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EM BREVE

Saber extrair, armazenar e trabalhar com dados tem se tornado cada vez mais importante e um diferencial para profissionais de diversos segmentos. Em comunicação, dados são usados de diversas maneiras e ao utilizar dados é importante saber desde extraí-los, até apresentá-los de forma que sua audiência os entenda.

O comunicador que sabe a jornada desde extrair os dados até utilizá-lo em sua narrativa de maneira correta tem mais autoridade em sua comunicação e consegue produzir matérias mais engajadoras. Além de ser um profissional de grande valia para as empresas.

A jornada do jornalista de dados: do banco de dados até a pauta de sucesso.

Este curso de Jornalismo de Dados busca introduzir e aprofundar no mundo da comunicação baseada em dados, mapas, tabelas e gráficos, independente de qualquer conhecimento prévio sobre o assunto.

PARA QUEM É:

Um curso para ensinar estudantes e profissionais das áreas de jornalismo e comunicação a analisar tendências, interpretar gráficos, dados e tabelas e traduzi-los para conteúdo relevante, desde pautas institucionais até grandes reportagens.

Você vai aprender:

  1. O que é Jornalismo de Dados? Qual o panorama e quais as referências da área?
  2. Como comunicar informações de forma eficiente?
  3. Quais ferramentas preciso conhecer para trabalhar com dados?
  4. Como avaliar se um gráfico é eficiente? E mais: como identificar erros ou informações mal-intencionadas nas visualizações.
  5. Quais cores escolher, quais formas de gráficos usar, quais fontes posso usar?

Quais benefícios você terá com esse conhecimento?

Com o conhecimento adquirido nesse curso você saberá como extrair dados e aproveitá-los da melhor maneira em suas pautas. Além de se destacar como comunicador pela habilidade de produzir conteúdos baseados em dados.

Carga horária

  • 13 horas de aulas em vídeo
  • Cases reais para entendimento do conteúdo
  • Quiz para testar seus conhecimentos
  • Exercícios práticos para fixação do conteúdo
  • Recursos para download
  • Materiais e ferramentas complementares
  • Acesso vitalício a plataforma
  • Certificado de conclusão

Gabriel Zanlorenssi

Cientista de Dados no Nexo Jornal desde 2017 e mestre em Ciência Política pela Universidade de São Paulo (USP). No Nexo, trabalha na produção gráficos e ganhou o prêmio Cláudio Abramo de Jornalismo de Dados, na categoria de melhores visualizações, além de duas medalhas de bronze no prêmio internacional de infografia Malofiej (Melhores Portfólios e Melhores Coberturas Planejadas). Tem experiência de pesquisa científica e já deu aulas como professor convidado para a graduação de RI, da FGV de São Paulo.

EMENTA

CAPÍTULO 1: Introdução ao curso: o que nos espera pela frente

1.1 O que é Jornalismo de Dados e por que fazer este o curso
1.2 Perspectivas profissionais: Quais as diferentes áreas relacionadas a dados dentro e fora do jornalismo
1.3 O que preciso saber: ferramentas, conhecimentos específicos que preciso saber
1.4 O que é uma pauta (e algumas de como se organizar com elas)
1.5 O que veremos no curso

CAPÍTULO 2: Da pauta ao dado - ou do dado à pauta

2.1 Da pauta ao dado ou do dado à pauta?
2.2 Onde encontrar dados (no Brasil)
2.3 Dados a partir da Lei de Acesso à Informação
2.4 Onde encontrar dados (no mundo)
2.5 Como saber se os dados são confiáveis
2.6 Diferença entre dados agregados, microdado e relatório
2.7 Considerações sobre o conceito de “big data”
2.8 Código identificador e dicionário de dados
2.9 Código do IBGE
2.10 Conclusão do capítulo (e explicação dos exercícios)

CAPÍTULO 3 - Planilhas: análise de dados usando Google Planilhas

3.1 Por que usar planilhas no jornalismo de dados
3.2 Google Spreadsheets, Excel ou LibreOffice?
3.3 O que preciso saber de planilhas?
3.4 O básico do básico (opcional para quem já sabe)
3.5 Abrindo um CSV
3.6 Tabela dinâmica
3.7 Função PROCV
3.8 Diferença entre .xls, .xlsx, .xlsm, .ods
3.9 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 4 - Visualização de dados

4.1 Por que visualizar dados
4.2 Tipos de infografia
4.3 O que meu gráfico precisa ter
4.4 Cores e escalas
4.5 Gráficos acessíveis para daltônicos
4.6 Tipos de gráficos
4.7 Por que o gráfico de pizza é o vilão da visualização de dados
4.8 Usando flourish: fazendo gráficos bonitos, sem saber programar
4.9 Tipos de gráficos, na prática
4.10 Mapas
4.11 Conclusão

CAPÍTULO 5 - Lendo gráficos

5.1 Interpretando gráficos diferentes publicados na imprensa e analisando pontos fortes e fracos de cada um
5.2 Gráfico 1
5.2 Gráfico 2
5.3 Gráfico 3
5.2 Como gráficos mentem
5.4 Exemplo ruins

CAPÍTULO 6 - Lidando com a incerteza

6.1 O que é inferência e incerteza

6.2 Correlação e causalidade

6.3 Correlação espúria e falácia ecológica

6.4 Sazonalidade

6.5 Margem de erro e intervalo de confiança

6.6 Nunca mais diga: “margem de 2 pontos para mais ou para menos”

6.7 Como reportar a incerteza

6.8 O limite entre precisão estatística e concisão jornalística

6.10 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 7 - Breve introdução sobre programação

7.1 Por que programar?

7.2 Sobre curvas de aprendizagem em programação

7.3 R ou Python

7.5 Fluxo de análise de dados no R

7.6 Preciso saber SQL?

7.7 O que é Github

7.8 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 8 - Projeto: fazendo uma matéria do zero

8.1 Uma análise sobre a dengue no Brasil

8.2 Onde encontrar os dados

8.3 Trabalhando os dados

8.4 Montando visualizações

8.5 Quais conclusões podemos tirar

8.5 Fechando a matéria

CAPÍTULO 9 - Conclusões

9.1 Recapitulando o que vimos..

9.2 Sobre próximos passos

9.3 Importância de redes e comunidades

9.4 Considerações finais

Próxima turma

Mais informações em breve

Detalhes do Curso

  • Data 13/04 a 16/04
  • Edição 06
  • Carga horária 12 horas
  • Horário 19h30 às 22h30
  • Local São Paulo
O currículo está vazio
Cientista de Dados no Nexo Jornal desde 2017 e mestre em Ciência Política pela Universidade de São Paulo (USP). No Nexo, trabalha na produção gráficos e ganhou o prêmio Cláudio Abramo de Jornalismo de Dados, na categoria de melhores visualizações, além de duas medalhas de bronze no prêmio internacional de infografia Malofiej (Melhores Portfólios e Melhores Coberturas Planejadas). Tem experiência de pesquisa científica e já deu aulas como professor convidado para a graduação de RI, da FGV de São Paulo.
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