Datavisualisation CPF

Comprendre les enjeux du data storytelling. Disposer des premiers éléments pour mener un projet de datavisualisation.

28 heures
accessibles à distance

2 200

HT / personne
Finançable avec votre CPF

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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

Certifications

Cette formation n'est pas certifiante.

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.

En savoir plus sur notre approche...