Datavisualisation
Public Concerné
Savoir nettoyer et préparer un jeu de données.
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2021-2022 :
- Nombre d'inscrits : 28
- Taux de présence à l'évaluation : 96%
- Taux de réussite à l'évaluation : 100%
Objectifs pédagogiques
Les enseignements développés concernent à la fois l'acquisition de connaissances théoriques sur les principes de bases de conception et de réalisation de datavisualisation, et le développement de savoir-faire pratiques de data-visualisation directement utilisables en situation professionnelle.
Contenu de la formation
- Introduction à la data-visualisation
- Acteurs et plateformes de datavisualisation
- Typologie des données et préparation des données
- Modèles proportionnels destinés à faciliter les comparaisons ; modèles temporels montrant l'évolution dans le temps ; modèles relationnels. Etudes de cas autour du data journalism.
- Programmation JSON
- Shiny / Logiciel R
Description des modalités de validation
Exercices tutorés et projet final individuel.
Prévisions d'ouverture
| Groupe | Semestre | Modalité | État d'ouverture | Date du premier cours | Lieux | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USID0H | Datavisualisation | 4 | Cours de Jour | - | - | - | - |
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
