Jornalismo de Dados e Visualização com Ferramentas Gratuitas



Instrutores: Alberto Cairo, Simon Rogers e uma grande equipe de instrutores:

Debra Anderson, Duncan Clark, Jan Diehm, Minhaz Kazi,
Dale Markowitz, Marco Túlio Pires e Katherine Riley






Esta página de recursos apresenta conteúdo do MOOC “Jornalismo de Dados e Visualização com Ferramentas Gratuitas”, realizado pelo Centro Knight para o Jornalismo nas Américas. Este curso massivo em português de seis semanas aconteceu de 14 de outubro a 24 de novembro de 2019. Agora, disponibilizamos o conteúdo gratuitamente para os alunos que fizeram o curso e para qualquer pessoas interessadas em desenvolver habilidades de jornalismo de dados e visualização, bem como para indivíduos que já possuem essas habilidades e desejam fortalecê-las.


O curso foi ministrado por Alberto Cairo, Simon Rogers e uma grande equipe de instrutores. O conteúdo do curso inclui aulas em vídeo e tutoriais, leituras, exercícios e muito mais.


Os materiais estão divididos em seis módulos:


Ao revisar esta página de recursos, incentivamos você a assistir aos vídeos, ler as leituras e concluir os exercícios conforme o seu tempo permitir. Os materiais do curso se complementam, mas os vídeos e as leituras também funcionam como recursos autônomos que podem ser consultados de acordo com a necessidade de cada um.


Esperamos que você aproveite os materiais e os compartilhe com outras pessoas interessadas em aprender a trabalhar com dados e pesquisas eleitorais. Se você tiver alguma dúvida, entre em contato conosco pelo e-mail journalismcourses@austin.utexas.edu.



Sobre os instrutores



Alberto Cairo ocupa a cadeira Knight em Jornalismo Visual da Universidade de Miami (UM). Ele também é o diretor do programa de visualização do Centro de Ciências Computacionais da UM. Cairo foi diretor de infográficos e multimídia em publicações na Espanha (El Mundo, 2000-2005) e Brasil (Editora Globo, 2010-2012) e professor na Universidade da Carolina do Norte - Chapel Hill. Além de lecionar na UM, ele trabalha como freelancer e consultor permanente para empresas como Google. Ele é o autor dos livros “The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization” (2012) e “The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication”.



Simon Rogers é um jornalista de dados, escritor e palestrante premiado. Autor de ‘Facts are Sacred’, publicado pela editora Faber & Faber no Reino Unido, na China e na Coreia do Sul. Ele também escreveu uma série de infográficos para livros infantis de Candlewick. Editor de dados da equipe do News Lab do Google, baseado em São Francisco, ele é diretor do Data Journalism Awards e ensina jornalismo de dados na Medill-Northwestern University em São Francisco e lecionou na escola Berkeley de Jornalismo da Universidade da Califórnia.



Marco Túlio Pires é o líder do Google News Lab para o Brasil. Antes de ingressar no Google em 2017, Marco foi gerente de programa da Escola de Dados, uma rede global de organizações e instrutores que ajuda jornalistas e ONGs a usar dados com o máximo impacto.Marco cofundou em 2015 a primeira agência de jornalismo de dados do Brasil, jornalismo++, parte da rede internacional j++ de agências orientadas por dados. Ele também trabalhou como coordenador de produção na TV Globo, como repórter de ciência na Veja e como diretor de inovação, transparência e tecnologia na Secretaria de Desenvolvimento Social do governo de São Paulo. Marco é bacharel em jornalismo pela Universidade Federal de Minas Gerais e também estudou engenharia elétrica na Universidade Católica de Minas Gerais; Ciência da Computação, Gerenciamento de Impacto Social e Visualização da Informação na Universidade de Michigan e na Universidade de Georgetown. Hoje, ele apoia editores, jornalistas e empreendedores de mídia no Brasil e na América Latina com o melhor que o Google pode oferecer para que eles possam construir o futuro da mídia e contar as melhores histórias do nosso tempo.



Jan Diehm é jornalista-engenheira no The Pudding, onde usa dados para criar histórias visuais. Antes de ingressar no The Pudding, ela trabalhou na CNN, no The Guardian US, na ABC News, no HuffPost e nos jornais Baltimore Sun e Hartford Courant. Ela aprecia as coisas boas da vida: LEGO, iguarias do sul dos Estados Unidos como queijo pimento, tomates verdes fritos e um bom bourbon, e Britney Spears vintage. Ela mora em San Antonio com sua esposa e dois gatos.



