Formateur Ziggourat

Datavisualisation CPF

Comprendre les enjeux du data storytelling. Disposer des premiers éléments pour mener un projet de datavisualisation.
Durée de la formation
28 heures
accessibles à distance
Durée de la formation 2 200
HT / personne
Finançable avec votre CPF

Objectifs de la formation

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.

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28 heures
sur 4 jours

En présentiel ou à distance pour s'adapter au mieux à vos besoins.

8 participants max

Classe virtuelleEn visio avec votre formateur: vous voyez son écran, il voit le votre. En groupe ou en tête à tête.

IntraFormation sur mesure pour votre entreprise, dans vos locaux, au centre ou à distance.

Inter ParisFormation de groupe, sur place ou à distance.

Certifications

Cette formation n'est pas certifiante.

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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.

Programme Datavisualisation

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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du 14 févr au 17 févr 2022
2200 €
Disponibilité Hiver
du 09 mai au 12 mai 2022
2200 €
Disponibilité Printemps
du 01 août au 04 août 2022
2200 €
Disponibilité Été
du 24 oct au 27 oct 2022
2200 €
Disponibilité Automne
du 16 janv au 19 janv 2023
2200 €
Disponibilité Hiver
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