Prévia do material em texto

Frameworks de visualização de 
dados
Apresentação
Diante de um cenário onde a disponibilidade de dados é cada vez maior, a sociedade está se 
tornando mais orientada a dados. E, por meio do uso de recursos visuais, o entendimento desses 
dados brutos ou do resultado do processo de análise e descoberta do conhecimento deve ser 
facilitado. Para auxiliar no desenvolvimento de visualização de dados, diferentes tecnologias e 
ferramentas estão disponíveis.
Nesta Unidade de Aprendizagem, você vai aprender sobre os principais frameworks para 
visualização de dados. Além disso, irá identificar as linguagens de programação que podem ser 
utilizadas. E, por fim, verá alguns exemplos de caso de uso.
Bons estudos.
Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
Definir os principais frameworks para visualização de dados.•
Identificar as linguagens de programação mais utilizadas para visualização de dados.•
Formular exemplos de visualização a partir de dados.•
Infográfico
Diferentes linguagens de programação podem ser utilizadas para análise e apresentação dos dados. 
Entretanto, quando se foca no desenvolvimento da visualização de dados, três recebem maior 
destaque por apresentarem mais recursos: Python, R e JavaScript.
No Infográfico a seguir, você verá características e vantagens para adoção de algumas bibliotecas 
disponíveis para o desenvolvimento de visualizações de dados nos ambientes Python, R e 
JavaScript.
Aponte a câmera para o 
código e acesse o link do 
conteúdo ou clique no 
código para acessar.
https://statics-marketplace.plataforma.grupoa.education/sagah/407ee989-8566-4366-8aa9-d977a779dddf/43efbcd7-b9bf-4771-9301-2dc16160b864.jpg
Conteúdo do Livro
Há um framework que seja melhor para visualização de dados? Depende. Provavelmente, o melhor 
framework será aquele que você tiver maior domínio e tenha maior eficiência nas suas entregas. 
Porém, em alguns cenários de projeto, talvez seja necessário seguir com um framework específico 
que sua equipe ou organização já estejam trabalhando e, portanto, exigem que as visualizações 
sejam desenvolvidas dentro desse mesmo ambiente padrão.
No capítulo Frameworks de visualização de dados, da obra Framework de big data, você conhecerá 
diversas linguagens de programação e frameworks para desenvolver visualizações de dados. Além 
disso, alguns casos serão apresentados para melhor ilustrar as possibilidades de uso.
Boa leitura.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
https://statics-marketplace.plataforma.grupoa.education/sagah/c276535f-7b6b-454b-ba28-3e1addabba51/ec079002-f212-4355-8d67-9f910951a6f1.pdf
Dica do Professor
Você encontra uma grande possibilidade de frameworks para o desenvolvimento de visualização de 
dados. Entre essas opções, a D3.js é uma biblioteca JavaScript considerada muito robusta e que 
permite ampla customização durante o desenvolvimento de suas visualizações de dados. 
Justamente por necessitar/permitir a configuração de muitos elementos, ela também pode ser 
considerada uma das bibliotecas que mais requerem dedicação para o entendimento de seu 
funcionamento.
Nesta Dica do Professor, você aprenderá como desenvolver um gráfico de barras utilizando a 
biblioteca JavaScript D3.js.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
https://fast.player.liquidplatform.com/pApiv2/embed/cee29914fad5b594d8f5918df1e801fd/7d85ebb880a64597c9a6784d15977768
Exercícios
1) Muitas linguagens de programação estão disponíveis, mas, dentro do contexto de análise de 
dados e do desenvolvimento de visualização de dados, há duas que são mais amplamente 
utilizadas. Escolha a opção verdadeira.
A) Java e Python.
B) Java e R.
C) Python e MATLAB.
D) Python e R.
E) Python e Scala.
2) A percepção de que o desenvolvimento de visualização de dados é parte importante do 
processo da descoberta do conhecimento é cada vez maior. Entretanto, mais do que 
visualizações estáticas, é também importante o desenvolvimento de apresentações em 
que o usuário possa interagir com os dados. Para isso, é importante que uma linguagem 
ofereça elementos dinâmicos para interação e animação dessas visualizações. Qual 
linguagem oferece mais recursos nesse contexto web?
