Aqui está o curso que desenvolvi:

Módulo 1: Introdução ao Jornalismo de Dados
Aula 1 - O que é jornalismo de dados;
Aula 2 - Importância do jornalismo de dados na era digital;
Aula 3 - Ética no jornalismo de dados;
Aula 4 - Ferramentas de análise de dados para jornalistas;
Aula 5 - Exemplos de reportagens feitas com jornalismo de dados;
Aula 6 - Tendências no jornalismo de dados;
Aula 7 - Projeto prático: Análise de dados em uma reportagem.

Módulo 2: Coleta de Dados e Fontes de Informação
Aula 1 - Métodos de coleta de dados;
Aula 2 - Fontes de informação confiáveis;
Aula 3 - Extração de dados de fontes públicas;
Aula 4 - Raspagem de dados (web scraping);
Aula 5 - Dados estruturados x dados não estruturados;
Aula 6 - Proteção de dados pessoais;
Aula 7 - Projeto prático: Coleta de dados para uma reportagem.

Módulo 3: Limpeza e Organização de Dados
Aula 1 - Importância da limpeza de dados;
Aula 2 - Técnicas de limpeza de dados;
Aula 3 - Padronização de dados;
Aula 4 - Normalização de dados;
Aula 5 - Cruzamento de dados;
Aula 6 - Visualização de dados limpos;
Aula 7 - Projeto prático: Organização de dados para análise.

Módulo 4: Análise de Dados e Estatísticas
Aula 1 - Tipos de análise de dados;
Aula 2 - Ferramentas de análise estatística;
Aula 3 - Interpretação de gráficos e tabelas;
Aula 4 - Correlação e causalidade;
Aula 5 - Testes estatísticos;
Aula 6 - Visualização de dados para storytelling;
Aula 7 - Projeto prático: Análise estatística em uma reportagem.

Módulo 5: Aplicação de Machine Learning no Jornalismo de Dados
Aula 1 - O que é Machine Learning;
Aula 2 - Algoritmos de Machine Learning aplicados ao jornalismo;
Aula 3 - Aprendizado supervisionado x não supervisionado;
Aula 4 - Modelagem de dados para predição;
Aula 5 - Avaliação de modelos de Machine Learning;
Aula 6 - Aplicações práticas em reportagens;
Aula 7 - Projeto prático: Aplicação de Machine Learning em uma investigação jornalística.

Módulo 6: Ética e Transparência no Jornalismo de Dados
Aula 1 - O papel da ética no jornalismo de dados;
Aula 2 - Transparência na coleta e análise de dados;
Aula 3 - Minimização de preconceitos em análises de dados;
Aula 4 - Responsabilidade na divulgação de resultados;
Aula 5 - Regulamentações e boas práticas;
Aula 6 - Casos de sucesso e de falha no jornalismo de dados;
Aula 7 - Projeto final: Reportagem baseada em jornalismo de dados com foco na ética e transparência.