Contenu
Visualisation de données : introduction et principes. Catégories d’affichage de la visualisation de
données (entre autres : tables, tableaux de bord, graphes et courbes, cartes). Visualisation
multivariée, géospatiale, et interactive. Outils et librairies de visualisation de données. Librairies
de manipulation et de visualisation de données (entre autres : NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib,
Seaborn, plotly, ggplot avec Python et dplyr, reshape2, ggplot2, Lattice, LeafletR, Plotly,
sunburstR, RGL, dygraphs avec R). Reporting : avantages, types, démarche et règles à suivre,
données à intégrer, et reporting attractif.
Formules pédagogiques
Leçons magistrales, travaux pratiques, exercices, étude de cas.