Objetivos

Duração: (15 - 20 minutos)

Nesta etapa, o professor irá:

1. Introduzir o tema da aula - Python para Análise de Dados: Visualização de Dados:

   • Explicar o que é análise de dados e por que Python é frequentemente utilizado nesta área.
   • Discutir a importância da visualização de dados no processo de análise de dados.

2. Descrever as habilidades necessárias para dominar o tema:

   • Listar e explicar brevemente todas as habilidades que os alunos precisarão desenvolver ao longo da aula. Isso inclui compreensão de Python, bibliotecas de análise de dados, manipulação de dados, análise exploratória de dados, visualização de dados, compreensão estatística, habilidades de resolução de problemas e interpretação de visualizações de dados.

3. Estabelecer os objetivos de aprendizagem da aula:

   • Clarificar que o objetivo final é equipar os alunos com as habilidades para transformar grandes volumes de dados brutos em informações claras e visuais, permitindo a tomada de decisões baseadas em dados e a descoberta de insights valiosos.

Objetivos secundários:

• Estimular a participação ativa dos alunos, encorajando perguntas e discussões.
• Estabelecer um ambiente de aprendizado positivo e acolhedor, onde os alunos se sintam confortáveis para compartilhar suas ideias e dificuldades.

Introdução

Duração: (20 - 25 minutos)

Nesta etapa, o professor irá:

1. Revisar conteúdos anteriores:

   • Revisar o conteúdo da aula anterior sobre "Python para Análise de Dados: Limpeza e Preparação de Dados". Isso inclui a importação de dados, limpeza de dados, manipulação de dados e preparação de dados para análise.

2. Apresentar situações-problema:

   • Apresentar duas situações-problema que irão servir como catalisadores para a introdução da teoria. Por exemplo, como visualizar a distribuição de salários em uma empresa, ou como representar o crescimento das vendas de um produto ao longo do tempo.

3. Contextualizar a importância do tema:

   • Explicar como a visualização de dados é crucial no mundo real. Por exemplo, pode ser usado para explicar como as empresas usam a visualização de dados para identificar tendências e tomar decisões informadas, ou como os cientistas usam gráficos e diagramas para representar complexos conjuntos de dados e revelar padrões ocultos.

4. Chamar a atenção dos alunos com curiosidades:

   • Compartilhar curiosidades interessantes relacionadas ao tema. Por exemplo, a história do gráfico de barras, que foi inventado no século 18, ou como a visualização de dados foi usada para identificar a fonte de um surto de cólera em Londres no século 19.

Nesta etapa, o professor também deve estimular a participação dos alunos, encorajando perguntas e discussões, e estabelecer um ambiente de aprendizado positivo e acolhedor.

Desenvolvimento

Duração: (45 - 50 minutos)

Nesta etapa, o professor irá:

1. Revisar conhecimentos anteriores:

   • Revisar os conceitos fundamentais da linguagem de programação Python, como variáveis, tipos de dados, operadores, loops e funções.
   • Revisar também as bibliotecas Python para análise de dados, como NumPy e Pandas, e como elas são usadas para processamento e manipulação de dados.
   • Estimativa de tempo: (10 - 15 minutos)

2. Apresentar a teoria da visualização de dados:

   • Explicar os conceitos de análise exploratória de dados e a importância da visualização de dados neste processo.
   • Apresentar as bibliotecas Matplotlib e Seaborn, explicando seu propósito e suas principais funcionalidades para a criação de gráficos.
   • Discutir diferentes tipos de gráficos (histogramas, gráficos de barra, gráficos de linha, boxplots, gráficos de dispersão, gráficos de calor) e quando usar cada um deles.
   • Estimativa de tempo: (15 - 20 minutos)

3. Realizar atividades práticas:

   • Atividade 1: Com a ajuda de um conjunto de dados de exemplo, o professor irá demonstrar como criar e personalizar gráficos usando Matplotlib e Seaborn. Durante essa atividade, os alunos irão replicar os passos em seus próprios computadores.
   • Atividade 2: Ainda usando o conjunto de dados de exemplo, os alunos serão desafiados a criar diferentes tipos de gráficos por conta própria, baseando-se no que foi demonstrado na atividade anterior. O professor irá circular pela sala, oferecendo assistência quando necessário e respondendo a perguntas.
   • Estimativa de tempo: (20 - 25 minutos)

4. Materiais necessários:

   • Computadores com Python e as bibliotecas NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn instaladas.
   • Conjunto de dados de exemplo para as atividades práticas.
   • Projetor para apresentar a teoria e demonstrar as atividades práticas.

