1. Cronograma

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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

1: Nussbaumer Knaflic, Cole (2015). Storytellyg com dados. (Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals). Capítulo 2.

3.2 Leitura sugerida

1: Nussbaumer Knaflic, Cole (2015). Storytellyg com dados. (Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals). Capítulo 3.

4. Atividades

4.1 Atividade em Classe: Workshop de criação de Gráficos no Tableau

4.2 Atividade Obrigatória: Curso Python para Juristas, Módulo 2