Minhaz Kazi trabalha como Developer Advocate no Google, com foco no Google Data Studio. Um veterano da inteligência empresarial, Minhaz está sempre explorando novas maneiras para desenvolvedores coletar, analisar e visualizar dados. Ele está disponível para discussões longas sobre erros de referência circular, os benefícios de gráficos pizza, vírgulas em SQL, e o design de coisas do cotidiano.



Dale Markowitz é desenvolvedora de IA aplicada no Google Cloud. Ela trabalha para ajudar engenheiros de software a entender Aprendizado de Máquina e atua como consultora técnica do Google News Lab. Anteriormente, ela trabalhou no processamento de linguagem natural no Google Research e no site OkCupid.



Duncan Clark é cofundador do Flourish, uma plataforma para visualização de dados e narrativas interativas. Flourish surgiu do trabalho premiado que Duncan e Robin Houston, também cofundador da plataforma, produziram por meio de seu estúdio de dados Kiln para clientes como Google, The Guardian, LSE e o governo do Reino Unido. Duncan trabalhou anteriormente como jornalista de dados, editor e autor. Ele trabalhou como editor consultor do Guardian e como editor executivo das editoras Penguin Books e Profile. Seu livro, The Burning Question - que ele escreveu em coautoria com Mike Berners-Lee e enquanto como pesquisador honorário da University College London - é um olhar guiado por dados sobre o uso global de energia e as mudanças climáticas.



Katherine Riley escreve textos em blogs e cria visualizações para mostrar novos recursos e templates do Flourish, além de dar suporte a redações que usam a ferramenta. Ela anteriormente foi Google News Fellow no jornal britânico Financial Times e Editorial Fellow na revista norte-americana The Atlantic.



Debra Anderson é uma executiva, empreendedora, palestrante e educadora de dados reconhecida por abordagens inovadoras à narrativa com dados. Como cofundadora e diretora de estratégia da Datavized Technologies, ela desenvolveu ferramentas de dados gratuitas e de código aberto para jornalistas e redações com o apoio da Google News Initiative e da Online News Association e construiu um software imersivo de visualização de dados usando WebXR. Ela liderou workshops na Escola de Jornalismo Craig Newmark, na Universidade da Cidade de Nova York (CUNY), no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), na Conferência WeCode de Harvard e nas Nações Unidas. Em 2018, a Fast Company nomeou Debra uma das principais executivas de negócios e ela foi membro do júri e palestrante no 26º Malofiej Awards and Infographic World Summit. Ela mora no Brooklyn com o marido.




Introdução ao MOOC


Introdução

Localizando e obtendo os dados


Neste módulo, você aprenderá como:

  • Encontrar dados utilizáveis online
  • Avaliar fontes de dados
  • Compreender diferentes formatos de arquivos de dados
  • Fazer o download dos dados

Vídeo-Aulas

1. Por que o jornalismo de dados não é mágica

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2. Exemplos do tipo de histórias baseadas em dados que você verá neste MOOC

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3. Localizando e obtendo os dados - Busca avançada com o Google

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4. Localizando e obtendo os dados - Google Dataset Search

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5. Localizando e obtendo os dados - Google Public Data Explorer

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6. Localizando e obtendo os dados - Comando importHTML no Google Sheets

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7. Localizando e obtendo os dados - Web Scraper

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Leituras



Preparando os dados


Neste módulo, você aprenderá como:

  • Processar e limpar os dados
  • Preparar os dados para serem analisados e visualizados
  • Desenvolver boas práticas no processamento de dados

Vídeo-Aulas

1. Introdução ao Módulo 2: Preparando os dados

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2. Preparando os dados - Integridade dos dados

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3. Preparando os dados - Limpando os dados com Google Cloud Dataprep

Assistir vídeo Transcrição Conjunto de dados

4. Preparando os dados - Limpando os dados com Google Cloud Dataprep

Assistir vídeo Transcrição Conjunto de dados

5. Preparando os dados - Limpando os dados com OpenRefine

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Leituras



Materiais de Apoio (Opcionais)

1. "Tidy Data" por Hadley Wickham - Resumo por Adriano Belisário [Journal of Statistical Software]



Encontrando as histórias nos dados


Neste módulo, você aprenderá como:

  • Identificar possíveis insights em conjuntos de dados
  • Usar ferramentas gratuitas para realizar análises exploratórias básicas

Vídeo-Aulas

1. Introdução ao módulo 3: Encontrando histórias nos dados

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2. Qualquer pessoa pode ser jornalista de dados

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3. Introdução ao Data Studio

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4. Conhecendo o Data Studio

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5. Como o Data Studio funciona?

