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Visualisation pour la science des données - Création de vues et tableaux de bord
Maîtrisez les techniques de visualisation de données pour créer des vues et des tableaux de bord percutants, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques pour une présentation et une communication efficaces des données dans les applications de science des données.
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Aperçu
Maîtrisez les techniques de visualisation de données pour créer des vues et des tableaux de bord percutants, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques pour une présentation et une communication efficaces des données dans les applications de science des données.
Programme
- Introduction à la visualisation de données
- Principes d'une visualisation de données efficace
- Exploration des outils de visualisation
- Conception de vues attrayantes
- Techniques avancées de visualisation
- Meilleures pratiques pour la conception de tableaux de bord
- Éthique des données et visualisation
- Projet pratique : construction d'un tableau de bord de données
- Résumé du cours et prochaines étapes
Importance de la visualisation de données en science des données
Aperçu des outils et logiciels de visualisation
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
Introduction aux outils de visualisation populaires (par exemple, Tableau, Power BI, Plotly)
Exercices pratiques avec des outils sélectionnés
Créer des tableaux de bord de données interactifs
Équilibrer détail et simplicité
Incorporer la narration dans la visualisation de données
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)
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
Assurer l'exactitude et l'honnêteté des représentations visuelles
Impact des visuels trompeurs
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
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
Sujets
Science des données