Objectif

Apprendre les différentes techniques de visualisation de données.

Contenu

Visualisation de données : introduction et principes. Catégories d’affichage de la visualisation de données (entre autres : tables, tableaux de bord, graphes et courbes, cartes). Visualisation multivariée, géospatiale, et interactive. Outils et librairies de visualisation de données. Librairies de manipulation et de visualisation de données (entre autres : NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, plotly, ggplot avec Python et dplyr, reshape2, ggplot2, Lattice, LeafletR, Plotly, sunburstR, RGL, dygraphs avec R). Reporting : avantages, types, démarche et règles à suivre, données à intégrer, et reporting attractif.

Formules pédagogiques

Leçons magistrales, travaux pratiques, exercices, étude de cas.