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Data Visualisation

28h

2640 €

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Data Visualisation

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objectifs

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. Cette formation est destinée aux journalistes, chargé/responsable de la communication, graphistes ou infographistes, toutes personnes susceptibles de devoir présenter des données

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)


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