1. Cronograma
- Foi cancelada a aula presencial acerca deste modo, que se tornou inviável em virtude da decretação do ponto facultativo, no dia 6, fato que adiou a aula prevista para o dia 13.
2. Introdução
O objetivo desta semana é aprimorar a habilidade de produzir gráficos adequados para a exploração dos dados e para a publicação do seu trabalho, o que tipicamente se chama de Data Visualization (ou Visualização de Dados).
No processo de análise, produzimos várias visualizações dos dados, pois é preciso encontrar formas adequadas de comunicar as nossas ideias, tornando evidentes os padrões que encontramos nos dados.
Essa é uma habilidade que depende do desenvolvimento de um olhar (assim como a fotografia), que vai sendo educado para diferenciar gráficos eficientes: claros e compreensíveis, equilibrando a quantidade de informação com a compreensibilidade.
Essa educação do olhar depende da criação de um repertório visual, que nos possibilita abandonar as soluções típicas (e ruins) dos gráficos de pizza produzidos pelo Excel e abre o espaço para a produção de visualizações mais capazes de tornar compreensíveis as ideias que pretendemos traduzir nos gráficos.
Por isso, os objetivos deste módulo são:
- desenvolver um repertório de tipos de gráficos;
- compreender as vantagens e limite de alguns modelos disponíveis;
- desenvolver a habilidade de limitar a 'saturação' dos gráficos.
3. Leituras
3.1 Leitura obrigatória
- Nussbaumer Knaflic, Cole (2015). Storytellyg com dados. (Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals). Capítulo 2.
3.2 Leitura sugerida
- Cairo, Alberto. How charts lie. Introdução e Conclusão.
Outros livros do autor podem ser encontrados no site The Functional Art.
- Nussbaumer Knaflic, Cole (2015). Storytellyg com dados. Capítulo 3.
