Demonstrações de análises de dados para social media e jornalismo

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O trabalho baseado em dados está em voga no mundo da TI e da comunicação. Matérias como big data, redes neurais, estatística, datamining, regressões, entre outras, podem inibir profissionais de comunicação – normalmente sem traquejo para aspectos técnicos da computação – que estão interessados em explorar suas possibilidades. Algumas novas tecnologias, como a de máquinas virtuais, podem ser usadas como um atalho para ferramentas que estavam antes disponíveis apenas para quem tinha domínio técnico. Com essas tecnologias, é possível acessar bibliotecas populares para análise de dados a partir de um navegador convencional. Vamos apresentar demonstrações práticas do uso de dados para social media e jornalismo usando essas soluções.

Publicada em: Dados e análise

Demonstrações de análises de dados para social media e jornalismo

  1. 1. Olar..
  2. 2. Rafa Spoladore
  3. 3. Rafa Spoladore nerd profissional, professional geek
  4. 4. Rafa Spoladore ;) ScientifiCloud
  5. 5. OBJETIVO Ressaltar a importância estratégica da análise de dados.
  6. 6. ‘Master of The Obvious’
  7. 7. ‘NOVIDADE’ Soluções sofisticadas de análise de dados estão mais acessíveis para profissionais e negócios de social media e jornalismo.
  8. 8. ‘NOVIDADE’ Soluções sofisticadas de análise de dados estão mais acessíveis para profissionais e negócios de social media e jornalismo.
  9. 9. ‘NOVIDADE’ Soluções sofisticadas de análise de dados estão mais ace$$íveis para profissionais e negócios de social media e jornalismo.
  10. 10. Roteiro: ●Dados ●Ciência ●Padrões ●Big data ●Social media ●Jornalismo ●Jabá
  11. 11. Roteiro: ●Dados análise de dados ●Ciência base teórica ●Padrões busca por informação ●Big data hypes ●Social media Habib’s ●Jornalismo Eleições ●Jabá ScientifiCloud
  12. 12. Dados Análise de dados, né!?
  13. 13. Dados Por que analisar dados?
  14. 14. Humanos Nóis
  15. 15. Humanos Obcecados por padrões
  16. 16. PADRÕES
  17. 17. Humanos Obcecados por padrões ●rostos ●música ●linguagem
  18. 18. Humanos Obcecados por padrões ●rostos ●música ●linguagem (gramática etc.)
  19. 19. Ciência Obcecada por padrões ●gravidade
  20. 20. Albert de Almeida, O Einstein
  21. 21. Ciência Obcecada por padrões ●gravidade ●genética
  22. 22. Ciência Obcecada por padrões ●gravidade ●genética ●tecnologia
  23. 23. Química etc.
  24. 24. Informação
  25. 25. Informação ‘O que é informação e quando ela passou a existir?’
  26. 26. 'WHAT IS NOT RANDOM?'
  27. 27. Informação Obcecada por padrões Informação = padrões que extraímos dos dados
  28. 28. Dados
  29. 29. https://www.youtube.com/watch?v=A4xW17jUJCw
  30. 30. RUÍDO
  31. 31. Olhe para os dados em busca de informação
  32. 32. Olhe para os dados em busca de informação padrões
  33. 33. rastelo
  34. 34. rastelo análise de dados = passar o rastelo nos dados
  35. 35. A qualidade da análise de dados depende dos dados disponíveis e do “alcance do rastelo”.
  36. 36. A qualidade da análise de dados depende dos dados disponíveis e do “alcance do rastelo”. ●quando? (rotina?) ●como? (superficial?) ●etc.
  37. 37. Big data
  38. 38. ●Rich media ●Web 2.0 ●Sustentabilidade Etc.
  39. 39. Big data de Almeida
  40. 40. Sobrenatural de Almeida https://pt.wikipedia.org/wiki/ Sobrenatural_de_Almeida
  41. 41. Big data
  42. 42. ●Custo ●Tecnologia
