Saiba quais são as habilidades de visualização de dados mais importantes em engenharia de energia e como elas podem ajudá-lo a comunicar conjuntos de dados complexos e causar impacto.

Adjust your data visualization strategy dependent on your target audience. How technical should I be? Do I need to present more about the background or does my audience already know the matter in-and-out and waits for me to "cut to the chase"? But regardless if you talk to experts of non-experts... data visualization should (must) be clear, as self-evident as possible, and always part of your general (verbal) storytelling. Refrain from overloading your audience all-at-one with data.

How to access is the baseline only second to knowing the meaning of your data. Nothing is more fatal than a wrong approach to the meaning of data.. units matter, so does the way the data were generated and the validity thereof. Remember that transforming between data formats may come with a loss (or modification) of important meta data and that any modification of the data (cleaning, filtering, etc.) can be "manipulation" of the data that you should be aware of (and note in your procedure; such as background subtraction, selection of X datasets from a X+n datasets containing series, etc.).

Quais são as habilidades de visualização de dados mais importantes na Engenharia de Energia?

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A visualização de dados é a arte e a ciência de apresentar dados de forma clara, envolvente e significativa. É uma habilidade essencial para engenheiros de energia, que lidam com conjuntos de dados complexos e diversos de várias fontes, como redes inteligentes, sistemas de energia renovável, medidas de eficiência energética e impactos ambientais. Neste artigo, você aprenderá quais são as habilidades de visualização de dados mais importantes na engenharia de energia e como elas podem ajudá-lo a comunicar suas descobertas, insights e recomendações para diferentes públicos e partes interessadas.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 5 contribuições. Saiba mais

1 Fontes e formatos de dados

A primeira habilidade que você precisa dominar é como acessar, processar e transformar os dados necessários para sua análise. Os dados de engenharia de energia podem vir de várias fontes, como sensores, medidores, bancos de dados, APIs, páginas da Web ou relatórios. Você precisa saber como usar as ferramentas e métodos apropriados para extrair, limpar, filtrar, mesclar e formatar os dados de acordo com seus objetivos e requisitos. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem Excel, SQL, Python, R ou MATLAB.

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Volker Presser

Energy Innovator • Professor • Editor-in-Chief • 🔋💧📝🧪🔬
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How to access is the baseline only second to knowing the meaning of your data. Nothing is more fatal than a wrong approach to the meaning of data.. units matter, so does the way the data were generated and the validity thereof. Remember that transforming between data formats may come with a loss (or modification) of important meta data and that any modification of the data (cleaning, filtering, etc.) can be "manipulation" of the data that you should be aware of (and note in your procedure; such as background subtraction, selection of X datasets from a X+n datasets containing series, etc.).

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2 Exploração e Análise de Dados

A segunda habilidade que você precisa dominar é como explorar e analisar os dados que você coletou e processou. Os dados de engenharia de energia podem ser complexos, multidimensionais e dinâmicos, exigindo diferentes tipos de técnicas estatísticas e analíticas para descobrir padrões, tendências, correlações, outliers e anomalias. Você precisa saber como usar as ferramentas e métodos apropriados para realizar análises descritivas, inferenciais, preditivas ou prescritivas em seus dados. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem Tableau, Power BI, Qlik ou SAS.

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Sivarat Malapet

Co-Founder & CTO at SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.
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1. Strong data exploration skills to identify patterns, trends, and outliers in energy datasets. 2. Ability to perform statistical analysis and apply machine learning techniques to extract meaningful insights from complex energy-related data.

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3 Design de visualização de dados

A terceira habilidade que você precisa dominar é como projetar visualizações de dados eficazes e atraentes que transmitam sua mensagem e história. Os dados de engenharia de energia podem ser visualizados de várias maneiras, como tabelas, gráficos, mapas, painéis ou infográficos. Você precisa saber como usar as ferramentas e métodos apropriados para escolher o tipo, formato, layout, cor, escala e anotação corretos de suas visualizações. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem D3.js, Plotly, ggplot2 ou Adobe Illustrator.

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Sivarat Malapet

Co-Founder & CTO at SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.
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Knowledge of visualization tools such as Tableau, Power BI, or custom programming languages like Python with libraries like Matplotlib and Seaborn.

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4 Comunicação de visualização de dados

A quarta habilidade que você precisa dominar é como comunicar suas visualizações de dados para diferentes públicos e partes interessadas. Os dados de engenharia de energia podem ter várias implicações e aplicações, como formulação de políticas, tomada de decisões, educação ou defesa. Você precisa saber usar as ferramentas e métodos adequados para adequar suas visualizações às necessidades, expectativas e preferências do seu público-alvo. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem PowerPoint, Prezi, Keynote ou Canva.

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Volker Presser

Energy Innovator • Professor • Editor-in-Chief • 🔋💧📝🧪🔬
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Adjust your data visualization strategy dependent on your target audience. How technical should I be? Do I need to present more about the background or does my audience already know the matter in-and-out and waits for me to "cut to the chase"? But regardless if you talk to experts of non-experts... data visualization should (must) be clear, as self-evident as possible, and always part of your general (verbal) storytelling. Refrain from overloading your audience all-at-one with data.

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Sivarat Malapet

Co-Founder & CTO at SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.
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1. Effective communication skills to convey insights gained from data visualizations to both technical and non-technical stakeholders in the energy industry. 2. Storytelling through data visualizations to make information accessible and actionable.

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5 Ética na Visualização de Dados

A quinta habilidade que você precisa dominar é como aderir aos princípios éticos e padrões de visualização de dados. Os dados de engenharia de energia podem ter impactos sociais e ambientais significativos, como emissões de carbono, segurança energética ou mudanças climáticas. Você precisa saber como usar as ferramentas e métodos apropriados para garantir a precisão, transparência, justiça e responsabilidade de suas visualizações. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem verificações de qualidade de dados, procedência de dados, privacidade de dados ou citação de dados.

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6 Inovação em visualização de dados

A sexta habilidade que você precisa dominar é como inovar e melhorar suas habilidades e práticas de visualização de dados. Os dados de engenharia de energia podem evoluir e mudar ao longo do tempo, exigindo novas e melhores maneiras de visualizá-los e comunicá-los. Você precisa saber como usar as ferramentas e métodos apropriados para acompanhar as últimas tendências, tecnologias e práticas recomendadas de visualização de dados. Algumas das ferramentas e métodos comuns incluem cursos online, blogs, podcasts, livros ou conferências.

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Quais são as habilidades de visualização de dados mais importantes na Engenharia de Energia?

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1 Fontes e formatos de dados

2 Exploração e Análise de Dados

3 Design de visualização de dados

4 Comunicação de visualização de dados

5 Ética na Visualização de Dados

6 Inovação em visualização de dados

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