Formation Développer des applications de Data Visualisation (cours dédié aux actions collectives Atlas)

Durée 4 jours
Niveau Fondamental
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence ODAN
Éligible CPF Non

La datavisualisation (ou Dataviz) consiste à présenter de manière graphique les données afin d’en faciliter l’utilisation à différents niveaux (lecture, analyse, communication, etc). Au-delà des outils et des technologies, et indépendamment du volume de données à traiter, c’est aussi l’art de représenter les données de façon visuelle afin de les rendre plus accessibles, comparables et surtout compréhensibles.

Cette formation Applications Data Visualisation démarre par une présentation des enjeux et des principes de la Datavisualisation puis présente les différents modèles graphiques qui pourront servir de projection à la conception et au design de nos rapports. Un éclairage sur le cadre juridique de l’utilisation des données vous permettra également d’intégrer certains éléments dans votre conception ainsi que dans votre communication future autour de vos rapports.

Nous vous présentons ensuite un panorama des grandes bibliothèques et outils existants dans l’éco-système de la Datavisualisation sous forme de bibliothèques, API ou outils puis vous les mettez en œuvre afin de disposer d’une vision concrète de leurs rendus dans un contexte principalement Python et Javascript. Un dernier chapitre permet de prendre en main la visualisation des données sous forme de cartes (cartographie) en utilisant vos propres données et/ou en vous appuyant sur des sources existantes (Open Data).

Objectif opérationnel :

Savoir développer des applications d'analyse de données et de data visualisation dans un environnement Big Data.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation Applications Data Visualisation, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Définir les principes fondamentaux de la visualisation de données
  • Identifier les enjeux juridiques de la gestion de données
  • Déterminer les technologies et APIS pour la visualisation de données
  • Utiliser les principaux frameworks pour créer des applications de datavisualisation

Public :

Ce cours Applications Data Visualisation s'adresse aux développeurs, data analysts, data scientists, statisticiens ainsi qu'aux chefs de projets.

Prérequis :

Il est recommandé d’avoir des connaissances en développement logiciel pour suivre cette formation Applications Data Visualisation. La maîtrise d’un langage de programmation est un plus pour pouvoir être autonome dans la mise en œuvre des TPs.

Jour 1

Enjeux de la datavisualisation

Exemples de perte de temps dans la recherche et l’analyse de l’information
Spécificités liées à la création massive de données
Comment peut-on faire parler les données ?
Data visualisation versus Représentation symbolique
Bien identifier les objectifs avant le développement (reporting, tendance, …)
Communiquer efficacement autour d’un projet
Gérer efficacement les flux de données
Mettre en avant nos présentations (Data Storytelling)
AtelierExemple de mise en place de rapports graphiques sous forme de Data Storytelling comparée à une approche symbolique classique (tableau, chiffres) pour mettre en avant l’apport de la Datavisualisation dans une communication efficace et lisible

Choisir le bon modèle

Les diagrammes courants (histogrammes, pie chart, 3D, …)
Visualisation multidimensionnelles (nuages de points, …)
Comment représenter les grandes dimensions ?
Visualisation des réseaux
Visualisation hiérarchique
Visualisation linéaire
Visualisation vectorielle
AtelierÉtudes de cas autour des « bons » modèles de représentation des données en fonction des informations que l’on souhaite mettre en lumière (comparaison de données, analyse de composition d’un ensemble de données, recherche de tendances, etc.)Jour 2

Conception et design

Problématiques usuelles
Spécificités des gros volumes de données (Big Data)
Fonctionnement de notre système perceptif 
Le modèle de variables visuelles
Impacts de l’intensité, la saturation et la teinte des couleurs
La nécessite de l’interaction
Conseils et bonnes pratiques sur la conception
AteliersAnalyse du temps de réaction pour identifier la même information selon différents modèles de présentation afin d’en retenir le meilleur.
Choisir des variables visuelles afin de constituer des primitives graphiques efficaces (position, longueur, etc.)
Conception de rapports faciles à mémoriser et efficaces dans la communication.
Exemple de Data Storytelling mettant en avant la recherche de la simplicité et la mise en avant de l’information à délivrer

