O QUE É?

"Em resumo, o jornalismo guiado por dados  tem por princípio que entrevistar planilhas é mais rápido, barato, confiável e mais fácil que entrevistar seres humanos. A não ser que a pessoa erre no modelo estatístico, a planilha não vai mentir."(TARSEL, 2017).

"Também podemos definir o jornalismo guiado por dados num sentido mais sociológico, não tanto de práxis, mas abstratamente, como a aplicação da tecnociência às rotinas produtivas do jornalismo informativo, principalmente num contexto de comunicação em rede com o fim de estabelecer mais sólidas de autoridade profissional."(TARSEL, 2017).

"Os jornalistas que trabalham com dados mostram-se muito interessados na apropriação de novas tecnologias , gostam de aprender a usar ferramentas, softwares para tratamento de dados, até porque sem gostar disso é impossível fazer jornalismo de dados porque são muitas ferramentas que precisam ser usadas e para cada pauta, praticamente, é necessária uma ferramenta diferente. É um trabalho de constante adoção nova tecnologia." (TARSEL, 2017).

Palavras-Chave: JORNALISMO DE DADOS; DATA JOURNALISM; DATABASE JOURNALISM; DATA-DRIVEN JOURNALISM; JORNALISMO GUIADO POR DADOS; MINERAÇÃO; RASPAGEM DE DADOS; CIBERJORNALISMO; 

PARTE I - PROGRAMAÇÃO

a) HTML5 Tutorial -  E essa referência:  https://www.w3schools.com/html/

b) Básico em HTML recomendo assistirem esse tutorial até a aula de segunda: https://youtu.be/UB1O30fR-EE

c) python-twitter Documentation Release 3.2.1

https://media.readthedocs.org/pdf/python-twitter/latest/python-twitter.pdf

d) IS PYTHON THE MOST IMPORTANT PROGRAMMING LANGUAGE TO LEARN FOR ASPIRING DATA SCIENTISTS AND DATA MINERS? 

Is Python the most important programming language to learn for aspiring data scientists and data miners?

https://www.quora.com/Is-Python-the-most-important-programming-language-to-learn-for-aspiring-data-scientists-and-data-miners

PARTE II - MINERAÇÃO DE DADOS - 2/2016 - IPOL/UnB

a) https://medium.com/data-science-brigade/how-does-one-contribute-to-serenata-de-amor-operation-36e3e7b38207

http://thiagomarzagao.com/teaching/mineracao/

b) Curso para  analisar tendências, interpretar gráficos, dados e tabelas e traduzi-los para conteúdo relevante, desde pautas institucionais até grandes reportagens: http://trampos.academy/curso-jornalismo-de-dados/

c) Este tutorial foi dado no Curso Abril de Jornalismo e na Folha de São Paulo, e será dado na Unicamp, no LabJor, dia 16/08. Veja a matéria sobre os discursos da Dilma, feita por um ex-aluno do Python para Zumbis. Aqui estão todos os meus contatoshttps://www.doity.com.br/mini-curso--introducao-a-raspagem-de-dados

PARTE III - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

a) TOLEDO, José R. de. Basômetro: passando o poder da narrativa para o usuário. In GRAY et al. (orgs.). Manual de jornalismo de dados: como os jornalistas podem usar dados para melhorar suas reportagens. São Paulo: Abraji/EJC, 2013.

b) TRASEL, Marcelo. Entrevistando planilhas: estudo das crenças e ethos de um grupo de profissionais de jornalismo guiado por dados no Brasil. 2014. 314 f. Tese (Doutorado em Comunicação Social) - Faculdade de Comunicação Social, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, 2014.

c) Juliano Mauricio de Carvalho. O conteúdo continua sendo o principal dilema das plataformas digitais. Capítulo do Livro: Perfomance em Ciberjornalismo, tecnologia, inovação e eficiências. EDITORA UFMS, Campo Grande, 2017.

d) Márcio Carneiro dos Santos. Scraping e memória digital: identificando as transformações dos portais jornalísticos com base na coleta automatizada das suas versões. Capítulo do Livro: Perfomance em Ciberjornalismo, tecnologia, inovação e eficiências. EDITORA UFMS, Campo Grande, 2017.

e) Marcelo Trasel. Jornalismo guiado por dados e cultura profissional. Capítulo do Livro: Perfomance em Ciberjornalismo, tecnologia, inovação e eficiências. EDITORA UFMS, Campo Grande, 2017.

d) ROGERS, Simon. The state of data journalism in 2017. 2017. Google News Initiative. Disponível em: . Acesso em: 09 jul. 2018.

e) BERTOCCHI, Daniela; Dos Dados aos Formatos: Um modelo teórico para o design do sistema narrativo no jornalismo digital. 2013. 245 f. Tese (Doutorado) - Curso de Pósgraduação em Ciências da Comunicação, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013.
 

 

Attachments:
Download this file (A Infografia e o Jornalismo de Dados na Construção do Acontecimento- Aproximações Téorica.pdf)Mariane P. Ventura - Jornalismo de dados e Grande Reportagem[Nov 9, 2018 - Jornalismo de dados e Grande Reportagem. Multimídia: combinações Possíveis. Mariane Pires Ventura. ]921 kB

Comentários   

0 #1 Benedito Medeiros Neto 05-03-2018 08:41
Will R overtake Python once again after the availability of TensorFlow and Keras for R?
Vishal Sharma
Vishal Sharma, Deep Learning Enthusiast
Answered Fri
A2A, R and Python are equally powerful and they both serve different purpose. R is majorly used in Statistics and Mathematics community whereas Python is heavily used in Computer Science.

R and python both have support for tensorflow and keras.

R: R Interface to 'Keras' • keras and TensorFlow for R.
Python: TensorFlow | TensorFlow and Keras Documentation.
Since both languages are equally powerful next came to my mind was

what is the current trend ?

To understand that I used google trends and as we can see below python has gained tremendous popularity in recent years and R is gaining interest slow but at consistent pace. It can be explained with the inference that with the popularity of Data Science, Python has become very popular. Python has also become first choice for Data Scientists (including myself).

Entre com seu usuário para poder postar um comentário.

Quem está Online

Temos 53 visitantes e Nenhum membro online

Palavras-chave

Buscar