A) Python.
B) R.
C) Java.
D) JavaScript.
E) Scala.
3) Há uma grande variedade de bibliotecas disponíveis para o desenvolvimento de visualização 
de dados nas linguagens Python e R. Porém, há algumas mais utilizadas por oferecerem as 
técnicas de visualização necessárias para o dia a dia das tarefas de análise de dados e com 
uma sintaxe relativamente simples. Indique quais as mais utilizadas, respectivamente, para 
Python e R.
A) Seaborn e rCharts.
B) Seaborn e ggvis.
C) Altair e ggplot2.
D) Matplotlib e ggplot2. 
E) Matplotlib e lattice.
4) Considere que você precisa desenvolver uma visualização para apresentar dados do censo. É 
preciso criar uma visualização considerando os dados de localização (utilizando o mapa do 
Brasil) e a taxa de moradores por imóvel em cada estado. Quais bibliotecas você poderá 
considerar como recurso para o desenvolvimento da sua visualização de dados para 
apresentar essa informação?
 
I. Corrplot. 
II. Plotly. 
III. Google Charts. 
IV. NetworkX. 
V. Folium.
A) I e II.
B) II e IV.
C) II, III e V.
D) II, III e IV.
E) I, II e V.
5) Caso você receba a demanda para desenvolver visualizações em interface web e que fogem 
das técnicas de visualização de dados mais comumente utilizadas ou que precisem de uma 
maior customização, você deverá utilizar os recursos da D3.js. Identifique a opção correta 
quanto a caracterização da D3.js.
A) É uma biblioteca para visualização de dados desenvolvida em Python.
B) É uma biblioteca para visualização de dados desenvolvida em Java.
C) É uma biblioteca para visualização de dados desenvolvida em JavaScript.
D) É uma biblioteca para visualização de dados desenvolvida em R.
E) É um framework completo para manipular e apresentar os dados.
Na prática
O uso da visualização de dados é importante além da apresentação final dos resultados de análise 
de dados, mas também durante a atividade de entendimento desses dados brutos. Sendo assim, 
pode ser um poderoso recurso para identificação de importantes relações a serem consideradas nas 
próximas etapas do processo de análise desses dados.
Nesta Na Prática, você vai conhecer um estudo de caso considerando a necessidade de um analista, 
que procura entender a correlação entre as variáveis de um conjunto de dados, para escolher como 
seguir no seu processo de aprendizagem de máquina.
Aponte a câmera para o 
código e acesse o link do 
conteúdo ou clique no 
código para acessar.
https://statics-marketplace.plataforma.grupoa.education/sagah/7501d3b7-ba56-452e-b352-5f6c544ebf6d/d25e1f1d-bcfc-458c-93c2-66ea25b818ba.jpg
Saiba mais
Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do professor:
Sugestões de blogs de visualização de dados
A Tableau compilou uma lista com os 10 melhores blogs de visualização de dados que valem a pena 
você conferir. Eles podem ser consultados como fonte de inspiração ou para captar variadas dicas 
de como suas visualizações podem ser desenvolvidas, incluindo quais frameworks de visualização de 
dados estão em uso.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
Funcionamento da D3.js
Neste artigo, Diego Pinho explica alguns elementos do funcionamento básico da D3.js, incluindo o 
processo de instalação e detalhes da sintaxe.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
Um framework para construção de visualização de dados 
abertos em mapas
Neste artigo, os autores apresentam um framework que define padrões de dados que permitem a 
construção de visualizações em forma de mapas. 
https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/best-data-visualization-blogshttps://imasters.com.br/desenvolvimento/graficos-divertidos-em-js-com-o-d3-js
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
Aplicação do framework Shiny no contexto educacional
Neste artigo você pode conferir uma abordagem para integração do Moodle (ferramenta 
educacional) com o framework Shiny para o desenvolvimento de uma solução de Learning Analytics.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbsi/article/view/5074
https://www.br-ie.org/pub/index.php/wcbie/article/view/7018