação e GroupBy
Calcula sumários agrupados, tabelas dinâmicas e estatísticas móveis. Gera as métricas agregadas apresentadas como KPIs e gráficos de tendências nos dashboards.
Aula 2 • Filtragem, Ordenação e Segmentação
Aplica máscaras booleanas, indexação loc/iloc e ordenação por múltiplas colunas. Permite a subdivisão dinâmica de dados que espelha o comportamento interativo dos filtros do dashboard.
Aula 3 • Exportação de Dados Processados
Escreve DataFrames limpos para CSV, Parquet e SQLite para utilização a jusante. Estabelece padrões de persistência de dados que suportam os pipelines de dados do dashboard.
Aula 4 • Carregamento e Inspeção de Dados
Lê ficheiros CSV, Excel e JSON para DataFrames e analisa a sua estrutura. Estabelece os padrões de carregamento de dados reutilizados em todos os projetos de dashboard.
Aula 5 • Limpeza e Transformação de Dados
Lida com nulos, duplicados, conversão de tipos e normalização de strings. Produz dados consistentes e fiáveis, necessários para métricas precisas do dashboard.

Capítulo 3Ver detalhes

Visualização Estática com Matplotlib e Seaborn

Aula 1 • Gráficos Estatísticos com Seaborn
Gera mapas de calor, box plots, pair plots e gráficos de regressão usando Seaborn. Adiciona contexto estatístico aos dashboards com um mínimo de código adicional.
Aula 2 • Composição de Figuras com Múltiplos Painéis
Organiza múltiplos tipos de gráfico em layouts coerentes de vários painéis usando GridSpec. Traduz-se diretamente no design de layout com múltiplos widgets utilizado em dashboards interativos.
Aula 3 • Estilização e Tematização de Gráficos
Aplica folhas de estilo, paletas de cores personalizadas e definições de tipografia. Garante consistência visual entre maquetes estáticas e dashboards interativos finais.
Aula 4 • Tipos de Gráfico Principais no Matplotlib
Constrói gráficos de linhas, barras, dispersão e histogramas com controlo total de eixos e rótulos. Aborda o vocabulário fundamental de gráficos utilizado em todas as ferramentas de dashboard.
Aula 5 • Arquitetura de Figura do Matplotlib
Explica a hierarquia de Figura, Axes e Artist, e a interface pyplot. Fornece o modelo mental necessário para personalizar programaticamente cada elemento visual.

Capítulo 4Ver detalhes

Gráficos Interativos com Plotly

Aula 1 • Subplots e Faceting
Organiza múltiplos gráficos Plotly em grelhas de subplots partilhadas e painéis facetados. Espelha os padrões de layout com múltiplos gráficos utilizados em dashboards de produção.
Aula 2 • Exportação e Incorporação de Gráficos
Exporta gráficos como HTML, PNG e SVG e incorpora-os em notebooks e páginas web. Prepara os formandos para disponibilizar gráficos interativos autónomos antes da implementação completa do dashboard.
Aula 3 • Início Rápido com Plotly Express
Cria gráficos de dispersão, barras, linhas e mapas com chamadas de uma única linha do Plotly Express. Demonstra o caminho mais rápido de um DataFrame para um gráfico interativo.
Aula 4 • Funcionalidades de Interatividade
Configura modelos de hover, eventos de clique, controlos deslizantes de intervalo e quadros de animação. Transforma dados estáticos em experiências visuais exploráveis e orientadas pelo utilizador.
Aula 5 • Graph Objects para Controlo Total
Constrói gráficos usando traces e dicionários de layout de baixo nível dos Graph Objects. Permite uma personalização precisa para além do que o Plotly Express expõe.

Capítulo 5Ver detalhes

Construção de Dashboards com Dash

Aula 1 • Design de Layout e Estilização
Aplica classes CSS, estilos em linha e Dash Bootstrap Components para layouts responsivos. Produz interfaces de dashboard profissionais e compatíveis com dispositivos móveis.
Aula 2 • Aplicações Dash de Múltiplas Páginas
Implementa roteamento de páginas, barras de navegação partilhadas e layouts por página no Dash. Expande protótipos de página única para aplicações de dashboard completas com várias secções.
Aula 3 • Estrutura de uma Aplicação Dash
Explica o objeto app, a árvore de layout e a configuração do servidor para uma aplicação Dash mínima. Estabelece o padrão estrutural que todos os projetos Dash subsequentes seguem.
Aula 4 • Componentes Principais e HTML do Dash
Usa os módulos dcc e html para adicionar menus pendentes, controlos deslizantes, gráficos e elementos de texto. Constrói a camada de UI interativa que os utilizadores veem e manipulam no navegador.
Aula 5 • Callbacks e Reatividade
Liga decoradores Input e Output a funções Python que atualizam gráficos com base na interação do utilizador. Implementa o padrão reativo central que torna os dashboards Dash dinâmicos.

