Formato ao vivo online com exercícios práticos em ambiente virtual!

São 6 aulas nos dias 08, 10, 11, 15, 17 e 18 de agosto de 2022

Aulas de segunda, quarta e quinta das 19h as 22h30

Demo Day 25 de agosto de 2022

*As aulas são gravadas e disponibilizadas aos alunos durante 90 dias após o curso

Público Alvo

Qualquer pessoa que crie tabelas e gráficos no dia a dia de trabalho, incluindo Analistas Comerciais e Financeiros, Analistas de BI, Executivos, Gerentes de Projeto, Desenvolvedores, UX Designers, RH, Marketing, Operações. Outros profissionais, como Pesquisadores, Jornalistas, Profissionais da Saúde e Educadores também são aderentes.

Nenhum conhecimento prévio técnico ou de visualização de dados é necessário. Analistas experientes também se beneficiarão do workshop, embora tenham um conhecimento aprofundado em análise de dados não significa necessariamente que tenha dominado as habilidades necessárias para comunicar dados de maneira eficaz. Este Bootcamp não está atrelado a nenhuma ferramenta de BI, é extremamente conceitual nas disciplinas: Design Gráfico, Design de Interações, User Experience e Information Design. São aplicados vários exercícios práticos, exemplos de visualizações e demonstração das melhores práticas e muita diversão!

Conteúdo é baseado na obra dos autores Stephen Few, Edward Tufte, Steve Wexler, Jeffrey Shafer, Andy Cotgreave, Cole Nussbaumer, Alberto Cairo, Harvard Business Review e em todas as experiências boas e ruins de João Critis com Information Design for Business Intelligence.

O que você vai aprender:

• Introdução a maturidade analítica e cultura data-driven
• Determinar quando apresentar dados em gráfico ou tabela
  
• Escolher o tipo de gráfico mais apropriado para várias situações com base na natureza dos dados subjacentes e na mensagem a ser comunicada, bem como as necessidades, o papel e o nível de sofisticação do público.
  
• Tomar decisões que facilitam o processamento visual dos gráficos, como minimizar o "ruído" visual e projetar visualizações com fortes hierarquias
  
• Erros comuns de design de gráfico, como a escolha de escalas quantitativas inadequadas
  
• Projetar Tabelas
• Lidar com desafios comuns de visualização de dados, como a visualização de dados ausentes, dados que abrangem um intervalo muito amplo e um grande número de valores
•  Storytelling com Dados
•  A definição do que é um Dashboard
•  Organização eficaz do Dashboard e boas práticas de layout
•  Técnicas de exibição compacta de um grande número de métricas
•  Tipos de gráficos que funcionam bem ou não em Dashboards
•  A importância de exibir valores contextuais
•  Etapas no processo de design de Dashboards
•  10 erros comuns no design de Dashboards e como evitá-los
•  Fundamentos da percepção visual e como se aplicam à análise visual de dados
•  Traços desejáveis de personalidade, conhecimento e habilidades para levar a tarefas de análise
•  Padrões visuais em dados que geralmente são significativos
•  Tipos de gráficos simples e poderosos e técnicas visuais para executar os tipos mais comuns de análise de dados:
•  O processo de navegação analítica e o importante papel da interatividade
•  Contribuições críticas da comunidade de pesquisa
• O papel do Design em projeto de BI, Analytics ou Produto que contém visualização de dados: Do research ao Handoff.

Veja os resultados dos alunos:

Sobre o professor: