Jornalismo de Dados

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As metodologias de ensino baseiam-se em sessões expositivas e ativas, nas quais se explora a capacidade do aluno para investigar, analisar e refletir.

A avaliação contínua tomará em consideração a qualidade do envolvimento dos alunos no cumprimento das atividades programadas, nomeadamente as presenças, a participação nas atividades e a realização dos trabalhos práticos (60% trabalhos individuais; 40% trabalhos de grupo).

A avaliação por exame será baseada na realização de uma prova escrita (100%) que versará sobre a totalidade do programa.

Compreender o estudo do jornalismo de dados enquanto área emergente. Entender as potencialidades e os desafios dos dados para o jornalismo. Saber procurar, extrair, analisar e interpretar os dados

Introdução ao Jornalismo de Dados: definições e perspectivas.

Os dados públicos e as políticas de transparência.

Ferramentas de extração e análise de dados.

Como transformar dados em “estórias”.

Apresentação de dados: gráficos, mapas, timelines, e outras visualizações interativas.

Os desafios do “Mashine learning” e da Inteligência Artificial.

Laboratório em aula.

• - trabalhos individuais - 60.0%
• - trabalhos de grupo - 40.0%

• - prova escrita - 100.0%

NAO

Bradshaw, P. (2021). Finding Stories With Spreadsheets. Leanpub. Feigenbaum, A. & Alamalhodaei, A. (2020) The Data Storytelling Workbook. Routledge.

Garcia, R., Rosa, M. J. V. & Barbosa, L. (2017). Que número é este? Um guia sobre estatísticas para jornalistas. Fundação Francisco Manuel dos Santos.

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