Visualisation pour la science des données - Création de vues et tableaux de bord

Aperçu

Master data visualization techniques for creating impactful views and dashboards, focusing on best practices for effective data presentation and communication in data science applications.

Programme

• Introduction à la visualisation de données
Importance de la visualisation de données en science des données
Aperçu des outils et logiciels de visualisation
• Principes d'une visualisation de données efficace
Comprendre le public et le contexte
Choisir les bons graphiques et diagrammes
Utiliser efficacement les couleurs, étiquettes et annotations
Éviter les écueils et biais courants
• Exploration des outils de visualisation
Introduction aux outils de visualisation populaires (par exemple, Tableau, Power BI, Plotly)
Exercices pratiques avec des outils sélectionnés
• Conception de vues attrayantes
Créer des tableaux de bord de données interactifs
Équilibrer détail et simplicité
Incorporer la narration dans la visualisation de données
• Techniques avancées de visualisation
Utilisation de types de graphiques avancés (comme les cartes de chaleur, treemaps, graphes de réseau)
Visualisations de données interactives et dynamiques
Visualiser des ensembles de données complexes (comme les données géospatiales, les séries temporelles)
• Meilleures pratiques pour la conception de tableaux de bord
Mise en page et organisation des tableaux de bord
Optimisation pour l'expérience utilisateur et l'accessibilité
Études de cas de tableaux de bord efficaces
• Éthique des données et visualisation
Assurer l'exactitude et l'honnêteté des représentations visuelles
Impact des visuels trompeurs
• Projet pratique : construction d'un tableau de bord de données
Configuration du projet et sélection des données
Conception et mise en œuvre étape par étape
Session de révision par les pairs et retour d'expérience
• Résumé du cours et prochaines étapes
Révision des concepts clés et compétences acquises
Ressources pour l'apprentissage et l'exploration ultérieurs en visualisation de données
Conseils pour constituer un portfolio ou utiliser des visualisations dans le cadre professionnel

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Matières

Data Science