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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/15179
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | JANDL JUNIOR, Peter | - |
dc.contributor.author | CHIZZOLINI, Jônatas Domingues de Almeida | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-29T17:03:57Z | - |
dc.date.available | 2023-11-29T17:03:57Z | - |
dc.date.issued | 2023-06-19 | - |
dc.identifier.citation | CHIZZOLINI, Jônatas Domingues de Almeida. Estudo comparativo de bibliotecas Python para visualização de dados: Matplotlib e Seaborn. 2023. (Curso Superior de Tecnologia Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia Deputado Ary Fossen, Jundiaí, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/15179 | - |
dc.description.abstract | Este trabalho busca discorrer sobre a importância da visualização de dados no contexto atual em que uma enorme quantidade de dados é gerada diariamente. Nesse sentido a ideia é explorar os gráficos como um importante conjunto de ferramentas que nos dão a capacidade de ressignificar os dados armazenados nos mais diversos tipos de repositórios corporativos e governamentais. Assim, este texto explora duas bibliotecas da linguagem de programação Python, as quais tem por função precípua a criação de gráficos a partir de grandes conjuntos de dados, a saber: Matplotlib, e Seaborn. Ao analisá-las a ideia foi fazer um estudo comparativo entre as principais vantagens e desvantagens de cada uma, além de traçar um paralelo do uso destas com o uso do Microsoft Excel, ferramenta benchmark de mercado em função da sua grande disseminação e do seu grande tempo de uso nos mais variados setores da economia global. Ao término desta pesquisa é possível ter uma boa ideia do funcionamento dessas bibliotecas, sua relevância, bem como os pontos fortes e fracos de cada uma delas. | pt_BR |
dc.description.abstract | This work seeks to discuss the importance of data visualization in the current context in which a huge amount of data is generated daily. In this sense, the idea is to explore graphics as an important set of tools that give us the ability to reframe data stored in the most diverse types of corporate and government repositories. This text explores two libraries of the Python programming language, which have as their primary function the creation of graphs from large datasets, which are: Matplotlib, and Seaborn. When analyzing them, the idea was to carry out a comparative study between the main advantages and disadvantages of each one, in addition to drawing a parallel between their use and the use of Microsoft Excel, a market benchmark tool due to its wide dissemination and its great usage time in the most varied sectors of the global economy. At the end of this research, it is possible to have a good idea of how these libraries work, their relevance, as well as the strengths and weaknesses of each one of them | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | 114 | pt_BR |
dc.subject | Python | pt_BR |
dc.subject | Análise de dados | pt_BR |
dc.subject.other | Informação e Comunicação | pt_BR |
dc.title | Estudo comparativo de bibliotecas python para visualização de dados: matplotlib e seaborn | pt_BR |
dc.type | Monografia | pt_BR |
Appears in Collections: | Trabalhos de conclusão de curso |
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tecnologiaemanaliseedesenvolvimentodesistemas_2023_1_ jônatas domingues de almeida chizzolini_ estudo comparativo de bibliotecas python para visualização de dados.pdf | 2.87 MB | Adobe PDF | View/Open |
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