  43. 43. ●Custo diminui ●Tecnologia evolui
  44. 44. Trilhões de dados em 'tempo real' Mesa (Google) Big data para as 'massas' Hadoop 2 (Spark) ♥ Machine learning inspirada no neocórtex NuPIC e Grok (Numenta) Modelagem CUDA (Nvidia) Etc.
  45. 45. Mas e o little data?
  46. 46. Little data Excel, txt, pdf, xml, metadados Pequenos arquivos do dia a dia Microdados Etc.
  47. 47. Little data Excel, txt, pdf, xml, metadados Pequenos arquivos do dia a dia Microdados Etc. tempo Big data
  48. 48. Resumo até agora: ●Como humanos, analisamos os dados em busca de padrões. ●Como profissionais, analisamos os dados na busca de informações vantajosas, valiosas, estratégicas etc. ●O modelo big data barateia o armazenamento e a análise de dados.
  49. 49. SOCIAL MEDIA
  50. 50. SOCIAL MEDIA ferramentas (análise, monitoramento, analytics etc.)
  51. 51. SOCIAL MEDIA ferramentas
  52. 52. SOCIAL MEDIA “Continue com as ferramentas que lhe trazem valor.”
  53. 53. SOCIAL MEDIA “Continue com as ferramentas que lhe trazem valor, mas também sofistique-se.”
  54. 54. SOCIAL MEDIA POR QUE ME SOFISTICAR?
  55. 55. https://www.youtube.com/watch?v=0I2t12MZXtQ
  56. 56. SOCIAL MEDIA ESTRATÉGIA
  57. 57. SOCIAL MEDIA ESTRATÉGIA em grego strateegia em latim strategi em francês stratégie
  58. 58. SOCIAL MEDIA COMO ME SOFISTICAR?
  59. 59. SOCIAL MEDIA ENTRANHE A ANÁLISE APRENDA CRIE CONHECIMENTO BUSQUE INFORMAÇÃO RELEVANTE ...profit
  60. 60. SOCIAL MEDIA Se não puder entranhar = aproxime-se da análise Se não puder aprender do zero = treine pessoas
  61. 61. SOCIAL MEDIA Demonstração de análise de dados de uma palavra-chave no stream do Twitter
  62. 62. PALAVRA-CHAVE: habibs + habib's
  63. 63. PERÍODO: 21 dias
  64. 64. SOCIAL MEDIA Plaformas: Android – 37.4% Web – 20.5% IPhone – 19.6% Instagram – 3.6% TweetDeck – 2.9% Facebook – 2.8% Windows Phone – 1.7% Outras - resto
  65. 65. SOCIAL MEDIA Palavras: Explodindo Alimentada Bucho Lanchinho Bacon Ganhou → 'igual'
  66. 66. SOCIAL MEDIA Palavra: Ônibus
  67. 67. “Mulher no onibus tava c habibs quase peguei a caixa e sai correndo”
  68. 68. “ai vc vai no habibs e gasta todo seu dinheiro e dps nao tem grana pra pegar onibus,e mente pro cobrador que foi assaltada pra ir embora”
  69. 69. JORNALISMO
  70. 70. JORNALISMO insights* * INFORMAÇÕES RELEVANTES
  71. 71. JORNALISMO insight É A INFORMAÇÃO MAIS VALIOSA
  72. 72. JORNALISMO insight INFORMAÇÃO MAIS VALIOSA DE UMA ANÁLISE
  73. 73. JORNALISMO COMO CHEGAR NUM INSIGHT?
  74. 74. JORNALISMO ANTES DA ANÁLISE intuição vocação experiência etc.
  75. 75. JORNALISMO insight
  76. 76. JORNALISMO insight aquisição dos dados
  77. 77. (AQUISIÇÃO DOS DADOS) acesso aos dados registro dos dados armazenamento dos dados modelagem dos dados etc.
  78. 78. JORNALISMO insight aquisição dos dados
  79. 79. JORNALISMO insight aquisição dos dados análise
  80. 80. (A análise gera resultados. Nos resultados você procura o[s] insight[s].)
  81. 81. JORNALISMO insight aquisição dos dados confirmação análise do insight
  82. 82. Ou...
  83. 83. JORNALISMO DEPOIS DA ANÁLISE
  84. 84. JORNALISMO aquisição dos dados análise
  85. 85. JORNALISMO aquisição dos dados análise busca de insights nos resultados
  86. 86. JORNALISMO aquisição dos dados análise busca de insights nos resultados confirmação do insight
  87. 87. http://www.transparencia.org.br http://www.excelencias.org.br http://www.farejadordoplanalto.com.br http://transparencia.gov.br TSE, Câmara, Senado Etc.
