Informatique

Data visualisation

Pré-requis : Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation. Connaissances de base des concepts de la Business Intelligence.
  • Apprendre à appréhender les variétés de données
  • Connaître les modes de représentation et faire un choix pertinent
  • Créer un concept de visualisation sur le papier
  • Exercer un œil critique sur les visualisations pour les rendre plus pertinentes, lisibles et engageantes

À l’issue de cette formation, les stagiaires seront en mesure d’analyser, trier, et traiter des données brutes, pour établir un choix de représentation et réaliser un concept de visualisation. Elle aiguisera leur regard, pour rendre leurs visualisations de données plus pertinentes, lisibles et engageantes.

    Introduction à la visualisation de données

    • Comprendre la visualisation de données, son utilité et ses enjeux
    • Identifier les représentations visuelles applicables aux données
    • Classifier les types de représentation et établir une nomenclature afin de les appliqués à nos données
    • Appréhender les limites humaines à la compréhension pour pouvoir faciliter la compréhension
    • Établir un panorama des outils (d’Excel à Tableau Software, en passant par les outils en ligne)
    • Jauger de la pertinence de certains outils par la prise en main

    Exercice : quiz de connaissance

    Déterminer le graphe le plus pertinent pour le message à délivrer

    • Analyser et trier ses données pour préparer un projet
    • Déterminer la cible et l’objectif de la visualisation afin d’apporter un point de vue
    • Établir des concepts et itérer autour des mêmes données pour pouvoir choisir le plus pertinent
    • Connaître et employer les codes et pratiques

    Exercice : identifier et isoler des données importantes pour proposer la meilleure représentation visuelle

    Concevoir et expérimenter des concepts

    • Esquisser rapidement des concepts pour tester les possibilités
    • Optimiser l’utilisation du texte, des légendes et des étiquettes pour plus de lisibilité
    • Composer avec la couleur et ses contraintes
    • Élaborer une critique constructive pour affiner ses concepts

    Exercice : recherche d’alternatives aux graphes les plus courants (camemberts, courbes, histogrammes…)

    Méthodologie

    • Comprendre les données et les modes de représentation qui leur sont appropriés
    • Anticiper ou gérer une difficulté (données manquantes, évolutions peu visibles, échelles faussées…)
    • Analyser les tendances graphiques du moment
    • Esquisser le concept avant de passer au code/à l’outil

    Exercice : décliner des alternatives visuelles autour d’un sujet imposé

    Justifier ses analyses et choix graphiques

    • Estimer les points forts et les points faibles de ses concepts afin d’en compenser les lacunes
    • Justifier son raisonnement et sa méthodologie pour argumenter ses choix
    • Tester la réalisation pour être sûr de sa lisibilité et de son interprétation

    Mise en situation : proposer et défendre un concept selon un cahier des charges précis

    • Dataminers
    • Chargés d'études statistiques
    • Développeurs
    • Chefs de projet
    • Consultants en informatique décisionnelle.
    • Durée: 5 jours
    • Tarif: 3000 € HT
    Dates des prochaines sessions :
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    Dates des sessions

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