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R$300 R$200

Saber extrair, armazenar e trabalhar com dados tem se tornado essencial para profissionais de diversos segmentos.
saber desde extraí-los, até apresentá-los de forma atrativa e que sua audiência entenda.

O comunicador que consegue utilizar os dados nessa jornada 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: da construção da pauta, redação, de sucesso.

A jornada do jornalista de dados: da construção da pauta, redação, 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.

Conquiste sua independência na apuração:

  • Use os dados a seu favor: transforme pilhas de planilhas e informações em conteúdos e reportagens incríveis;
  • Tenha mais precisão nos argumentos: a visualização de dados de forma clara e direta não deixa espaço para interpretações errôneas;
  • Valorize a sua apuração: saiba criar infografias para visualização de dados, enriquecendo o layout e engrandecendo o trabalho de checagem.

Você vai aprender a criar, brifar e até mesmo montar seus próprios infográficos, além de saber escolher qual tipo usar para cada caso.

Momento história:

uma das pioneiras da infografia é… uma enfermeira! Considerada a fundadora da enfermagem moderna, Florence Nightingale publicou, entre outros estudos, “Notas sobre questões que afetam a saúde, eficiência e Administração Hospitalar do Exército Britânico”, com materiais como a obra-prima abaixo, o gráfico coxcomb, criado por ela.

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?

Gabriel Zanlorenssi

Cientista de Dados e Editor-Assistente de Gráficos Nexo Jornal, onde trabalha desde 2017. É mestre em Ciência Política pela Universidade de São Paulo (USP), com pesquisa sobre orçamento público. 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

1.1 Boas-vindas e introdução ao jornalismo de dados
1.2 Diferentes áreas dentro do jornalismo de dados
1.3 Diferentes áreas fora do jornalismo de dados
1.4 O que vamos ver no curso
1.5 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 2 - Da pauta ao dado

2.0 Introdução de capítulo
2.1 O que é uma pauta
2.2 Panorama de dados no Brasil
2.3 Onde encontrar dados no Brasil
2.4 Onde encontrar dados no mundo
2.5 Considerações sobre o uso do Wikipédia
2.6 Como saber se os dados são confiáveis
2.7 Microdados, agregado e relatório
2.8 Sobre o conceito de Big Data
2.9 Código identificador e dicionário de dados
2.10 Código do IBGE
2.11 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 3 - Planilhas: análise de dados usando Google Planilhas

3.0 Introdução de capítulo
3.1 O que é e qual editor vamos usar
3.2 Células
3.3 Fórmulas
3.4 Formatação de células
3.5 Fórmula SE e operadores
3.6 Fórmula PROCV
3.7 Abrindo arquivos em CSV
3.8 Diferenças entre as extensões
3.9 Fórmulas de texto
3.10 Mais fórmulas condicionais
3.11 Tabela dinâmica
3.12 Deflacionando dados
3.13 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 4 - Visualização de dados

4.0 Introdução do capítulo
4.1 Por que visualizar dados
4.2 Tipos de infografia
4.3 Cores e seus significados
4.4 Escalas de cor
4.5 Cores análogas e complementares
4.6 RGB e CMYK
4.7 Gráficos acessíveis para daltônicos
4.8 Tipos de gráficos
4.9 O que o gráfico precisa ter
4.12 Gráfico de pizza: o vilão da visualização de dados
4.10 Introdução ao Flourish
4.11 Fazendo gráficos no Flourish
4.13 Tendência central ou distribuição
4.14 Escalas logarítmicas
4.15 Mapas
4.16 Fazendo mapas no Flourish
4.17 Excesso de informação deixa o gráfico ruim
4.18 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 5 - Construindo uma matéria de jornalismo de dados do zero

5.0 Introdução do capítulo
5.1 Pensando uma pauta
5.2 Delimitando a pauta
5.3 Onde encontrar os dados
5.4 Trabalhando os dados
5.5 Roteirizando
5.6 Produzindo visualizações
5.7 Editando a matéria
5.8 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 6 - Incerteza e inferência

6.0 Introdução do capítulo
6.1 O que é inferência
6.2 Teste de hipótese
6.3 Amostra
6.4 Margem de erro
6.5 Coeficiente de correlação
6.6 Correlação e causalidade
6.7 Correlação espúria
6.8 Falácia ecológica
6.9 Sazonalidade
6.10 Como reportar a incerteza
6.11 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 7 - Introdução teórica à programação para jornalismo de dados

7.0 Introdução do capítulo
7.1 O que é uma linguagem de programação
7.2 Por que programar
7.3 R ou Python?
7.4 Fluxo de trabalho dentro do R
7.5 Considerações sobre curvas de aprendizagem
7.6 Conclusão do capítulo

CAPÍTULO 8 - Conclusão

8.1 Parabéns! Você concluiu o curso
8.2 Próximos passos
8.3 Bônus e feedbacks

Investimento

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

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.

