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Initiation à la visualisation de données

Domaine extrêmement riche, la visualisation de données nécessite d'acquérir un socle de connaissance de base pour créer des visualisations pertinentes. Cette formation vous permettra d'acquérir ces notions de base et de créer vos propres visualisations en suivant les bonnes pratiques de conception et de présentation.

Objectifs pédagogiques

  • Apprendre à reconnaître les types de visualisations les plus courantes
  • Connaître les bonnes pratiques de présentation pour produire des visualisations claires, lisibles et compréhensibles (explications, annotations, principes de gestalt)
  • Acquérir une méthode pour choisir un graphique pour une fonction donnée (Distribution, Corrélation, Ordre, Partie d’un tout, Évolution, Géographie, Flow)
  • Développer un esprit critique pour évaluer et construire des visualisations adaptées à une problématique

Programme

Introduction

  • Qu'est-ce que la data ?
  • Pourquoi la visualiser et comment ?
  • Mise en pratique : Découvrir la notion d'encodage avec le projet Dear Data

La perception graphique

  • Concepts et rappel anatomique
  • Les attributs pré-attentifs
  • Impacts sur le choix des encodages et sur la facilité de lecture d’un graphique
  • Atelier interactif : Comment mentir avec des graphiques

Les buts de la visualisation : fonction versus forme

  • Présentation des buts de la visualisation au travers d'exemple
  • Faciliter la compréhension : définir les fonctions que le graphique doit proposer pour répondre à une problématique donnée
  • Faire évoluer ses données avec des attributs dérivés pour mieux répondre à cette problématique
  • Choisir un graphique pour une fonction donnée (Distribution, Corrélation, Ordre, Partie d’un tout, Évolution, Géographie, Flow)
  • Concevoir une visualisation spécifique dans une approche user centric
  • Atelier interactif : sondage visuel en live sur les types de graphiques connus / déjà réalisés
  • Mise en pratique : créer une visualisation pertinente pour une question donnée pour un jeu de données partagé

Illustration du processus de conception d'une visualisation

  • Les étapes-clés pour passer de la donnée brute à la visualisation
  • Pour l'exploration de données (exploration des (relations entre les) données grâce à la visualisation)
  • Pour la présentation de données (choix du graphique en fonction du message)
  • Boîte à outils pour visualiser des données

Les bonnes pratiques de présentation

  • Utiliser le contexte, les explications, les annotations et les principes de Gestalt
  • Bonnes pratiques en fonction du type de graphique
  • Bonnes pratiques liées aux couleurs et à l’accessibilité
  • Les outils pour analyser la présentation d’une visualisation (checklists)
  • Mise en pratique : refaire une visualisation existante en appliquant les bonnes pratiques de visualisation (utilisation d'outil de visualisation disponible en SaaS comme Datawrapper, RAW ... ou de vos outils / langages de prédilection)

Qu'est-ce que l'interactivité peut apporter à la visualisation de données ?

  • Le mantra de Schneidermann pour les visualisations interactives
  • Les méthodes d'interactions au travers d'exemples

Sessions (Toulouse, Nantes, Paris)

  • le 18 mai
    Formation à distance (foad)
  • le 17 juin
    Nantes
  • le 20 juil.
    Toulouse
  • le 30 sept.
    Nantes
  • le 12 oct.
    Toulouse
  • le 25 nov.
    Formation à distance (foad)
  • le 14 déc.
    Formation à distance (foad)

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Public

Tout type de profils : développeur, chef de projet, chef de produit, data scientist, data engineer etc

Pré-requis

Avoir déjà manipulé des données quel que soit l'outil (que ce soit via un tableur ou de l'analyse ou la présentation de données avec d'autres outils ou langages de programmation).

Durée

1 jour(s) soit 7 heures

Prix

650 € par personne

Moyens pédagogiques et techniques

  • Documents supports de formation partagés
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Support et trame des ateliers en facilitation graphique (template de support à remplir)
  • Quizz en ligne
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

Modalités de suivi de l'exécution du programme

  • Feuilles de présence dématérialisées
  • Questions orales ou écrites (QCM)
  • Formulaires d'évaluation de la formation
  • Durant la formation : alternance d'apports théoriques et de mise en pratique sous forme d’exercices et d’ateliers

Moyens d'encadrement

La formation est assurée par un expert en data visualisation avec une pratique quotidienne en data science.

Renseignements / Inscription

Contactez Cécile Chardonneau, notre responsable formation

 

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