Formations BigData & NoSQL Formation Développer des Applications de DataVisualisation

Formation Développer des Applications de DataVisualisation

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Logo formation application datavisualisation
Prix 2790€ HT / personne
Durée 4 jours ( 28 heures )

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

À l’ère du Big Data, pouvoir communiquer efficacement et sans erreur ces données est devenu extrêmement important pour la prise de décisions.

La visualisation de données (aussi appelée DataViz), est devenu une discipline à part entière dont l’objectif est d’informer de la meilleure des manières toutes les parties prenantes d’une organisation.

Cette approche s’appuie sur des principes essentiels du design comme la réduction de la charge cognitive, l’esthétisme ou encore la simplicité. Allier statistiques, préparation et visualisation des données constituent un atout considérable pour établir votre stratégie.

Notre formation en développement d’applications de data visualisation s’appuiera sur la définition de la visualisation de données ainsi que son cadre juridique. Vous découvrirez également comment représenter ces données en pratique, en développant des applications avec Python (Matplotlib et Pandas).

 

Objectifs

  • Comprendre la data visualization, ses enjeux, ses objectifs et ses principes
  • Concevoir des visualisations de données
  • Maîtriser le cadre juridique du stockage et de l’analyse de données
  • Connaître les outils et les principaux frameworks de visualisation de données
  • Utiliser les APIs pour la visualisation de données

 

Public visé

  • Développeurs
  • Chefs de projet
  • Data analysts
  • Data scientists
  • Statisticiens
  • Personnes souhaitant réaliser des visualisations de données de manière pratique

 

Pré-requis

Connaissances de base en développement logiciel

Programme de notre formation Développer des Applications de DataVisualisation

 

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

Pour aller plus loin

Formation Tableau Desktop

Formation Python avec Scikit.Learn

Formation Python : Analyse de données

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

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