Currículo

Data Visualization DV

Contextos

ECTS

3.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Objetivos de Aprendizagem • LO1 Dominar os Princípios da Visualização de Dados: Compreender os fundamentos da visualização de dados, incluindo princípios de design, tipos de visualizações e ferramentas, para criar visuais claros e significativos que comuniquem eficazmente os insights dos dados. • LO2 Aplicar Ferramentas e Técnicas de Visualização: Desenvolver proficiência no uso de ferramentas de visualização (e.g., Tableau, Power BI, bibliotecas Python como Matplotlib e Seaborn) para gerar representações de dados adequadas para diferentes públicos e contextos. • LO3 Traduzir Dados em Insights para a Tomada de Decisões: Aprender a analisar conjuntos de dados complexos e convertê-los em insights acionáveis, apoiando decisões empresariais através de uma interpretação precisa dos dados. • LO4 Avaliar a Qualidade e Integridade dos Dados: Desenvolver competências críticas para avaliar a qualidade, relevância e integridade dos dados, garantindo uma representação precisa e evitando interpretações enganosas. • LO5 Comunicar Eficazmente os Insights dos Dados: Aprimorar as competências na apresentação de insights e recomendações a stakeholders não técnicos, utilizando narrativa e elementos de design para maximizar a clareza e o envolvimento. • LO6 Considerações Éticas na Representação de Dados: Compreender considerações éticas e preconceitos na visualização de dados e aplicar as melhores práticas para garantir uma apresentação justa e imparcial dos dados. Capacidades Desenvolvidas • Proficiência Técnica: Usar diversas ferramentas e técnicas de visualização de dados de forma competente para representar dados de maneira precisa e significativa, adaptada a públicos específicos. • Pensamento Analítico: Sintetizar pontos de dados complexos, identificar tendências e extrair insights que possam informar decisões estratégicas. • Apoio à Tomada de Decisões: Integrar insights baseados em dados em cenários de tomada de decisão, melhorando a capacidade de fundamentar decisões com provas sólidas. • Competências de Comunicação: Desenvolver a capacidade de apresentar recomendações baseadas em dados de forma convincente e compreensível para stakeholders em todos os níveis. • Competências de Resolução de Problemas: Abordar problemas com uma mentalidade centrada em dados, utilizando visualização para esclarecer e abordar questões complexas de forma eficaz.

Programa

Sessão 1: Introdução à Visualização de Dados • Importância da Visualização de Dados na Análise de Negócios • História e Evolução da Visualização de Dados • Aspectos Cognitivos da Percepção Visual: Como processamos e interpretamos dados visuais • Princípios Fundamentais para uma Visualização de Dados Eficaz (Clareza, Precisão, Eficiência) • Erros Comuns e Visuais Enganosos Sessão 2: Tipos de Dados e Técnicas de Visualização • Visão Geral dos Tipos de Dados (Qualitativos vs Quantitativos; Estruturados vs Não Estruturados) • Tipos de Visualizações: Gráficos, Mapas e Infográficos • Escolhendo a Visualização Adequada para Diferentes Tipos de Dados • Relação entre Dados e Tinta, Simplicidade e Estética Visual • Laboratório Prático: Criação de Visualizações Básicas com Excel/Google Sheets Sessão 3: Ferramentas para Visualização de Dados: Tableau e Power BI • Introdução ao Tableau: Interface, Funções e Opções de Visualização • Introdução ao Power BI: Integração de Dados e Criação de Dashboards • Limpeza e Preparação de Dados para Visualização • Laboratório Prático: Construção de Dashboards e Relatórios Interativos com Tableau e Power BI • Estudo de Caso: Dashboards e Contação de Histórias com Dados no Mundo Real Sessão 4: Técnicas Avançadas de Visualização de Dados • Séries Temporais, Visualizações Geoespaciais e de Redes • Visualizando Big Data e Dados em Tempo Real • Funcionalidades Avançadas no Tableau e Power BI • Laboratório Prático: Criação de Mapas Geoespaciais e Visualizações Complexas com Tableau/Power BI • Estudo de Caso: Análise Avançada e Visualização para Tomada de Decisões Estratégicas Sessão 5: Visualização com Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly • Introdução às Bibliotecas de Visualização de Dados em Python • Criação de Visualizações Estáticas e Interativas em Python • Preparação e Manipulação de Dados para Visualizações em Python • Laboratório Prático: Construção de Gráficos Avançados e Visuais Interativos com Python • Estudo de Caso: Análise de Conjuntos de Dados Complexos com Python Sessão 6: Contação de Histórias com Dados e Considerações Éticas • Comunicação Eficaz de Insights de Dados para Diferentes Públicos • Criação de Narrativas com Visualizações de Dados para Decisões Empresariais • Questões Éticas na Visualização de Dados (Viés, Deturpação e Privacidade de Dados) • Projeto Final em Grupo: Apresentação de uma História Visual com Dados Reais de Negócios • Discussão: O Futuro da Visualização de Dados nos Negócios

Método de Avaliação

Metodologias de Ensino e Aprendizagem • Aulas Teóricas: Instrução teórica sobre princípios e técnicas de visualização de dados. • Laboratórios Práticos: Cada sessão inclui exercícios práticos com ferramentas como Tableau, Power BI e bibliotecas Python. • Estudos de Caso: Serão discutidos exemplos reais de visualizações eficazes e deficientes. • Projetos de Grupo: Trabalho colaborativo em projetos de visualização de dados, permitindo que os alunos apliquem o que aprenderam a cenários reais. • Discussões: Discussões interativas sobre os aspectos éticos e práticos da visualização de dados. Avaliação • Participação em Aula (10%): Envolvimento ativo nas discussões em classe, laboratórios práticos e atividades de grupo. • Projeto de Grupo (40%): Projeto colaborativo envolvendo o design de um dashboard ou visualização interativa para comunicar insights de negócios. • Exame Final (50%): O exame cobrirá tanto o conhecimento teórico quanto as habilidades práticas em criação de visualizações.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley.: Yau, N. 2011
• Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press.: Healy, K. 2018
• Tableau Your Data!: Fast and Easy Visual Analysis with Tableau Software. Wiley.: Murray, D. 2013
• Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley.: Knaflic, C. N. 2015

Secundária

Disciplinas de Execução

2025/2026 - 2 Semestre