Le cadre juridique concernant le stockage et l’analyse de données

Les notions fondamentales du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)
La règlementation côté « informatique »
Les obligations de l’entreprise
Les obligations du développeur
Le rôle du DPO (délégué à la protection des données)
Les obligations vis-à-vis des sous-traitants (conformité)
Les données que l’on ne peut pas échanger
AteliersExemples de situations de non-conformité et risques encourus. 
Exemples d’actions concrètes de DPO en entreprise pour la mise en conformité
Jour 3

Panorama des librairies pour la Data Visualisation (diagrammes, réseaux, …)

Environnement JavaScript (Highcharts, Toast UI Chart, D3.js, Recharts, Chart.js, …)
Frameworks de DataVisualisation basés sur Java (JavaFX, JFreeChart, API Swing…)
Les libraries Python (Matplotlib, Pandas, Scikit-learn…)
Utiliser Matplotlib avec D3js pour des visualisations de données interactive via un navigateur
Les outils standards de la BI (Power BI, Tableau)
AteliersManipulations des principales bibliothèques 
Démonstrations autour de Power BI (pour ne pas réinventer ce qui existe déjà)
Réalisation de plusieurs visualisations interactives orientées diagrammes (en JavaScript)
Mise en place et choix de différents leviers d'interaction : légendes interactives, survol etc.
Réalisation d’une visualisation orientée réseau (en JavaScript)
Jour 4

Datavisualisation en Python avec Matplotlib

Vue générale de Matplotlib
Le module pylot (fonctions, graphiques, …)
Tracer des lignes, des figures, etc.
Paramètres (label, color, legend, etc.)
Compléments (graphiques à barres, nuage, …)
AtelierCet atelier est guidé par le formateur. Les éléments techniques sur l’IA et les statistiques reposent sur des compétences scolaires. L’idée ici est surtout de manipuler les bibliothèques graphiques proposées par Python avec un résultat puissant (prédiction de prix) qui met en avant l’apport de la visualisation des données pour l’analyse. Toutes les étapes sont représentées dans un plan avec MatplotLib. On fait varier de façon interactive les caractéristiques d’un produit et cela modifie sa prévision de prix

Cartographie et données

Procédé général (fond de carte, récolte, style)
Où trouver les cartes (OGC, OSGEO, …) ?
Les API Javascript (Open Layers, Leaflet, D3, …)
L’exemple propriétaire de Google Maps
Paquets géospatiaux pour Python (Pandas et geoPandas)
Comment collecter des données « ouvertes » (OpenData) ?
AteliersCréation d’applications cartographiques WEB en Javascript (plan de ville,création de carte, localisation de zone d’activité selon nos propres critères)
Récupération de données publiques (en Python) pour afficher une carte des zones colorisées en fonction de leur type (commerce, résidentiel, etc.) et de leur prix moyen au m2 afin de disposer d’un rapport sur l’équilibre des commerces / logement et leurs répartitions
Date de mise à jour du programme : 05/04/2024

Dates et lieux

Du 16 au 19 septembre 2024
Lieu
Distanciel
Durée
4 jrs
2490 € HT
Du 16 au 19 septembre 2024
Lieu
Paris
Durée
4 jrs
2490 € HT
Du 14 au 17 octobre 2024
En bonne voie de maintien
Lieu
Distanciel
Durée
4 jrs
2490 € HT
Du 14 au 17 octobre 2024
En bonne voie de maintien
Lieu
Paris
Durée
4 jrs
2490 € HT
Du 10 au 13 décembre 2024
Lieu
Distanciel
Durée
4 jrs
2490 € HT
Du 10 au 13 décembre 2024
Lieu
Paris
Durée
4 jrs
2490 € HT

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