A Dedika é uma plataforma para aprender fazendo: montar uma proposta comercial, tornar-se manicure ou usar uma ferramenta nova, por exemplo. Seja qual for o objetivo, o melhor conteúdo sobre o assunto já existe. Só que quase sempre está em outro idioma, custa caro, aparece espalhado por aí, não tem atividades para treinar ou vem em um curso longo demais para quem tem rotina corrida. Por isso, a Dedika tem um método próprio: a gente busca esse material onde ele estiver, organiza o que faz sentido para o seu objetivo, revisa com apoio de experts que estão disponíveis para tirar dúvidas e cria práticas para você aprender fazendo. Você é quem mais importa na sua jornada e ninguém a conhece melhor: escolha o conteúdo e a duração do curso, se vai aprender com ou sem internet e em qual formato. Pode ser em vídeo, texto, áudio ou resumo. Do seu jeito, só com o que faz sentido para você. Aqui, cada momento de dedicação vale mais e você chega mais rápido ao que importa.

Os cursos são compostos pelos melhores conteúdos do mundo sobre o tema: vídeos, áudios, artigos e livros. Todo esse conteúdo vem acompanhado de resumos, podcasts (para livros e artigos) e transcrições (para vídeos e áudios). Você escolhe como prefere consumir o conteúdo. Cada material possui questões específicas para fixação do conhecimento. Além disso, o curso é formado pelos capítulos que você escolher, para estudar apenas o que importa. Ao final de cada capítulo, há um projeto prático da sua profissão para treinar o que aprendeu.

Mais de 2 milhões de alunos no mundo

Presente em mais de 180 países

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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: 509.9 BRL

Domine o desenvolvimento de dashboards em Python, da preparação de dados à implantação em nuvem, neste único curso abrangente. Você vai construir dashboards interativos e prontos para produção usando Pandas, Plotly e Dash — as mesmas ferramentas usadas por profissionais de dados e análises hoje. Ao final, você terá um portfólio de projetos de BI com dashboards reais prontos para impressionar empregadores ou partes interessadas.

Dedika para empresas

O que você vai aprender:

Este curso guia você por cada etapa da construção de dashboards profissionais em Python. Você vai começar com a sintaxe básica do Python e manipulação de dados com Pandas, depois avançar para visualizações estáticas e interativas com Matplotlib, Seaborn e Plotly. A partir daí, você vai construir dashboards web totalmente reativos usando o framework Dash, conectá-los a bancos de dados ativos e APIs REST, e implementar autenticação de usuários. Você também vai abordar otimização de desempenho, testes automatizados e implantação em nuvem. Módulos suplementares abordam frameworks alternativos, integração com machine learning e desenvolvimento de carreira para funções de dashboard.

Como você estuda de forma prática Curso de Dashboard com Python

Como você pratica Curso de Dashboard com Python

Pra você que é empresa e quer treinar o time

Na Dedika para empresas, o curso vem com exercícios e exemplos do próprio negócio e do jeito que a sua empresa precisa.

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Conteúdo do curso

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

Capítulo 1Ver detalhes

Fundamentos de Python e Dashboard

Aula 1 • Princípios de Design de Dashboard
Apresenta hierarquia de layout, codificação visual e design centrado no público. Conecta 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 pip. Estabelece o workspace reprodutível necessário para todos os projetos de dashboard subsequentes.
Aula 3 • Revisão de Sintaxe Core do Python
Aborda variáveis, fluxo de controle, funções e list comprehensions em um nível prático. Garante que os alunos possam escrever scripts limpos e legíveis antes de lidar com tarefas de dados.
Aula 4 • Introdução aos Jupyter Notebooks
Demonstra células de notebook, documentação em markdown e visualização inline. Fornece o ambiente de prototipagem interativa usado nos primeiros exercícios do curso.