Capítulo 6Ver detalhes

Pipelines de Dados e Integração de Dados em Tempo Real

Aula 1 • Validação de Dados e Tratamento de Erros
Aplica validação de esquema, blocos try/except e conjuntos de dados de recurso a erros de pipeline. Previne quebras no dashboard quando as fontes de dados a montante falham ou são alteradas.
Aula 2 • Conexão a Bases de Dados SQL
Consulta bases de dados relacionais usando SQLAlchemy e read_sql do pandas. Substitui ficheiros CSV estáticos por fontes de dados baseadas em bases de dados em tempo real nos dashboards.
Aula 3 • Obtenção de Dados de APIs REST
Usa a biblioteca requests para chamar endpoints REST e analisar respostas JSON. Permite que os dashboards apresentem dados em tempo real de serviços externos.
Aula 4 • Atualização Programada de Dados
Implementa dcc.Interval e APScheduler para acionar a obtenção periódica de dados. Mantém as métricas do dashboard atualizadas sem exigir recarregamentos manuais da página.
Aula 5 • Streaming de Dados com WebSockets
Integra feeds WebSocket no Dash usando eventos enviados pelo servidor e callbacks. Suporta atualizações de gráficos sub-segundo para dashboards de monitorização e operacionais.

Capítulo 7Ver detalhes

Funcionalidades Avançadas de Dashboards

Aula 1 • Componentes Dash Personalizados
Constrói componentes reutilizáveis baseados em React e empacota-os para uso em aplicações Dash. Expande a biblioteca de componentes do Dash para satisfazer requisitos de UI empresariais específicos.
Aula 2 • Autenticação de Utilizador e Controlo de Acesso
Implementa fluxos de início de sessão, tokens de sessão e restrições de visualização baseadas em funções no Dash. Protege dados empresariais sensíveis contra acesso não autorizado ao dashboard.
Aula 3 • Cache e Memorização
Aplica Flask-Caching e functools.lru_cache a consultas e transformações de dados dispendiosas. Reduz a carga na base de dados e acelera as interações repetidas no dashboard.
Aula 4 • Manipulação de Grandes Conjuntos de Dados
Usa paginação no servidor, virtualização de dados e Dask para conjuntos de dados que excedem a memória. Permite que os dashboards permaneçam responsivos quando os volumes de dados excedem os limites de memória.
Aula 5 • Callbacks no Lado do Cliente e Desempenho
Move lógica leve para callbacks JavaScript no lado do cliente para reduzir as viagens de ida e volta ao servidor. Melhora significativamente a perceção de capacidade de resposta do dashboard para os utilizadores finais.

Capítulo 8Ver detalhes

Implementação e Operações de Produção

Aula 1 • Testes Automatizados para Dashboards
Escreve testes unitários para callbacks e testes end-to-end usando Dash Testing e Selenium. Detecta regressões antes da implementação e impõe padrões de qualidade do dashboard.
Aula 2 • Configuração de Proxy Reverso e HTTPS
Configura o Nginx como proxy reverso com terminação TLS à frente do servidor Dash. Protege o tráfego do dashboard e permite o roteamento de domínios personalizados em produção.
Aula 3 • Monitorização e Observabilidade
Instrumenta dashboards com registo estruturado, endpoints de métricas e regras de alerta. Fornece visibilidade operacional sobre a saúde do dashboard e o comportamento do utilizador em produção.
Aula 4 • Contentorização de Aplicações Dash
Empacota aplicações Dash em imagens Docker com ambientes e pontos de entrada reprodutíveis. Permite a implementação consistente em ambientes de desenvolvimento, teste e produção.
Aula 5 • Implementação em Plataformas Cloud
Implementa aplicações Dash contentorizadas em serviços de aplicação cloud e plataformas de orquestração de contentores. Aborda variáveis de ambiente, gestão de segredos e configuração de escalabilidade.

Certificação

Seu certificado válido de conclusão

Este curso é para si:

Analista de dados: quer ir além de folhas de cálculo e relatórios estáticos.
Profissional de business intelligence: pronto para criar dashboards web de BI de self-service.
Programador de software: à procura de adicionar competências de visualização de dados ao seu kit de ferramentas.
Licenciado recente em ciência de dados: necessita de projetos práticos e implementáveis para candidaturas a emprego.
Gestor de operações: pretende visualizar as métricas da equipa sem depender de outros departamentos.
Mudança de carreira: transição para a área de análise e necessidade de uma base estruturada e baseada em projetos.

O que os nossos formandos dizem

As suas aulas são perfeitas. Adquiri o pacote de um ano e, finalmente, tenho a oportunidade de acompanhar diversos temas do meu interesse sem precisar mudar de plataforma... agradeço por tudo o que fazem, já recomendei vocês a outras pessoas...