- Référence : OPDV
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1995€ HT
Choisir une date et RéserverFormation Data Visualisation en Python Utiliser les bibliothèques Matplotlib, Seaborn et Plotly pour la création de vos graphiques
Durée
3 jours
Niveau
Intermédiaire
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
OPDV
Éligible CPF
Non
Cette formation Data Visualisation en Python vous propose une approche complète de la dataviz avec Python.
Après une introduction sur les concepts de la data visualisation, vous apprendrez à les mettre en œuvre en Python avec un panel représentatif de diagrammes professionnels.
Vous verrez ensuite comment sélectionner le meilleur diagramme pour vos objectifs de présentation et de communication tout en optimisant la mise en forme des graphiques. Parmi les bibliothèques présentées en détail nous nous servirons principalement de Matplotlib, Plotly et Seaborn dans de nombreux travaux pratiques résumés dans un projet final conçu dans une approche professionnelle.
Objectif opérationnel :
Savoir créer des diagrammes professionnels grâce aux bibliothèques de Data Visualisation en Python.
Objectifs pédagogiques :
A l'issue de cette formation Data Visualisation en Python, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Acquérir une compréhension approfondie des principes fondamentaux de la dataviz, y compris l'importance de la communication visuelle des données
- Choisir parmi les modules de dataviz en Python (Matplotlib, Plotly et Seaborn), et utiliser ces outils pour créer des visualisations impactantes
- Choisir les types de diagrammes les plus appropriés pour représenter différentes informations, en fonction des contextes spécifiques
- Optimiser le choix des couleurs, la disposition et d'autres éléments graphiques pour améliorer la clarté et l'esthétique de leurs visualisations
Public :
Ce cours s'adresse principalement à un public déjà familiarisé avec les bases de Python et souhaitant acquérir des compétences avancées en visualisation de données. Le public cible concerne principalement les développeurs Python, les analystes de Données, les data Scientists, les professionnels de la Business Intelligence...
Prérequis :
Pour suivre cette formation Data Visualisation en Python, il est nécessaire de connaître les bases de la programmation en Python et d'avoir des notions rudimentaires de manipulation de données avec Pandas. Vous pouvez les acquérir en suivant la formation Python, programmation objet (OPYT).
Introduction à la Data Visualisation et présentation des types de diagrammes
Introduction à la DatavizDéfinition de la dataviz et son rôle dans l'analyse des donnéesImportance de la communication visuelle des donnéesTypes de diagrammes et leur utilisationPrésentation des diagrammes les plus courants : barres, lignes, camemberts, scatter plots.
Exemples d'utilisation dans des contextes spécifiques tels que comparaisons, tendances, distributions
Bonnes pratiques en Dataviz
Sélection de diagrammes selon la situationMéthodes pour choisir le type de diagramme en fonction du message à communiquerCas pratiques pour permettre aux participants de choisir le bon type de graphiqueBonnes Pratiques de DatavizPrincipes de conception essentiels : lisibilité, simplicité, efficacitéExemples de bonnes pratiques avec des outils de dataviz populaires
Mise en forme et optimisation
Mise en forme de graphiquesChoix de couleurs efficaces pour transmettre le message visuelAgencement optimal des éléments graphiques pour maximiser la compréhensionPratique de la mise en formeAtelier pratique d'optimisation de graphiques avec des retours et suggestions d'améliorationExercices interactifs pour appliquer les principes de mise en forme
Principaux modules de Dataviz en Python
Présentation des modulesVue d'ensemble de Matplotlib, Plotly, Seaborn, etc.Comparaison de la popularité, des forces et des faiblesses de chaque moduleDécouverte des fonctionnalités des modulesDémonstrations interactives des fonctionnalités clés de chaque module
Discussions sur les cas d'utilisation appropriés pour chaque bibliothèque
Mise en situation pratique et projet final
Exercices pratiquesApplication des connaissances acquises sur des jeux de données réelsRésolution de problèmes courants en dataviz à travers des exercices pratiquesProjet finalLes participants travaillent sur un projet de dataviz complet
Présentations des projets avec des discussions sur les choix de conception et les défis rencontrés
Publication de son rapport de données en ligne
Dates et lieux
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