Datavisualisation
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Paris 
Classe virtuelle 28 heures sur 4 jours
à Paris & à distance
(Zoom, Google Meet, etc.)
2 200 € HT / personne
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QUALIOPI
8 stagiaires maximum par session.
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Objectifs de la formation
Datavisualisation
Cette formation vous permet : d'évaluer la donnée et sa structure; de définir la Data Visualisation et les Big Data de déterminer ses indicateurs; d'associer les indicateurs et les choix de visualisation.
Pré-requis
Aucun pré-requis nécessaire.
Pour qui ?
Journalistes, chargé/responsable de la communication, Graphistes ou infographistes, toutes personnes susceptibles de devoir présenter des données.
Avoir suivi
Aucun programme supplémentaire n'est requis pour suivre cette formation.
Au programme
Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Données structurées et données non-structurées
- Définition de la notion de Data Visualisation
Les Big Data : définitions
- Datawarehouse, Opendata, Cloud Computing, Data Center, Data Mining, etc.
- Les 5 V des Big Data (Volume, Vitesse, Variété, Valeur, Véracité).
- Les premiers enjeux du Big Data.
Où trouver les données ?
- Comment extraire de l'information des données brutes ?
- Préparation des données
- Corrections des données
- Extraction de l'information
- Evaluation de l'information
- Notions de stockage, de protection et de sauvegarde des données
Introduction à la visualisation en temps-réel
- Où trouver les outils de visualisation (logiciels payants ou en open source) ?
- Notion d'indicateur
- Importance du choix de l'indicateur
- Contre-exemples
Les indicateurs
- Indicateur uni-dimensionnel : mode, moyenne, médiane, écart-type, intervalle interquartile, moment centré d'ordre 4, Skewnes, Kurtosis, coefficient de variations
- Choix de la visualisation : boîte à moustache, bâtons, secteurs, histogrammes, diagrammes étoiles, cartographique
- Indicateur bi-dimensionnel : corrélation, Chi 2, coefficient d'association, copules, etc.).
- Choix de la visualisation : diagrammes de dispersion, droite de régression, Analyse Factorielle des Correspondances, etc.
- Indicateur spatial (corrélogrammes, semi-variogrammes), indicateur dynamique (semi-variogrammes temporels), indicateur spatial-dynamique.
- Choix des visualisations : cartes issues du Krigeage, etc.
- Synthèse des différents types de visualisation et des choix possibles.
Cas pratique 1 : Données structurées en petit nombre
Cas pratique 2 : Données non structurées en petit nombre
Cas pratique 3 : Données provenant des Big Data (notamment question de la visualisation en temps-réel)
Méthode pédagogique
8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est envoyé en fin de stage (vidéos tutorielles et/ou support spécifique). La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices applicatifs et/ou ateliers.
Modalité de validation des acquis
Évaluation continue via des exercices applicatifs et/ou des ateliers de mise en pratique. Évaluation en fin de stage par la complétion d'un questionnaire et/ou d'une certification officielle issue du Répertoire Spécifique. Émargement quotidien d'une feuille de présence (en présentiel ou en ligne). Complétion par le formateur/la formatrice d'un suivi d'acquisition des objectifs pédagogiques. Remise d'une attestation individuelle de réalisation.
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