Data Science e Direito

Módulo 1 - Apresentação do Curso

23/7 - Encontro síncrono
19/7 a 26/9 - Leitura dos textos do Módulo 1
26/7 - Atividade obrigatória: Questionário sobre perfil dos estudantes

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Módulo 2 - Direito e Ciência

27/7 a 30/7 - Leitura dos textos do Módulo 2
30/7 - Encontro síncrono
2/8 - Atividade sugerida: Mapeamento dos Periódicos Científicos para publicar pesquisas empíricas

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Módulo 3 - O desenho da pesquisa de dados

3/8 a 6/8 - Leitura dos textos do Módulo 3
6/8 - Encontro síncrono
9/8 - Atividade complementar: Esboço do desenho de pesquisa

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Módulo Complementar - Limites e possibilidades da pesquisa empírica sobre comportamento judicial

Leitura dos textos

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Módulo 4 - Coleta de dados

10/8 a 13/8 - Leitura dos textos do Módulo 4
13/8 - Encontro síncrono
16/8 - Atividade complementar: Mapeamento da bibliografia
16/8 - Atividade sugerida: Pré-projeto de pesquisa empírica

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Módulo 5 - Exploração preliminar dos dados

17/8 a 20/8 - Leitura dos textos do Módulo 5
20/8 - Encontro síncrono
20/8 - Atividade em classe: Exploração dos dados da pauta do plenário
23/8 - Atividade complementar: Identificar a estrutura dos artigos selecionados

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Módulo 6 - Classificações e Marco teórico

24/8 a 27/8 - Leitura dos textos do Módulo 6
27/8 - Encontro síncrono
27/8 - Atividade em classe: Workshop de codificação de dados
30/8 - Atividade sugerida: Formulação de um projeto de pesquisa

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Módulo 7 - Análise de dados: transformar dados em gráficos

31/8 a 3/9 -Leitura dos textos do Módulo 7
31/8 a 3/9 - Atividade obrigatória: Instalar o Tableau Desktop
3/9 - Encontro Síncrono
6/9 - Atividade obrigatória: Curso Python para Juristas, Módulo 1

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Módulo 8 - "Data visualization": a arte de criar gráficos eficientes

7/9 a 10/9 - Leitura dos textos do Módulo 8
10/9 - Encontro síncrono
10/9 - Atividade em Classe: Workshop de criação de Gráficos no Tableau
13/9 - Atividade obrigatória: Curso Python para Juristas, Módulo 2

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Módulo 9 - Estatística instrumental 1: definindo amostras

14/9 a 17/9 - Leitura dos textos do Módulo 8 e atividades contidas no texto obrigatório
17/9 - Encontro síncrono: workshop básico de estatística no Tableau e Excel
20/9 - Atividade obrigatória: Curso Python para Juristas, Módulo 3

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Módulo 10 - Estatística instrumental 2: teste de hipóteses

21/9 a 24/9 - Leitura dos textos do Módulo 10
24/9 - Encontro síncrono: Workshop de estatística
Atividade obrigatória: Curso Python para Juristas, Módulo 4

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Módulo 11 - Estatística Instrumental 3: Análise bivariada

28/9 a 1/10 - Leitura dos textos do Módulo
1/10 - Atividade em classe: Workshop estatística: análise bivariada
4/10 - Atividade obrigatória: Curso de Python para Juristas, Módulo 5

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Módulo 12 - 'Web scraping': Extração de dados de páginas da internet

5/10 a 8/10 - Leitura dos textos do Módulo 12
8/10 - Encontro síncrono: Workshop extração de dados I
11/10 - Atividade Obrigatória: Definição do trabalho final

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Módulo 13 - Organização dos dados: Geração da base de dados

12/10 a 15/10 - Leitura obrigatória do Módulo 13
15/10 - Encontro síncrono: Workshop de organização dos dados do andamento processual
Atividade sugerida: Desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 14 - Inteligência artificial e Direito

17/10 a 22/10 - Leitura dos textos do módulo 14
22/10 - Encontro síncrono
Atividade sugerida: Desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 15 - Machine Learning com Python

24 a 29/10 - Leitura dos textos do Módulo 15
29/10 - Encontro síncrono: workshop de utilização de bibliotecas de inteligência artificial para ciências sociais
Atividade sugerida: Desenvolvimento do trabalho finald

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Postagem dos Relatórios finais e do trabalho final

5/12 - Postagem dos Relatórios Finais
5/12 - Postagem do trabalho final

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Veja os textos anteriores

Data Science e Direito

Módulo 1 - Apresentação do Curso

Módulo 2 - Direito e Ciência

Módulo 3 - O desenho da pesquisa de dados

Módulo Complementar - Limites e possibilidades da pesquisa empírica sobre comportamento judicial

Módulo 4 - Coleta de dados

Módulo 5 - Exploração preliminar dos dados

Módulo 6 - Classificações e Marco teórico

Módulo 7 - Análise de dados: transformar dados em gráficos

Módulo 8 - "Data visualization": a arte de criar gráficos eficientes

Módulo 9 - Estatística instrumental 1: definindo amostras

Módulo 10 - Estatística instrumental 2: teste de hipóteses

Módulo 11 - Estatística Instrumental 3: Análise bivariada

Módulo 12 - 'Web scraping': Extração de dados de páginas da internet

Módulo 13 - Organização dos dados: Geração da base de dados

Módulo 14 - Inteligência artificial e Direito

Módulo 15 - Machine Learning com Python

Postagem dos Relatórios finais e do trabalho final

Sugestões de temas

Sugestões de autores

Alexandre Araújo Costa

Henrique Costa

Leo Am

Pedro Luz de Castro

Tiago de Sousa Pereira

Stephanie Penereiro

Maurício Chiaramonte

Maria Helena M. R. Pedrosa

Daniel Oliveira Simoes

Sarah Roriz de Freitas

Lucas de Freitas

Isaura Cristina de Oliveira Leite

Fernanda, C.

Mariane Rocha

Thays do Carmo Oliveira de Bessa