A propos de cette formation
Dans un monde où l’image domine, l’élégance, l’ergonomie et la pertinence de la présentation graphique de vos restitutions et rapports sont devenues déterminantes pour engager vos utilisateurs et captiver vos audiences.
Cette formation vous donne les clés d’une visualisation réussie, et passe en revue les méthodes les plus adaptées à vos enjeux de communication en s’appuyant sur une série de travaux pratiques avec les meilleurs outils du marché.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser les techniques de visualisation de la donnée
- Comprendre quelle visualisation est adaptée à quel usage
- Concevoir et présenter de façon persuasive
Qu'allez-vous apprendre ?
A l’issue de cette formation associant connaissances théoriques de la création de supports visuels structurés, et excercices progressifs sur Python, vous serez en mesure de :
Eviter de commettre les erreurs classiques de visualisation
Appliquer un ensemble de règles concrètes et structurantes
Faire le choix du graphique adapté à votre objectif
Connaître les technologies de dataviz proposées sur le marché
Utiliser l'outil adapté à votre enjeux de visualisation
Structurer vos représentations autour d'un récit engageant
Le programme de la formation
Un programme en 2 partie. Théorie le matin où vous découvrirez comment faciliter la perception visuelle de votre audience et structurer un message et une partie pratique l’après midi avec de nombreux exercices d’applications.
Consulter le programme
Matin [3h] : Théorie
M1 – Théorie et méthodologie de la visualisation de données – Comment faciliter la perception visuelle de mon audience ?
Les mécanismes de réception et d’appropriation de l’information
1. Processus cognitifs et visualisation : avantages d’une représentation visuelle, les erreurs classiques à éviter.
2. Au-delà du bar plot : choix d’un encodage, introduction à la perception des couleurs, données temporelles et géographiques.
3. Quelques exemples de métrique d’évaluation des visualisations : data-to-ink et lie factor
M2 – Structuration de la démarche : du message à la visualisation
Savoir utiliser à bon escient les encodages, les images et les couleurs
1. Le message d’une visualisation n’emerge pas tout seul : il nous appartient de faire les choix graphiques adaptés
2. Quel graph pour quel objectif ? Savoir s’émanciper des “règles” de bonne visualisation afin d’atteindre un résultat spécifique
3. Mise en situation : élaboration d’une visualisation complète à partir d’un dataset riche en informations.
Après-Midi [4h] : Travaux pratiques
M1 – Diffuser votre message : revue des technologies et outils
L’art de structurer l’information avec les technologies d’aujourd’hui
1. Les différents outils, et leur pertinance dans les phases d’un projet : facets, folium, google data studio, plotly, dash, R Shiny …
2. Les Différentes sources d’inspiration tout au long de la démarche : dataviz project, graph galleries, dataviz tool, cheat sheets, …
M2 – TP : Prise en main d’un jeu de données
Composer rapidement des graphiques informatifs
1. Analyse statistique simple d’un jeu de données (Titanic). Impact de la qualité de la donnée sur une analyse
2. Brainstorming : création de la version sur papier d’une visualisation intéressante. Partage et discussion des idées.
3. Présentation des différentes étapes (et du code associé) pour passer de l’idée à la réalisation
M3 – DataStoryTelling
Aller plus loin qu’une simple représentation
1. Définition et concepts : les structures narratives (reader driven, author driven, mixte), la notion de “chemin narratif” à construire.
2. Organisation de l’histoire pour une restitution efficace : s’inspirer des sept “histoires basiques”
3. Choisir le bon support pour la création du récit et ne conserver que les éléments pertinants.
Modalités d’évaluation d’atteinte des objectifs de la formation
• QCM d’évaluation pour valider l’acquisition des connaissances et l’atteinte des objectifs de chaque formation
Modalités et délais d’accès
Les inscriptions ont lieu au travers du processus d’admission suivant :
• Une qualification de besoin recueillie avec le client
• Qualification des profils en ateliers avec le formateur et le client
Le délai d’accès à la formation est de 11 jours ouvré avant le premier jour de la formation.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap
Nous contacter en cas de besoin d’accessibilité particulier pour un participant.
Coordonnées du référent handicap : Mathylde Vilain - mvilain@quantmetry.com
Les modalités pédagogiques
Une formation qui se veut avant tout « Hands-on » avec 70% de pratique et nous espérons beaucoup d’échanges constructifs entre vous et avec nous.
30% d'exposé
Juste de qu'il faut de théorie pour comprendre les notions clés et passer directement à la pratique
70% de pratique
Une formation orientée pratique avec de multiples exercices et la revue en profondeur du code
Interactive
Echangez avec le groupe et votre formateur expert sur vos problématiques et trouvez des réponses
Remis pédagogiques : vous repartez avec ...
- Un book de fiches mémoires résumant les points clés de la formation
- L'ensemble des codes présentés lors de la séance
Publics et Prérequis
Toute personne avec un profil technique souhaitant améliorer ses capacités de restitution visuelle avec le language Python.
Prérequis : Notions de Python
Cette formation vous plaît ?
Faites la connaitre !
Alberto
Expert IA / Data
Docteur en physique théorique à l’ENS avec une thèse sur la théorie des graphes, il est pédagogue et communicateur passionné.
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