Ao final desta etapa, os alunos devem ser capazes de criar e personalizar gráficos usando Matplotlib e Seaborn, e entender quando usar cada tipo de gráfico. Além disso, eles devem ter uma compreensão mais profunda da importância da visualização de dados na análise de dados.

Retorno

Duração: (10 - 15 minutos)

Nesta etapa, o professor irá:

1. Revisar o conteúdo da aula:

   • O professor deve fazer uma revisão rápida dos principais tópicos abordados na aula, reforçando a importância da visualização de dados na análise de dados e as habilidades adquiridas ao criar e personalizar gráficos usando Matplotlib e Seaborn.
   • Estimativa de tempo: (5 - 7 minutos)

2. Verificar o aprendizado dos alunos com um exercício em grupo:

   • O professor deve propor um exercício em grupo em que os alunos têm que analisar um conjunto de dados e decidir que tipo de gráfico seria mais adequado para visualizar os dados. Isso permitirá ao professor verificar se os alunos entenderam o conteúdo da aula e podem aplicá-lo de maneira prática.
   • Estimativa de tempo: (10 - 15 minutos)

3. Avaliar o entendimento dos alunos com perguntas de reflexão:

   • O professor deve pedir aos alunos que escrevam em um papel respostas para as seguintes perguntas:
     1. Qual foi o conceito mais importante aprendido hoje?
     2. Quais questões ainda não foram respondidas?
   • Este exercício permitirá ao professor avaliar a compreensão dos alunos e identificar quaisquer áreas que possam precisar de mais esclarecimento ou revisão.
   • Estimativa de tempo: (5 - 10 minutos)

4. Propor atividades para casa:

   • Ao final da aula, o professor deve sugerir uma lista de exercícios sobre o tópico apresentado em sala de aula para que os alunos resolvam em casa. Esses exercícios devem permitir aos alunos praticar as habilidades aprendidas durante a aula e se preparar para a próxima aula.
   • Estimativa de tempo: (5 - 10 minutos)

Ao final desta etapa, os alunos devem ter uma compreensão clara do que aprenderam durante a aula e o que precisam praticar em casa para reforçar seu aprendizado. Além disso, o professor deve ter uma boa ideia de como os alunos estão progredindo e quais áreas podem precisar de mais atenção nas aulas futuras.

Conclusão

Duração: (10 - 15 minutos)

Nesta etapa final, o professor irá:

1. Resumir e recapitular os principais tópicos da aula:

   • Revisitar rapidamente os conceitos chave apresentados durante a aula, incluindo a importância da visualização de dados na análise de dados, as bibliotecas Python utilizadas para criação de gráficos (Matplotlib e Seaborn), e os diferentes tipos de gráficos abordados.
   • Estimativa de tempo: (5 - 7 minutos)

2. Explicar como a aula conectou a teoria, a prática e as aplicações:

   • Enfatizar como a aula interligou a teoria da visualização de dados, a prática de criação de gráficos com Python e suas aplicações no mundo real, mostrando aos alunos a relevância e aplicabilidade do que eles aprenderam.
   • Estimativa de tempo: (3 - 5 minutos)

3. Sugerir materiais extras:

   • Recomendar recursos adicionais para os alunos que desejam se aprofundar mais no assunto, como livros, tutoriais online, blogs de análise de dados, etc.
   • Estimativa de tempo: (2 - 3 minutos)

4. Descrever a importância do assunto para o dia a dia:

   • Concluir a aula com uma reflexão sobre a importância da visualização de dados em diversas áreas, como negócios, ciência, governo, etc., e como as habilidades aprendidas na aula podem ser aplicadas na vida real.
   • Estimativa de tempo: (3 - 5 minutos)

Ao final desta etapa, os alunos devem ter uma compreensão clara do que aprenderam durante a aula, como isso se aplica ao mundo real, e como podem continuar seu aprendizado de maneira autônoma.