Datavisualisation pour tous

Contenu

Cours (bases théoriques):

• Introduction à la datavisualisation par l'étude de cas : origines historiques, objectifs, principes de bases techniques de la datavisualisation ( BDD, API, architecture); Processus de la datavisualisation : méthodes et bonnes pratiques de la réalisation à la diffusion; Panorama des outils et des sources de données : présentation des solutions Open sources, des produits logiciels par secteur d'activité et des libraires de code informatique outils de programmation simple et avancé; Acteurs du marché de la datavisualisation : présentation de cas par des entreprises Editrices de solutions logicielles.
• Principes de bases de sémiologie graphique : connaissances pour la mise en forme visuelle de données (perception visuelle, sémiologie graphique, couleur, forme, etc.)
• Typologie de la datavisualisation : Typologies des données et des formes de représentation visuelles (algorithmes et structures).

• Analyse de données structurées : introduction aux méthodes et outils d'analyse de données exploratoires et analytiques pour la visualisation de données structurées (Outils Open refine, tableur Excel, Tableau public, etc.).
• Analyse de données non structurées : méthodes et outils de text mining pour la visualisation de données non structurées
• Cartographie numériques: 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 graphe de relations (réseaux sociaux, cartographie site web, etc./Gephi)