Data Science e Direito

Módulo 01 - Apresentação do Curso

5/2 - Encontro síncrono na plataforma Teams
5/2 a 9/2 - Leitura dos textos do Módulo 1
Atividade individual: Questionário sobre perfil dos estudantes
Atividade individual: Mapeamento da bibliografia
Atividade complementar: Identificar a estrutura dos artigos selecionados

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Módulo 02 - Direito e Ciência

10/2 a 12/2 - Leitura dos textos do Módulo 2
12/2 - Encontro síncrono na plataforma Teams
19/2 a 23/2 - Atividade individual: Mapeamento dos Periódicos Científicos para publicar pesquisas empíricas

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Módulo 03 - O desenho da pesquisa empírica

17/2 a 19/2 - Leitura dos textos do Módulo 3
19/2 - Encontro síncrono na plataforma Teams
19/2 a 23/2 - Atividade obrigatória: Python para juristas, Módulo 1
19/2 a 23/2 - Atividade complementar: Esboço do desenho de pesquisa

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Módulo 04 - Coleta e exploração preliminar dos dados

24 a 26/2 - Leitura dos textos do Módulo4
26/2 - Encontro síncrono na plataforma Teams
Atividade em classe: Exploração dos dados da pauta do plenário
26/2 a 30/3 - Atividade individual: Python para Juristas - Módulo 2

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Módulo 05 - Modelo de dados e Referencial Teórico

1/3 a 5/3 - Leitura dos textos do Módulo 5
5/3 - Encontro síncrono na plataforma Teams
5/3 a 9/3 - Atividade complementar: Pré-projeto de pesquisa empírica
5/3 a 9/3 - Atividade individual: Python para juristas - Módulo 3

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Módulo 06 - Classificação dos dados

6/3 a 12/3 - Leitura dos textos do Módulo 06
12/3 - Encontro síncrono na plataforma Teams
12/3 - Atividade em classe: Workshop de codificação de dados
12/3 a 6/3 - Atividade individual: Python para Juristas, Módulo 4

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Módulo 07 - 'Web scraping': extração de dados de páginas da internet

19/3 - Atividade em classe: Workshop extração de dados I
Atividade em grupo: Extrair dados para utilizar no módulo de organização de dados

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Módulo 08 - 'Data Wrangling': organização os dados extraídos

26/3 - Workshop para construir csv com relação aos dados das páginas de acompanhamento processual
Atividade Complementar: gerar tabelas com os dados coletados
Atividade individual: Curso de Programação para Juristas, Módulo 5

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Módulo 09- Análise de dados: Estatística descritiva básica

Leitura dos textos obrigatórios do Módulo 9
Atividade individual: Instalar o Tableau Desktop

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Módulo 10 - 'Data visualization": a arte de criar gráficos eficientes

Leitura dos textos do Módulo 5
Encontro virtual para conversar sobre os textos
Atividade: Definição do trabalho final

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Módulo 11 - 'Data Mining': Extrator intermediário de dados judiciais

Leitura do modelo de projeto de pesquisa
Encontro virtual: o modelo de projeto
Atividade complementar: desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 12 - 'Data Integration': consolidação de dados de várias extrações

Leitura: Textos obrigatórios do Módulo 12
Workshop Geração de dados
Atividade complementar: desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 13- Machine Learning e Inteligência artificial

Atividade: Elaboração de pré-projeto
Workshop Projeto de Pesquisa
Atividade complementar: desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 14 - Medidas de dispersão e Estatística Inferencial Instrumental

Leitura dos textos do módulo 14
Encontro presencial para conversar sobre os textos
Atividade complementar: desenvolvimento do trabalho final

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Módulo 15 - Apresentação dos Relatórios e do Trabalho Final

Apresentação Oral dos Relatórios Finais
Entrega do trabalho final

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Módulo 01 - Apresentação do Curso

Módulo 02 - Direito e Ciência

Módulo 03 - O desenho da pesquisa empírica

Módulo 04 - Coleta e exploração preliminar dos dados

Módulo 05 - Modelo de dados e Referencial Teórico

Módulo 06 - Classificação dos dados

Módulo 07 - 'Web scraping': extração de dados de páginas da internet

Módulo 08 - 'Data Wrangling': organização os dados extraídos

Módulo 09- Análise de dados: Estatística descritiva básica

Módulo 10 - 'Data visualization": a arte de criar gráficos eficientes

Módulo 11 - 'Data Mining': Extrator intermediário de dados judiciais

Módulo 12 - 'Data Integration': consolidação de dados de várias extrações

Módulo 13- Machine Learning e Inteligência artificial

Módulo 14 - Medidas de dispersão e Estatística Inferencial Instrumental

Módulo 15 - Apresentação dos Relatórios e do Trabalho Final

Sugestões de temas

Sugestões de autores

Alexandre Araújo Costa

Henrique Costa

Pedro Luz de Castro

Leo Am

Tiago de Sousa Pereira

Stephanie Penereiro

Maurício Chiaramonte

Maria Helena M. R. Pedrosa

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Lucas de Freitas

Isaura Cristina de Oliveira Leite

Fernanda, C.

Mariane Rocha

Thays do Carmo Oliveira de Bessa