  88. 88. Insights antes da análise (premissas; hipóteses) continuam dependentes de análise.
  89. 89. Insights depois da análise complementam premissas ou hipóteses e usam a mesma infra-estrutura.
  90. 90. Insights depois da análise complementam premissas ou hipóteses e otimizam a infra-estrutura.
  91. 91. Assim...
  92. 92. Análise de dados sempre produz mais insights quando é rotina.
  93. 93. E também...
  94. 94. Análise de dados como rotina pode usar e otimizar a infra da análise ocasional.
  95. 95. JORNALISMO Demonstração de análise de dados para jornalismo
  96. 96. JORNALISMO Buscando insights na análise da: idade de todos os candidatos desta eleição
  97. 97. Resumo final total: ●Dados são muito importantes. ●Insights a partir da análise dos dados já são e serão ainda mais estratégicos para um negócio. ●É preciso estar o mais próximo possível da sua informação estratégica. ●Análise de dados já não é tão cara e está cada vez mais e mais barata. ●Softwares sofisticados para buscar insights estão se popularizando. ●Análise de dados precisa ser uma rotina.
  98. 98. SOFTWARES SOFISTICADOS Mas tipo quais, meu filho?!
  99. 99. SOFTWARES SOFISTICADOS Pandas Statsmodels Scikit-learn NunPy NLTK (Natural Language Toolkit) PyMC (Bayesian statistical modeling) etc.
  100. 100. TUDO OPEN SOURCE de Almeida
  101. 101. SOFTWARES SOFISTICADOS etc.
  102. 102. ScientifiCloud
  103. 103. SCIENTIFICLOUD "O homenzinho médio de nossas grandes cidades perambula entre os bancos e o tédio rotineiro dos escritórios, às vezes temperados com ar condicionado. Sempre sonha com as férias e com a liberdade, sempre sonha com pagar as contas, até que, um dia, o coração para, e adeus." – Pepe Mujica
  104. 104. SCIENTIFICLOUD O QUE FAZEMOS Uma máquina virtual que empacota todos os softwares sofisticados que citamos e os torna acessíveis a partir de uma interface web.
  105. 105. SCIENTIFICLOUD É UM ATALHO Exige alguma proficiência técnica intermediária, mas não demanda um cientista de dados (ou de um fornecedor muito caro).
  106. 106. PARA SER UM “CIENTISTA” 1. Interesse 2. Curiosidade 3. Persistência
  107. 107. FARTA DOCUMENTAÇÃO FÓRUNS EXEMPLOS PRONTOS Google etc.
  108. 108. SCIENTIFICLOUD PROFISSIONAL DBA junior Desenvolvedor junior Sysadmin junior Estagiário junior
  109. 109. SCIENTIFICLOUD PROFISSIONAL DBA junior Desenvolvedor junior Sysadmin junior Junior junior (de matemática, sistemas, estatística etc.)
  110. 110. Ou... NERD PROFISSIONAL (interesse, curiosidade, persistência etc.)
  111. 111. SCIENTIFICLOUD O QUE VENDEMOS Análise de Dados Treinamento Suporte Infra-estrutura
  112. 112. SCIENTIFICLOUD O QUE VENDEMOS Análise de Dados Treinamento Consultoria em geral Suporte etc. Infra-estrutura
  113. 113. SCIENTIFICLOUD EM BREVE Infografismo = ciência de visualização de dados
  114. 114. SCIENTIFICLOUD.COM EM BREVE Versão 0.4 da SCi Python (análise) Versão 1 para jornalismo de dados (criptografada) Versão 1 com Hadoop+R (aprendizado)
  115. 115. É ISSO AÍ, rapeizo...
  116. 116. FIM PARA CONTATO, COMENTÁRIOS, CRÍTICAS OU SUGESTÕES -> rafaspol@gmail.com (Rafa Spoladore) Blog ScientifiCloud.com -> http://scientificloud.com Layout inspirado no Manifesto Web Tosqueira http://qualquer.org/tosqueira/manifesto.html "Se um designer elogiar, não diga que é tosco, diga que é low profile." MUITO OBRIGADO A TODOS!

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