Menu
CoddyTech
COMEÇAR A APRENDER
flag Pt iconPortuguêsdown icon
machine Learning iconParte do Journey de Machine LearningNovoJornada

Visualização de dados com Python e matplotlib

Arrays com NumPy, tabelas com pandas e gráficos com matplotlib: o kit com que todo projeto de machine learning começa. Escreva o código e o seu gráfico aparece na aba Gráficos.

COMEÇAR A APRENDER(é grátis)
Ver programaPlayground de Dados e gráficos

1,000+ codders inscritos

60 lições59 desafios250 perguntas de quiz

  • Ideal para iniciantes
  • sparkles iconAjuda de codificação com IA
  • hint iconLições interativas e práticas
  • quiz iconQuestionários para testar seu conhecimento
  • certificate iconCertificado grátis de conclusão

Programa

1 seções60 lições59 desafios250 perguntas de quiz

Esta seção faz parte do Journey de Machine Learning. O programa completo tem mais seções - clique em qualquer prévia abaixo para vê-la na página do Journey.

  1. Seção 1

    Dados e gráficos

    Começar seçãoIniciarExpandirRecolher    O conjunto de ferramentas com que todo projeto de machine learning começa: arrays do NumPy, gráficos do matplotlib e tabelas do pandas. Carregue conjuntos de dados reais, faça resumos e visualize o que encontrar.60 lições59 desafios250 perguntas

    Introdução

    4 lições320

    Arrays do NumPy

    5 lições520

    Matemática com Arrays

    6 lições625

    Moldando dados

    4 lições415

    Gráficos de Linhas e Dispersão

    6 lições625

    Gráficos para Dados

    5 lições520

    DataFrames do pandas

    6 lições625

    Filtragem e Ordenação

    5 lições520

    Agrupamento e Limpeza

    5 lições520

    Plotando DataFrames

    5 lições520

    Conjuntos de dados para ML

    5 lições520

    Desafios Finais

    4 lições420
  2. Seção 2Estatística para ML64 lições
  3. Seção 3Aprendizado supervisionado58 lições
  4. Seção 4Aprendizado não supervisionado51 lições
Ver o programa completo do Journey de Machine Learning
O que você recebe
Tudo o que você vai usar para aprender a programar

Aprenda Fazendo

Escreva código real, consulte bancos de dados, crie sites e domine prompts de IA. Nossas lições interativas cobrem todas as habilidades que desenvolvedores modernos precisam.

playground.js
Editor de Código
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Teste #1test Case Success icon
Teste #2test Case Success icon
Teste #3test Case Failure icon
Entrada
"Alex"
Saída
"Hello, Coddy! Alex"

Construa Sua Sequência

Mantenha a consistência e veja seu progresso crescer! Acompanhe seu hábito diário de programação, proteja sua sequência com dias de congelamento e ganhe recompensas por aparecer todos os dias.

12 dias de sequência

Volte amanhã para manter sua sequência!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Tudo ou Nada

Dia 5 de 7

fire Freeze icon

Congelar Sequência

2 left

Onde Quiser

Leve sua jornada de programação com você! Sem configuração, sem downloads - apenas abra e comece a programar. Disponível no iOS, Android e Web com avaliações de 4.9 estrelas.

Python
7Sequência
250Pontuação
5Energia
Variáveis
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
CONTINUAR
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Jornada
Metas
Tabela de Líderes
Perfil
4.9
EstrelaEstrelaEstrelaEstrelaEstrela
Avaliação

Você Não Está Sozinho

Compita em placares globais, convide amigos para ganhar recompensas e celebre as conquistas uns dos outros. Programar é melhor com amigos!

Liga Challenger
Liga ChallengerTop 7 avançam
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconZona de promoçãoleaderboard Arrow Up icon

Aprenda de todas as formas

Leia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.

Introdução a variáveis
Áudio

Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.

Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.

O valor pode mudar com o tempo - reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.

