Data Visualisation | Développer des applications de Data visualisation Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 21/12/2023

Bannière visuelle de présentation de la formation

Présentation

La pr√©pond√©rance des donn√©es dans l'entreprise et l'essor du ¬ę Big Data ¬Ľ rend indispensable le fait de repr√©senter graphiquement ses donn√©es pour qu'elles soient plus lisibles et compr√©hensibles. Graphiques classiques ou plus originaux, cartographies, chronologies et √©laboration d'infographies sont les outils de la ¬ę Dataviz ¬Ľ. Aujourd'hui, ces outils sont rendus accessibles par de nombreux logiciels ou applications Web (¬ę Software As A Service ¬Ľ).

 

Une formation pour non-spécialistes qui apporte des solutions innovantes pour représenter visuellement des données.

 

Un tour d'horizon résolument opérationnel : l'accès à de nombreux outils pendant cette formation permet de concrétiser directement les cas traités.

Informations éligibilité financement Actions Collectives

Formation pouvant être prise en charge à 100% dans le cadre des Actions Collectives.

Pour en bénéficier, contactez-nous à hello.institute@docaposte.fr et complétez votre inscription sur campusAtlas. 

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Objectifs

  • Comprendre les concepts et l'apport du Big Data par rapport aux enjeux m√©tiers
  • Comprendre l'√©cosyst√®me technologique n√©cessaire pour r√©aliser un projet Big Data
  • Acqu√©rir les comp√©tences techniques pour g√©rer des flux de donn√©es complexes, non structur√©s et massifs
  • Impl√©menter des mod√®les d'analyses statistiques pour r√©pondre aux besoins m√©tiers
  • Appr√©hender un outil de Data Visualisation pour restituer des analyses dynamiques

Programme

Approche méthodologique de la visualisation de données

  • D√©finir le message, raconter une histoire
  • Identifier les types de donn√©es disponibles (quantitatives ou qualitatives)
  • Recueillir et pr√©parer les donn√©es (OpenData, Google Refine, Microsoft Power Query‚Ķ)
  • Bonnes pratiques pour la mise en forme des visualisations

 

Panorama des outils de data visualisation

  • Microsoft Excel : nouvelles capacit√©s et limites.
  • Autres logiciels (libres et √©diteurs) et add-ins Microsoft (Think Cell, Mekko Graphic, Peltier Tech Charts).
  • Applications en ligne (¬ę Software As A Service ¬Ľ) : infogr.am, datawrapper.de

 

Choisir le graphique en fonction des données et du message à transmettre

  • Repr√©senter les s√©ries temporelles (courbes et tendances, sparklines)
  • Repr√©senter les proportions (Waterfall, treemap, Nightingale, diagramme de Venn, marimekko, jauge, piste)
  • Repr√©senter les relations (corr√©logramme, boxplot, tableau bulle, nuage de points, nuage de bulles ¬ę trendalyzer ¬Ľ)
  • Repr√©senter la r√©partition spatiale (cartes g√©ographiques, heatmap)
  • Repr√©senter un corpus de texte par un nuage de mots (tag cloud)

 

Aller vers les infographies

  • D√©finir une ligne directrice (narration visuelle)
  • Hi√©rarchiser l'information
  • Outils en ligne : Easel.ly, Many Eyes, Hohli, Visual.ly
  • Diffuser et partager une infographie

 

Le cadre juridique concernant le stockage et l'analyse de données

  • Les notions fondamentales du RGPD
  • La r√®glementation pour les serveurs Les obligations
  • Tenir un registre de traitement de donn√©es et le mettre √† jour
  • D√©signer un DPO
  • Assurer la conformit√© de ses sous-traitants
  • La r√®glementation relative au couplage des donn√©es
  • Les risques en cas de non-respect

 

Présentation des outils de DataViz

  • Les frameworks JavaScript
  • Les frameworks Java
  • Les libraries Python (Matplotlib, Pandas, Scikit-learn...)
  • Tableau et PowerBI
  • Utiliser les APIs pour la visualisation de donn√©es

 

Datavisualisation avec Python

  • Mise en place d'un notebook Jupyter
  • Scrapping et extraction des donn√©es
  • Manipuler les donn√©es avec Pandas
  • Effectuer des comparaisons
  • Pr√©sentation de Matplotlib
  • Tra√ßage de graphiques et diagrammes
  • Autres visualisations¬†: histogrammes, nuages de points, cercles et matrices de corr√©lation, ‚Ķ
  • Pr√©sentation de l'alternative Seaborn¬†: facet_grid et PairGrid

 

Réussir son analyse de données

  • L'importance de la collecte et de la pr√©paration des donn√©es
  • Les diff√©rentes phases de l'analyse de donn√©es
  • R√©aliser une analyse descriptive
  • Appliquer les bons algorithmes et mod√®les pr√©dictifs
  • Automatiser son processus d'analyse de donn√©es

Public visé

  • D√©veloppeurs,
  • Chefs de projet,
  • Data Analysts,
  • Data Scientists,
  • Analystes et Statisticien,
  • Toute personne souhaitant r√©aliser de mani√®re pratique des visualisations de donn√©es.

Modalités pédagogiques

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

 

  • Formation en pr√©sentiel
    • En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
    • En individuel (monitorat)
    • En journ√©e ou en cours du soir (sur demande sp√©cifique)
  • Formation en distanciel
    • Distanciel synchrone
    • Distanciel asynchrone

Prérequis

  • Avoir des connaissances de base en d√©veloppement logiciel

Moyens et supports pédagogiques

  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Apports¬†des connaissances communes.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Mises en situation sur le th√®me de la formation¬†et des cas concrets.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† M√©thodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Equilibre th√©orie / pratique : 60 % / 40 %.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Supports de cours fournis au format papier et/ou num√©rique.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Ressources documentaires en ligne et r√©f√©rences mises √† disposition par le formateur.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Pour les formations en pr√©sentiel dans les locaux mis¬†√† disposition, les apprenants¬†sont accueillis dans une salle de cours √©quip√©e d'un r√©seau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropri√©s est mis √† disposition (le cas √©ch√©ant).

Modalités d'évaluation et de suivi

En amont de la formation

·       Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).

·       Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation

¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† √Čvaluation continue des acquis avec¬†des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation

·       Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.

·       Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.

·       Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.

·       Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

Accessibilité

Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.

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Inscription possible jusqu'à 10 jours avant démarrage formation

Prochaines Sessions

  • D√©sol√©, cette formation n'est pas programm√©e pour le moment.

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