Investimento

  • R$300 R$200
  • 5% de desconto no boleto à vista

Detalhes do Curso

  • Data ONLINE
  • Edição 07
  • Carga horária 13 horas
  • CAPÍTULO 1: Introdução ao curso: o que nos espera pela frente 5

  • CAPÍTULO 2: Da pauta ao dado - ou do dado à pauta 12

    • Tópico .1
      2.0 – Introdução de capítulo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      2.1 – O que é uma pauta | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      2.2 – Panorama de dados no Brasil | Jornalismo de Dados
    • Tópico .4
      2.3 – Onde encontrar dados no Brasil | Jornalismo de Dados
    • Tópico .5
      2.4 – Onde encontrar dados no mundo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .6
      2.5 – Consideracões sobre o uso do Wikipédia | Jornalismo de Dados
    • Tópico .7
      2.6 – Como saber se os dados são confiaveis | Jornalismo de Dados
    • Tópico .8
      2.7 – Microdado, agregado e relatório | Jornalismo de Dados
    • Tópico .9
      2.8 – Sobre o conceito de Big Data | Jornalismo de Dados
    • Tópico .10
      2.9 – Código identificador e dicionário de dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .11
      2.10 – Código do IBGE | Jornalismo de Dados
    • Tópico .12
      2.11 – Conclusão do capitulo | Jornalismo de Dados
  • CAPÍTULO 3 - Planilhas: análise de dados usando Google Planilhas 14

    • Tópico .1
      3.0 – Introdução de capítulo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      3.1 – O que é e qual editor vamos usar | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      3.2 – Células | Jornalismo de Dados
    • Tópico .4
      3.3 – Fórmulas | Jornalismo de Dados
    • Tópico .5
      3.4 – Formatação de células | Jornalismo de Dados
    • Tópico .6
      3.5 – Fórmula SE e operadores | Jornalismo de Dados
    • Tópico .7
      3.6 – Fórmula PROCV | Jornalismo de Dados
    • Tópico .8
      3.7 – Abrindo arquivos em CSV | Jornalismo de Dados
    • Tópico .9
      3.8 – Diferenças entre as extensões | Jornalismo de Dados
    • Tópico .10
      3.9 – Fórmulas de texto | Jornalismo de Dados
    • Tópico .11
      3.10 – Mais fórmulas condicionais | Jornalismo de Dados
    • Tópico .12
      3.11 – Tabela dinâmica | Jornalismo de Dados
    • Tópico .13
      3.12 – Deflacionando dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .14
      3.13 – Conclusão do capítulo | Jornalismo de Dados
  • CAPÍTULO 4 - Visualização de Dados 19

    • Tópico .1
      4.0 – Introdução do capítulo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      4.1 – Por que visualizar dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      4.2 – Tipos de infografia | Jornalismo de Dados
    • Tópico .4
      4.3 – Cores e seus significados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .5
      4.4 – Escalas de cor | Jornalismo de Dados
    • Tópico .6
      4.5 – Cores análogas e complementares | Jornalismo de Dados
    • Tópico .7
      4.6 – RGB e CMYK | Jornalismo de Dados
    • Tópico .8
      4.7 – Gráficos acessíveis para daltônicos | Jornalismo de Dados
    • Tópico .9
      4.8 – Tipos de gráficos | Jornalismo de Dados
    • Tópico .10
      4.9 – O que o gráfico precisa ter | Jornalismo de Dados
    • Tópico .11
      4.10 – Introdução ao Flourish | Jornalismo de Dados
    • Tópico .12
      4.11 – Fazendo gráficos no Flourish | Jornalismo de Dados
    • Tópico .13
      4.12 – Gráfico de pizza: o vilão da visualização de dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .14
      4.13 – Tendência central ou distribuição | Jornalismo de Dados
    • Tópico .15
      4.14 – Escalas logaritmicas | Jornalismo de Dados
    • Tópico .16
      4.15 – Mapas | Jornalismo de Dados
    • Tópico .17
      4.16 – Fazendo mapas no Flourish | Jornalismo de Dados
    • Tópico .18
      4.17 – Excesso de informação | Jornalismo de Dados
    • Tópico .19
      4.18 – Conclusão do capítulo | Jornalismo de Dados
  • CAPÍTULO 5 - Lendo gráficos 9

    • Tópico .1
      5.0 – Introdução do capítulo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      5.1 – Pensando uma pauta | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      5.2 – Delimitando a pauta | Jornalismo de Dados
    • Tópico .4
      5.3 – Onde encontrar os dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .5
      5.4 – Trabalhando os dados | Jornalismo de Dados
    • Tópico .6
      5.5 – Roteirizando | Jornalismo de Dados
    • Tópico .7
      5.6 – Produzindo visualizações | Jornalismo de Dados
    • Tópico .8
      5.7 – Editando a matéria | Jornalismo de Dados
    • Tópico .9
      5.8 – Conclusão do capítulo | Jornalismo de Dados
  • CAPÍTULO 6 - Lidando com a incerteza 12

    • Tópico .1
      6.0 – Introdução do capítulo | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      6.1 – O que é inferência | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      6.2 – Teste de hipótese | Jornalismo de Dados
    • Tópico .4
      6.3 – Amostra | Jornalismo de Dados
    • Tópico .5
      6.4 – Margem de erro | Jornalismo de Dados
    • Tópico .6
      6.5 – Coeficiente de correlação | Jornalismo de Dados
    • Tópico .7
      6.6 – Correlação e causalidade | Jornalismo de Dados
    • Tópico .8
      6.7 – Correlação espúria | Jornalismo de Dados
    • Tópico .9
      6.8 – Falácia ecológica | Jornalismo de Dados
    • Tópico .10
      6.9 – Sazonalidade | Jornalismo de Dados
    • Tópico .11
      6.10 – Como reportar a incerteza | Jornalismo de Dados
    • Tópico .12
      6.11 – Conclusão do capítulo | Jornalismo de Dados
  • CAPÍTULO 7 - Breve introdução sobre programação 7

  • CAPÍTULO 8 - Conclusões 3

    • Tópico .1
      8.1 – Parabéns! Você concluiu o curso | Jornalismo de Dados
    • Tópico .2
      8.2 – Próximos passos | Jornalismo de Dados
    • Tópico .3
      8.3 – Bônus e feedbacks | Jornalismo de Dados
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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