Capítulo 2Ver detalhes

Manipulação de Dados com Pandas

Aula 1 • Operações de Agregação e GroupBy
Calcula sumarizações agrupadas, tabelas dinâmicas e estatísticas móveis. Gera as métricas agregadas exibidas como KPIs e gráficos de tendência em dashboards.
Aula 2 • Filtragem, Ordenação e Segmentação
Aplica máscaras booleanas, indexação loc/iloc e ordenação por múltiplas colunas. Permite subconjuntos dinâmicos de dados que espelham o comportamento interativo de filtros de dashboard.
Aula 3 • Exportação de Dados Processados
Escreve DataFrames limpos para CSV, Parquet e SQLite para uso downstream. Estabelece padrões de persistência de dados que suportam pipelines de dados de dashboard.
Aula 4 • Carregamento e Inspeção de Dados
Lê arquivos CSV, Excel e JSON em DataFrames e analisa sua estrutura. Estabelece os padrões de carregamento de dados reutilizados em todo projeto de dashboard.
Aula 5 • Limpeza e Transformação de Dados
Lida com nulos, duplicatas, conversão de tipos e normalização de strings. Produz dados consistentes e confiáveis, necessários para métricas precisas de dashboard.

Capítulo 3Ver detalhes

Visualização Estática com Matplotlib e Seaborn

Aula 1 • Gráficos Estatísticos com Seaborn
Gera heatmaps, box plots, pair plots e gráficos de regressão usando Seaborn. Adiciona contexto estatístico a dashboards com o mínimo de código adicional.
Aula 2 • Composição de Figuras com Múltiplos Painéis
Organiza múltiplos tipos de gráfico em layouts coesos de múltiplos painéis usando GridSpec. Traduz-se diretamente para o design de layout com múltiplos widgets usado em dashboards interativos.
Aula 3 • Estilização e Tematização de Gráficos
Aplica folhas de estilo, paletas de cores personalizadas e configurações de tipografia. Garante consistência visual entre protótipos estáticos e dashboards interativos finais.
Aula 4 • Tipos de Gráfico Principais no Matplotlib
Constrói gráficos de linhas, barras, dispersão e histograma com controle total de eixos e rótulos. Aborda o vocabulário fundamental de gráficos usado em todos os frameworks de dashboard.
Aula 5 • Arquitetura de Figura do Matplotlib
Explica a hierarquia Figure, Axes e Artist e a interface pyplot. Fornece o modelo mental necessário para personalizar cada elemento visual programaticamente.

Capítulo 4Ver detalhes

Gráficos Interativos com Plotly

Aula 1 • Subplots e Facetamento
Organiza múltiplos gráficos Plotly em grades de subplots compartilhados e painéis facetados. Espelha os padrões de layout com múltiplos gráficos usados em dashboards de produção.
Aula 2 • Exportação e Incorporação de Gráficos
Exporta gráficos como HTML, PNG e SVG e os incorpora em notebooks e páginas web. Prepara os alunos para entregar gráficos interativos autônomos antes da implantação 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 • Recursos de Interatividade
Configura modelos de hover, eventos de clique, controles deslizantes de intervalo e quadros de animação. Transforma dados estáticos em experiências visuais exploráveis e orientadas pelo usuário.
Aula 5 • Graph Objects para Controle Total
Constrói gráficos usando traces e dicionários de layout de baixo nível do Graph Objects. Permite personalização precisa além do que o Plotly Express expõe.

Capítulo 5Ver detalhes

Construção de Dashboards com Dash

Aula 1 • Design e Estilização de Layout
Aplica classes CSS, estilos inline e componentes Dash Bootstrap para layouts responsivos. Produz interfaces de dashboard profissionais e amigáveis para dispositivos móveis.
Aula 2 • Aplicações Dash com Múltiplas Páginas
Implementa roteamento de páginas, barras de navegação compartilhadas e layouts por página no Dash. Escala protótipos de página única para aplicações de dashboard completas com múltiplas seções.
Aula 3 • Estrutura da Aplicação Dash
Explica o objeto app, a árvore de layout e a configuração do servidor para um app Dash mínimo. Estabelece o padrão estrutural que todo projeto Dash subsequente segue.
Aula 4 • Componentes Core e HTML do Dash
Usa módulos dcc e html para adicionar dropdowns, controles deslizantes, gráficos e elementos de texto. Constrói a camada de UI interativa que os usuários veem e manipulam no navegador.
Aula 5 • Callbacks e Reatividade
Conecta decoradores Input e Output a funções Python que atualizam gráficos na interação do usuário. Implementa o padrão reativo central que torna os dashboards Dash dinâmicos.

