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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Guimarães, Norton Coelho-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7015453072592576pt_BR
dc.contributor.referee1Fernandes Neto, Odilon-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7161841776509750pt_BR
dc.contributor.referee2Francisco, Rodrigo Elias-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0223761087254210pt_BR
dc.creatorOliva, Maria Gabriela-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/5880338449763563pt_BR
dc.date.accessioned2023-04-20T13:34:41Z-
dc.date.available2023-04-20T13:34:41Z-
dc.date.issued2023-04-18-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3592-
dc.description.abstractCharts are an efficient way to visualize data and gain insights from it. Power BI is a powerful tool for data analysis that allows you to create interactive dashboards and reports with different types of charts. Python is a popular programming language for analyzing data and visualizing graphs. Power BI has the ability to integrate Python to create custom and advanced visualizations. To use Python in Power BI, you need to install the Python package in Power BI Desktop. Once installed, you can create a Python script to generate custom views. The Python script can be integrated with Power BI to create an interactive visualization. There are several Python data visualization libraries that can be used in Power BI, such as Matplotlib, Plotly, and Bokeh. These libraries offer a wide range of charts such as bar charts, line charts, scatter charts, maps, and more. In addition, Python also offers advanced data visualization features such as network graphs and 3D visualizations. These chart types can be used in Power BI to create custom and advanced visualizations. In summary, Python has powerful tools for data visualization and can be integrated with Power BI to create custom and advanced visualizations. Python data visualization libraries offer a wide range of charts that can be used in Power BI to create interactive and informative visualizations.pt_BR
dc.description.resumoOs gráficos são uma maneira eficiente de visualizar dados e obter insights a partir deles. O Power BI é uma ferramenta poderosa para análise de dados que permite criar dashboards e relatórios interativos com diversos tipos de gráficos. O Python é uma linguagem de programação popular para análise de dados e visualização de gráficos. O Power BI tem a capacidade de integrar o Python para criar visualizações personalizadas e avançadas. Para usar Python no Power BI, é necessário instalar o pacote Python no Power BI Desktop. Depois de instalado, é possível criar um script em Python para gerar visualizações personalizadas. O script em Python pode ser integrado ao Power BI para criar uma visualização interativa. Existem diversas bibliotecas de visualização de dados em Python que podem ser usadas no Power BI, como Matplotlib, Plotly e Bokeh. Essas bibliotecas oferecem uma ampla gama de gráficos, como gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão, mapas e muito mais. Além disso, o Python também oferece recursos avançados de visualização de dados, como gráficos de rede e visualizações em 3D. Esses tipos de gráficos podem ser usados no Power BI para criar visualizações personalizadas e avançadas. Em resumo, o Python possui ferramentas poderosas para visualização de dados e pode ser integrado ao Power BI para criar visualizações personalizadas e avançadas. As bibliotecas de visualização de dados em Python oferecem uma ampla gama de gráficos que podem ser usados no Power BI para criar visualizações interativas e informativas.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Maria Gabriela Cuenca Oliva (maria.cuenca@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2023-04-19T22:07:25Z No. of bitstreams: 2 Relatório técnico_ GRÁFICOS COM PYTHON NO POWER BI para biblioteca.pdf: 1280500 bytes, checksum: cb3cee4518648c48f36c7bc6c2a7588f (MD5) TAPE SIBI.pdf: 288744 bytes, checksum: f381677c54a289f879961195f93a5506 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Morgana Bruno Henrique Guimaraes (morgana.guimaraes@ifgoiano.edu.br), reason: Bom dia Maria Gabriela, Informamos que sua submissão foi rejeitada para ajustes pelo seguinte motivo: O Termo de Ciência e Autorização Eletrônico (TCAE) não foi anexado à submissão. O TCAE deverá constar, obrigatoriamente, dentro dos trabalhos acadêmicos submetidos no Repositório, por ventura o Termo não esteja inserido, a publicação será rejeitada pelos administradores da plataforma. o TCAE está disponível na plataforma na aba "Termo de Autorização" O TCAE, também, deverá conter assinatura do autor e do orientador do trabalho, com todas as informações corretamente preenchidas e escaneado; O Termo deverá ser inserido logo após a folha de rosto, para efeitos de identificação; O(s) autor(es) devem revisar a versão final do trabalho acadêmico e gerar arquivo em formato PDF dessa versão, com as devidas comprovações solicitadas de aprovação. Assim que o TCAE e a ATA de defesa estiverem assinados e anexados ao trabalho, nos reenvie pela plataforma. Informamos que sua submissão não foi cancelada, você deverá entrar novamente na plataforma e seguir os procedimentos solicitados. Para tirar dúvidas, sugerimos que você dê uma olhada nos tutoriais de como submeter o trabalho no RIIF Goiano: https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/como_depositar_riif_goiano_1.1.pdf Para informe, o TCAE pode ser encontrado no seguinte link: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/arquivos/termo_de_autorizacao.pdf Aguardamos a devolução do mesmo com as alterações solicitadas. Estamos à disposição. on 2023-04-20T12:10:17Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Maria Gabriela Cuenca Oliva (maria.cuenca@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2023-04-20T12:41:21Z No. of bitstreams: 3 Relatório técnico_ GRÁFICOS COM PYTHON NO POWER BI para biblioteca.pdf: 1280500 bytes, checksum: cb3cee4518648c48f36c7bc6c2a7588f (MD5) Ata de Defesa 18-04-2023 - Maria Gabriela Cuenca Oliva.pdf: 196275 bytes, checksum: 9a88b2b5799fd53fff0cba74138b28c4 (MD5) termo de ciencia e autorização.pdf: 280221 bytes, checksum: 17b96c627acaab4f51455de82e648a85 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Morgana Bruno Henrique Guimaraes (morgana.guimaraes@ifgoiano.edu.br) on 2023-04-20T13:17:09Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Relatório técnico_ GRÁFICOS COM PYTHON NO POWER BI para biblioteca.pdf: 1280500 bytes, checksum: cb3cee4518648c48f36c7bc6c2a7588f (MD5) Ata de Defesa 18-04-2023 - Maria Gabriela Cuenca Oliva.pdf: 196275 bytes, checksum: 9a88b2b5799fd53fff0cba74138b28c4 (MD5) termo de ciencia e autorização.pdf: 280221 bytes, checksum: 17b96c627acaab4f51455de82e648a85 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-04-20T13:34:41Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Relatório técnico_ GRÁFICOS COM PYTHON NO POWER BI para biblioteca.pdf: 1280500 bytes, checksum: cb3cee4518648c48f36c7bc6c2a7588f (MD5) Ata de Defesa 18-04-2023 - Maria Gabriela Cuenca Oliva.pdf: 196275 bytes, checksum: 9a88b2b5799fd53fff0cba74138b28c4 (MD5) termo de ciencia e autorização.pdf: 280221 bytes, checksum: 17b96c627acaab4f51455de82e648a85 (MD5) Previous issue date: 2023-04-18en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Morrinhospt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectGráficospt_BR
dc.subjectPower BIpt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subjectPandaspt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADEpt_BR
dc.titleRELATÓRIO TÉCNICO: GRÁFICOS COM PHYTON NO POWER BIpt_BR
dc.title.alternativeWhite Paper: Graphing with Python in Power BIpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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Ata de Defesa 18-04-2023 - Maria Gabriela Cuenca Oliva.pdf191,67 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
termo de ciencia e autorização.pdf273,65 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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