módulo #1 Introdução à visualização de dados esportivos Visão geral da importância da visualização de dados em esportes e objetivos do curso
módulo #2 Fundamentos da visualização de dados Princípios básicos da visualização de dados, incluindo tipos de dados, tipos de visualização e práticas recomendadas
módulo #3 Fontes e coleta de dados esportivos Visão geral das fontes comuns de dados esportivos, incluindo APIs, bancos de dados e técnicas de raspagem
módulo #4 Limpeza e pré-processamento de dados Técnicas para limpeza, transformação e preparação de dados esportivos para visualização
módulo #5 Introdução ao Tableau Introdução prática ao Tableau, incluindo conexão de dados, criação de painel e visualizações básicas
módulo #6 Visualizando estatísticas de jogos Criando visualizações para estatísticas de jogos, como pontuações, chutes e posse
módulo #7 Visualizando o desempenho do jogador Criando visualizações para o desempenho do jogador, incluindo métricas como pontos, rebotes e assistências
módulo #8 Visualizando Desempenho da equipe Criando visualizações para desempenho da equipe, incluindo métricas como vitórias, derrotas e força do cronograma
módulo #9 Introdução ao D3.js Introdução prática ao D3.js, incluindo vinculação de dados, elementos SVG e visualizações básicas
módulo #10 Visualizações interativas com D3.js Criando visualizações interativas com D3.js, incluindo efeitos de foco, dicas de ferramentas e animações
módulo #11 Visualizando dados espaciais em esportes Visualizando dados espaciais, incluindo rastreamento de jogadores, gráficos de arremessos e mapas de posse
módulo #12 Narrativa com visualização de dados esportivos Usando visualização de dados esportivos para contar histórias atraentes e responder a perguntas complexas
módulo #13 Visualizando análises avançadas em esportes Visualizando análises avançadas, incluindo valor de posse esperado, porcentagem real de arremessos e mais/menos
módulo #14 Introdução ao R para visualização de dados esportivos Introdução prática ao R, incluindo manipulação de dados, visualização e ggplot2
módulo #15 Visualização de dados esportivos com Python Usando bibliotecas Python como Matplotlib, Seaborn e Plotly para visualização de dados esportivos
módulo #16 Criando painéis interativos com o Power BI Criando painéis interativos com o Power BI, incluindo modelagem de dados, visualização e implantação
módulo #17 Visualização de dados esportivos no mundo real Estudos de caso de visualização de dados esportivos na prática, incluindo exemplos de equipes, ligas e veículos de comunicação
módulo #18 Ética e preconceito na visualização de dados esportivos Considerando ética e preconceito na visualização de dados esportivos, incluindo questões de justiça, transparência e responsabilidade
módulo #19 Melhores práticas para comunicar insights de dados esportivos Estratégias de comunicação eficazes para transmitir insights de dados esportivos a partes interessadas não técnicas
módulo #20 Projetando para dispositivos móveis e Web Princípios de design para criar visualizações de dados esportivos responsivas e interativas para dispositivos móveis e web
módulo #21 Trabalhando com grandes conjuntos de dados em esportes Manipulando e visualizando grandes conjuntos de dados em esportes, incluindo técnicas de armazenamento, processamento e visualização de big data
módulo #22 Aprendizado de máquina para visualização de dados esportivos Aplicando técnicas de aprendizado de máquina à visualização de dados esportivos, incluindo modelagem preditiva e clustering
módulo #23 Visualização de dados esportivos na nuvem Implantando aplicativos de visualização de dados esportivos na nuvem, incluindo AWS, Azure e Google Cloud
módulo #24 Conclusão e encerramento do curso Planejando os próximos passos na carreira de Visualização de Dados Esportivos
