Datavisualisation pour tous
Public Concerné
L'UE est intégrée aux parcours de la Licence Web Analytics du CNAM (LP13802A) et du Master Stratégies économiques, numérique et données (SEND)
Cette UE est transverse et peut s'intégrer dans tout parcours de formation.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 71
- Taux de présence à l'évaluation : 48%
- Taux de réussite parmi les présents : 97%
Objectifs pédagogiques
Il s'agit d'ouvrir les compétences de visualisation au plus grand nombre en donnant une compréhension claire et complète des possibilités offertes, et du potentiel des outils afin d'exploiter des données et de réaliser des visualisations pertinentes. Les enseignements proposés 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 compétences pratiques directement utilisables en situation professionnelle.
Contenu de la formation
- Introduction à la datavisualisation par l'étude de cas : origines historiques, objectifs, principes de base techniques de la datavisualisation (BDD, API, architecture) ; Méthodologie de la datavisualisation : méthodes et bonnes pratiques de la collecte à la publication ; Éléments de statistiques descriptives et bonnes pratiques.
- Principes de base de sémiologie graphique : connaissances pour la mise en forme visuelle de données (perception visuelle, sémiologie graphique, couleur, forme, etc.) et Typologie de la datavisualisation : typologies des données et des formes de représentation visuelles (algorithmes et structures).
- Panorama des outils et des sources de données : présentation des données Open data, des solutions Open source (logiciel, R, Gephi, QGIS, etc.), des produits logiciels éditeurs (Power BI, Google Analytics, etc.), des langages de programmation, et des librairies de code informatique.
Cours et travaux dirigés pour l'acquisition de savoir-faire pratiques pour la réalisation de datavisualisation :
- Visualisation de données structurées/non structurées : méthodes et outils pour l'analyse de données (Excel, Power BI, outils Open source, plateformes en ligne, etc.)
- Visualisation et web analytics : méthodes et outils pour l'analyse visuelle de données analytics (Google Analytics, etc.)
- Cartographie numérique : méthodes et outils pour l'analyse visuelle de données géographiques. Production de cartes statiques et interactives (QGIS, etc.).
- Analyse visuelle de réseaux : méthodes et outils pour la réalisation de graphes de relations (réseaux sociaux, cartographie site web, etc./Gephi)
Description des modalités de validation
En alternance ou en formation continue en journée :
Merci de consulter directement le secrétariat pédagogique de votre formation pour obtenir le planning.
En formation « à la carte Hors Temps de Travail », en présentiel, à distance ou hybride :
Voir les dates, les lieux d'enseignement et les modalités d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation.
- Paris
- Paris
- 2026-2027 1er semestre: Formation à distance planifiée soir ou samedi
- 2027-2028 1er semestre: Formation à distance planifiée soir ou samedi
- Paris
