UNIPLAC - Universidade do Planalto Catarinense - Plano de Ensino

Uniplac - Graduação - Jornalismo - Jornalismo de Dados - Plano de Ensino





PLANO DE ENSINO

2026/1


CURSO

Jornalismo

ESTRUTURA CURRICULAR

Jornalismo Par048/22

PROFESSOR

Johnny Rocha Jordan


DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Jornalismo de Dados

0-19954

4

80


EMENTA

Estatística aplicada ao jornalismo. Fontes de dados. Extração de dados. Análise de dados. Análise de

pesquisas que utilizam dados. Investigação jornalística utilizando dados. Ferramentas de visualização

de dados. Produção de notícias utilizando dados. Infográficos como ferramenta de informação.


OBJETIVO GERAL

Capacitar os acadêmicos a compreender e aplicar técnicas de coleta, análise e visualização de dados, proporcionando-lhes as habilidades necessárias para produzir conteúdo baseado em dados.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Apresentar conceitos básicos de estatística. Capacitar os estudantes na aplicação de técnicas estatísticas e de análise exploratória de dados para identificação de padrões e tendências relevantes. Desenvolver habilidades básicas de coleta e limpeza de dados. Familiarizar os alunos com ferramentas e plataformas específicas para manipulação e visualização de dados. Desenvolver o entendimento do design da informação como ferramenta de comunicação jornalística. Promover a produção de conteúdo de qualidade, utilizando a visualização de dados, design da informação e storytelling.


CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

Introdução ao Jornalismo de Dados
Conceitos fundamentais do jornalismo de dados.
Histórico e evolução da prática.
Importância do jornalismo de dados na sociedade contemporânea.
Conceituação e diferença entre dados, informação e conhecimento.
Conceituação e diferença entre dados estruturados e não estruturados.

4

2

Análise Estatística para Jornalistas
Noções básicas de estatística aplicadas ao jornalismo.
Interpretação de resultados estatísticos.
Casos práticos de análise estatística em reportagens.

30

3

Coleta e Limpeza de Dados
Técnicas de coleta de dados em fontes diversas.
Estratégias para lidar com dados ausentes e inconsistentes.
Práticas éticas na manipulação de informações.

16

4

Ferramentas e Plataformas para Manipulação de Dados
Introdução a softwares de manipulação de dados.
Aplicações práticas na manipulação e transformação de conjuntos de dados.
Desenvolvimento de habilidades técnicas necessárias.

16

5

Visualização de Dados para Jornalistas
Princípios de design de visualização de dados.
Ferramentas de visualização gráfica.
Produção de infográficos e visualizações interativas.
Storytelling com dados.

14

 

TOTAL DE HORAS

80 h


Estratégias:AEX; ED; TI; TG


SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

Provas escritas. Produção e apresentação de trabalhos.

HABILIDADES

Capacidade de entendimento dos conceitos, análise crítica, apropriação e uso da teoria. Capacidade de argumentação e comunicação.

ATITUDES

Frequência. Participação e interesse. Pensamento crítico. Postura ética. Colaboração.

OUTRAS

As avaliações terão caráter diagnóstico, somativo, formativo e também metacognitivo. O último item significa que o próprio acadêmico também irá se autoavaliar em algumas situações específicas.

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação 1

1-2

x

x

x

4

A definir

x

A definir

Avaliação 2

2-3-4-5

x

x

x

4

A definir

x

A definir

Integrativa

1 a 5

x

x

x

2

A definir


 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

MCFEDRIES, Paul. Análise de dados com Excel para leigos. 1. ed. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020. 1 recurso online (0 p.). ISBN 9786555201932.

2

MILANI, Alessandra M. P; ANDRADE, Gabriella L; SOARES, Juliane A. Visualização de dados. 1. ed. Porto Alegre: SAGAH, 2020. 1 recurso online (0 p.). ISBN 9786556900278.

3

SILVEIRA, Guaracy Carlos da; BISOL, Laísa Veroneze; SILVA, Fernando Lopes da. Leitura e interpretação de dados no jornalismo. 1. ed. Porto Alegre: SAGAH, 2021. 1 recurso online (0 p.). ISBN 9786556901398.


 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

1

FÁVERO, Luiz Paulo; BELFIORE, Patrícia. Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel, SPSS e Stata. Rio de Janeiro: GEN LTC, 2017. 1 recurso online. ISBN 9788595155602.

2

FERREIRA, Rafael Gastão Coimbra et al. Preparação e análise exploratória de dados. Porto Alegre: SAGAH, 2021. 1 recurso online. ISBN 9786556902890.

3

RIBEIRO, Laís Conceição. Inteligência de produto com ênfase em data mining e analytics. São Paulo: Conteúdo Saraiva, 2021. 1 recurso online. ISBN 9786553560291.

4

SHARDA, Ramesh; DELEN, Dursun; TURBAN, Efraim. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. 4. Porto Alegre: Bookman, 2019. 1 recurso online. ISBN 9788582605202.

5

TOMASEVICIUS FILHO, Eduardo (coord.). A Lei Geral de Proteção de Dados brasileira: análise setorial, v. 1. São Paulo: Grupo Almedina, 2021. 1 recurso online. ISBN 9786556271705.

obs:

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