1xSarah

Seja Certificado

Ganhe certificados para cada curso que você completar. Adicione-os ao seu perfil do LinkedIn e currículo para mostrar sua experiência em programação aos empregadores.

CoddyCertificado de Conclusão
Este certifica queJoão Silvacompletou com sucesso
python iconFundamentos de Python
Verificado
Datajan 2026
LinkedInAdicionar ao LinkedIn

Por que aprender NumPy, pandas e matplotlib com a Coddy

  • Seu gráfico, na hora. Digite plt.plot(x, y), clique em Executar e a figura real do matplotlib aparece na aba Gráficos, ao lado do seu código. Toda aula tem um gráfico ou um diagrama, de um array desenhado como células numeradas a um groupby que separa linhas em pilhas.
  • NumPy do jeito que o ML usa: arrays e formatos, fatiamento, contas com arrays inteiros, estatística por eixo, broadcasting, máscaras booleanas e números aleatórios com semente.
  • matplotlib desde a primeira linha: gráficos de linha e de dispersão, rótulos e legendas, cores e marcadores, gráficos de barras, histogramas, gráficos lado a lado com plt.subplots e arrays exibidos como imagens.
  • pandas com tabelas reais: ler arquivos CSV, selecionar, filtrar, ordenar, criar colunas, value_counts, groupby, valores ausentes e gráficos direto de um DataFrame.

Perguntas frequentes sobre visualização de dados com Python

Qual a diferença entre NumPy, pandas e matplotlib?

O NumPy guarda números em arrays rápidos e faz contas com todos de uma vez. O pandas constrói tabelas em cima do NumPy, com colunas nomeadas, arquivos CSV, filtros e agrupamentos. O matplotlib desenha os gráficos. Quase todo programa de ciência de dados ou machine learning em Python importa os três, e por isso esta seção ensina os três juntos.

Devo aprender NumPy ou pandas primeiro?

NumPy, rapidamente, e depois pandas. Uma coluna do pandas é um array do NumPy com nome, então máscaras, contas com colunas inteiras e estatística por eixo fazem sentido depois que você as viu em arrays. A seção passa quatro capítulos no NumPy, segue para o pandas com isso já na mão e desenha gráficos do começo ao fim.

Preciso instalar alguma coisa para fazer gráficos?

Não. Seu código roda na Coddy com o matplotlib de verdade, e a figura que ele desenha volta para a aba Gráficos no seu navegador. Não há Jupyter nem Anaconda para configurar, então um Chromebook ou um notebook do trabalho sem permissão de administrador funciona.

Quais gráficos vou aprender a fazer?

Gráficos de linha, de dispersão, várias linhas com legenda, gráficos de barras, histogramas, vários gráficos em uma figura, imagens a partir de arrays, gráficos direto de um DataFrame, uma cor por grupo e a comparação dos histogramas de dois grupos. Cada um com título e rótulos, pronto para um relatório.

Preciso saber Python antes de NumPy e pandas?

O básico: variáveis, loops, funções e listas, a seção Fundamentos do curso de Python. Dicionários, import e tudo o mais que a seção usa são explicados em uma frase na primeira vez que aparecem.

Quanto tempo leva para aprender NumPy, pandas e matplotlib?

Esta seção tem 60 aulas, cerca de 10 horas no seu ritmo: três semanas a meia hora por dia. É a primeira seção do curso de machine learning, então, ao terminar, o próximo passo são os modelos.

Este curso de NumPy, pandas e matplotlib é grátis?

Sim. As aulas, os gráficos, as dicas de IA e o certificado da seção são grátis. Uma conta gratuita avança algumas aulas por dia, e o Pro remove o limite diário.

Trilhas de aprendizado que incluem este curso

Este curso é uma etapa de uma trilha mais longa: vários cursos na ordem em que um mentor os ensinaria, cada um com seu próprio certificado grátis.

Ilustração das linguagens de programação do Coddy

Aprenda Dados e gráficos com Coddy

COMEÇAR