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6. Crie um relatório no Data Studio

Assistir vídeo TranscriçãoConjunto de dados

7. Como acrescentar visualizações e gráficos ao seu relatório no Data Studio

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8. Incorporando conteúdo externo com Data Studio

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9. Compartilhando seu relatório no Data Studio

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10. Encerramento com Minhaz Kazi

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Leituras



Materiais de Apoio (Opcionais)



Aprendizado de máquina em jornalismo de dados


Neste módulo, você aprenderá como:

  • Identificar o que é e o que não é o aprendizado de máquina
  • Ver aplicações de aprendizado de máquina em redações
  • Usar essas ferramentas para jornalismo investigativo

Vídeo-Aulas

1. Introdução ao módulo: Aprendizado de máquina no jornalismo de dados

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2. Aprendizado de máquina no jornalismo de dados

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3. Entendendo o aprendizado de máquina

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4. Aprendizado de máquina na redação

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5. Quando usar aprendizado de máquina

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6. Ferramentas para aprendizado de máquina

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Leituras



Materiais de Apoio (Opcionais)



Visualizando os dados


Neste módulo, você aprenderá como:

  • Criar visualizações que não consistam apenas em belos mapas e gráficos, mas que sejam compreensíveis
  • Compreender conceitos essenciais de visualização, como codificações visuais
  • scolher o gráfico ou mapa certo, dependendo da natureza dos dados e das mensagens que eles pretendem transmitir

  • Vídeo-Aulas

    1. Introdução ao módulo 5

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    2. Qualquer um pode aprender visualização

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    3. Definindo visualização

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    4. Visualização se torna tendência

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    5. Os elementos de uma visualização

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    6. Identificando codificações

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    7. A camada de anotações

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    8. A camada do "eu"

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    9. Como uma visualização pode mentir

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    10. Vendo coisas demais numa visualização

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    11. Como escolher a codificação correta

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    12. O vocabulário visual

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    13. A visão geral vs. os detalhes

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    14. Usando codificações múltiplas

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    15. Sumário do módulo

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    16. Introdução ao Flourish

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    17. O básico no Flourish: a tabela de dados, importando dados, e configurações de coluna

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    18. O template de gráficos de linha, barras e pizza

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    19. O template de dispersão

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    20. O template de tabela

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    21. Mapas! Visão geral dos templates de mapas e template do mapa de projeção

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    22. O template de pesquisa e opções de layout

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    23. Anotações e cores

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    Leituras


    Materiais de Apoio (Opcionais)

    1. (em inglês) TwoTone and Morph Introduction with TwoTone Demo

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    2. (em inglês) TwoTone Documentation

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    3. (em inglês) TwoTone: Advanced Features

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    4. (em inglês) TwoTone: Narration Audio

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    5. (em inglês) TwoTone: Single or Multiple Instruments

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    6. (em inglês) Morph: Pie Chart Demo

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    7. (em inglês) Morph: Radial Area Demo

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    8. (em inglês) Morph: Scatter Plot Demo

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    9. "Introdução do livro ‘How Charts Lie’ de Alberto Cairo" - Resumo por Adriano Belisário

    10. "The Data Journalism Handbook"(em português) por Alberto Cairo



    Contando histórias com dados


    Neste módulo, você aprenderá como:

  • Determinar como a narrativa se encaixa no cenário de dados mais amplo
  • Identificar em que consiste uma boa história com dados e o que a torna relacionável e memorável
  • Identificar as diferentes formas que as histórias com dados podem ter
  • Abraçar a experimentação, com exemplos do The Pudding

  • Vídeo-Aulas

    1. Introdução ao módulo 6

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    2. Histórias orientados por dados (Este vïdeo faz parte do módulo 1 e do módulo 6)

    Assistir vídeo Transcrição Slides

    3. O passado e o presente das histórias com dados

    Assistir vídeo TranscriçãoField of vision - Concussion protocol (Full Video) - em inglés

    4. Como ir da ideia à execução

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    5. Como fazer suas histórias com dados brilhar

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    6. Sucessos, experimentos e fracassos do The Pudding

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    7. Popups e como tornar visualizações do Flourish amigáveis a dispositivos móveis

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    8. Exportar e Publicar e Histórias com um único slide

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    9. Introdução a Histórias no Flourish

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    10. Dicas para histórias para templates específicos: histórias com mapas e histórias     com pesquisas

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    11. Outros recursos de histórias: slide básico e áudio/reprodução automática

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    Leituras


    Materiais de Apoio (Opcionais)