AMBIENT IT : 12. Développer des applications de DataVisualisation
Organisme
93500 PANTINVoir toutes ses formationsAutres organismes proposant cette formation
Durée
Modalités
- Classe virtuelle
- Présentiel
Travaux pratiques, QCM de validation des acquis, évaluation à chaud et à froid.
Prix
Public
Développeurs, Chefs de projet, Data Analysts, Data Scientists, Analystes et Statisticien ou toute personne souhaitant réaliser de manière pratique des visualisations de données.
Pré-requis
Avoir des connaissances de base en développement logiciel
Objectifs pédagogiques
Comprendre les principes clés de visualisation de données
Appréhender la conception de visualisations de données
Maîtriser le cadre juridique du stockage et de l'analyse de données
Utiliser des APIs pour la visualisation des données
Développer avec les principaux Frameworks de visualisation des données (informations, réseaux, diagrammes…)
Programme détaillé
L’IMPORTANCE DU CONTEXTE
- Comment le contexte influence notre visualisation ?
- Adapter ses visuels au contexte
- Exploratory vs Explanatory analysis
- Types de données
- Données numériques
- Données catégorielles
- Séries temporelles
- Les questions à répondre avant de se lancer
- Storyboarding
LES PRINCIPES DESIGN
- Le minimalisme
- La simplicité
- Les couleurs et le contraste
- La typographie et le style
- La hiérarchie
- La variété et l’unité
COMMENT ET QUAND APPLIQUER LES DIFFÉRENTES MODÈLES DE REPRÉSENTATION ?
- Le texte
- Les tables
- Les graphs
- Les points
- Les lignes
- Les bars
- Les graphiques en 3D
- Les autres types de graphiques
DATA STORYTELLING
- Les éléments qui rendent une visualisation persuasive
- Avoir une Big Idea
- Construire une structure narrative
- Simplifier son discours
- Le pouvoir de la répétition
LE CADRE JURIDIQUE CONCERNANT LE STOCKAGE ET L’ANALYSE DE DONNÉES
- Les notions fondamentales du RGPD
- La règlementation pour les serveurs
- Les obligations
- Tenir un registre de traitement de données et le mettre à jour
- Désigner un DPO
- Assurer la conformité de ses sous-traitants
- La règlementation relative au couplage des données
- 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 données
RÉCUPÉRATION DES DONNÉES
- Intégrer des données avec Python
- Récupérer des données offline avec Python
VISUALISATION DE DONNÉES AVEC MATPLOTLIB
- Pyplot
- Commencer une session interactive
- Tracé interactif avec l’état global de Pyplot
- Configuration de Matplotlib
- Définition de la taille de la figure
- Les étiquettes et les légendes
- Les titres et étiquettes d’axes
- Axes et sous-tracés
- Les types de tracés
- Les graphiques à barres
- Les nuages de points
- Seaborn : facet_grid et PairGrid
EXPLORER SES DONNÉES AVEC PANDAS
- Visualiser ses données avec Pandas
- Effectuer des comparaisons
- TP : Trouver des insights à partir de ses visualisations
RÉUSSIR SON ANALYSE DE DONNÉES
- L’importance de la collecte et de la préparation des données
- Les différentes phases de l’analyse de données
- Réaliser une analyse descriptive
- Appliquer les bons algorithmes et modèles prédictifs
- Automatiser son processus d’analyse de données