Capítulo 6Ver detalhes

Pipelines de Dados e Integração de Dados ao Vivo

Aula 1 • Validação de Dados e Tratamento de Erros
Aplica validação de esquema, blocos try/except e conjuntos de dados de fallback a erros de pipeline. Previne dashboards quebrados quando as fontes de dados upstream falham ou mudam.
Aula 2 • Conexão a Bancos de Dados SQL
Consulta bancos de dados relacionais usando SQLAlchemy e read_sql do pandas. Substitui arquivos CSV estáticos por fontes de dados dinâmicas baseadas em banco de dados em dashboards.
Aula 3 • Captura de Dados de APIs REST
Usa a biblioteca requests para chamar endpoints REST e analisar respostas JSON. Permite que dashboards exibam dados em tempo real de serviços externos.
Aula 4 • Atualização Agendada de Dados
Implementa dcc.Interval e APScheduler para acionar capturas periódicas de dados. Mantém as métricas do dashboard atualizadas sem exigir recarregamento manual 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 em sub-segundos para dashboards de monitoramento e operacionais.

Capítulo 7Ver detalhes

Recursos Avançados de Dashboard

Aula 1 • Componentes Dash Personalizados
Constrói componentes React reutilizáveis e os empacota para uso em apps Dash. Expande a biblioteca de componentes do Dash para atender a requisitos específicos de UI de negócios.
Aula 2 • Autenticação de Usuário e Controle de Acesso
Implementa fluxos de login, tokens de sessão e restrições de visualização baseadas em papéis no Dash. Protege dados de negócios confidenciais contra acesso não autorizado ao dashboard.
Aula 3 • Cache e Memorização
Aplica Flask-Caching e functools.lru_cache a consultas e transformações de dados caras. Reduz a carga no banco de dados e acelera 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 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 viagens de ida e volta ao servidor. Melhora significativamente a responsividade percebida do dashboard para usuários finais.

Capítulo 8Ver detalhes

Implantação e Operações de Produção

Aula 1 • Testes Automatizados para Dashboards
Escreve testes unitários para callbacks e testes ponta a ponta usando Dash Testing e Selenium. Captura regressões antes da implantação e aplica padrões de qualidade de dashboard.
Aula 2 • Configuração de Proxy Reverso e HTTPS
Configura o Nginx como proxy reverso com terminação TLS na frente do servidor Dash. Protege o tráfego do dashboard e permite roteamento de domínio personalizado em produção.
Aula 3 • Monitoramento e Observabilidade
Instrumenta dashboards com registro estruturado, endpoints de métricas e regras de alerta. Fornece visibilidade operacional sobre a saúde do dashboard e o comportamento do usuário em produção.
Aula 4 • Containerização de Aplicações Dash
Empacota apps Dash em imagens Docker com ambientes e pontos de entrada reproduzíveis. Permite implantação consistente entre ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.
Aula 5 • Implantação em Plataformas de Nuvem
Implanta apps Dash containerizados em serviços de aplicação em nuvem e plataformas de orquestração de contêineres. Aborda variáveis de ambiente, gerenciamento de segredos e configuração de escala.

Certificação

Seu certificado válido de conclusão

Este curso é para você:

Analista de dados: deseja ir além de planilhas e relatórios estáticos.
Profissional de business intelligence: pronto para criar dashboards web de autoatendimento.
Desenvolvedor de software: em busca de adicionar habilidades em visualização de dados ao seu conjunto de ferramentas.
Recém-formado em ciência de dados: precisa de projetos práticos e implantáveis para candidaturas a vagas.
Gerente de operações: deseja visualizar métricas da equipe sem depender de outros departamentos.
Pessoa em transição de carreira: migrando para a área de análise e precisa de um curso estruturado e baseado em projetos.

O que nossos alunos falam

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...