Aperçu du cours
Objectif de formation : Savoir simplifier la lisibilité et d’accroître la compréhension des données à travers des visualisations efficaces.
Prérequis
- Avoir une pratique courante des outils informatiques
Fonctionnalités
- Comprendre l'importance de la data visualisation dans l'analyse des données
- Identifier les différents outils de data visualisation, en mettant l'accent sur Power BI
- Appliquer les bonnes pratiques de la data visualisation pour créer des visualisations efficaces
- Sélectionner le type de graphique approprié en fonction des données et des objectifs
- Créer des visualisations attrayantes en utilisant des graphiques, des infographies et des cartes
- Suivre les étapes de production pour développer des visualisations de données de qualité
- Traiter les données brutes, les nettoyer et les transformer en vue de la visualisation
- Éviter les erreurs courantes en data visualisation, comme l'interprétation incorrecte des graphiques ou la surcharge d'informations
- Utiliser l'outil Power BI pour réaliser des travaux pratiques et appliquer les concepts appris
- Appliquer les compétences acquises dans la restitution des données analysées, améliorant ainsi la communication et la compréhension des informations basées sur les données
Public ciblé
- Analyse de données
- Responsables de projets
- Managers
- Tout autre professionnel ayant besoin de présenter visuellement des informations basées sur des données
Détails
- 42 Sections
- 126 Lessons
- 21 heures
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- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 1.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 1.2Domaines d’application de la data visualisation
- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 2.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 2.2Domaines d’application de la data visualisation
- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 3.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 3.2Domaines d’application de la data visualisation
- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 4.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 4.2Domaines d’application de la data visualisation
- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 5.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 5.2Domaines d’application de la data visualisation
- Introduction à la data visualisation (2 heures)2
- 6.1Définition et importance de la data visualisation dans l’analyse des données
- 6.2Domaines d’application de la data visualisation
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 7.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 7.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 8.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 8.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 9.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 9.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 10.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 10.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 11.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 11.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Outils de data visualisation (1,5 heure)2
- 12.1Présentation des outils couramment utilisés, avec un focus sur Power BI
- 12.2Avantages et fonctionnalités clés de Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 13.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 13.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 13.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 14.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 14.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 14.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 15.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 15.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 15.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 16.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 16.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 16.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 17.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 17.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 17.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Les bonnes pratiques de la data visualisation (3,5 heures)3
- 18.1Règles et principes fondamentaux pour créer des visualisations efficaces
- 18.2Sélection appropriée des types de graphiques en fonction des données et des objectifs
- 18.3Travaux pratiques : Premiers pas sur Power BI
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 19.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 19.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 19.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 20.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 20.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 20.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 21.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 21.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 21.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 22.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 22.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 22.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 23.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 23.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 23.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Présentation des différents types de visualisations et d'infographies (3,5 heures)3
- 24.1Graphiques linéaires, graphiques à barres, graphiques circulaires, diagrammes en boîte, etc…
- 24.2Infographies et cartes pour la représentation géographique des données
- 24.3Travaux pratiques : études de cas pour mieux comprendre les cas d’usages des différentes visualisations
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 25.1Collecte et préparation des données
- 25.2Choix approprié des variables à visualiser
- 25.3Conception et mise en forme des graphiques
- 25.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 26.1Collecte et préparation des données
- 26.2Choix approprié des variables à visualiser
- 26.3Conception et mise en forme des graphiques
- 26.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 27.1Collecte et préparation des données
- 27.2Choix approprié des variables à visualiser
- 27.3Conception et mise en forme des graphiques
- 27.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 28.1Collecte et préparation des données
- 28.2Choix approprié des variables à visualiser
- 28.3Conception et mise en forme des graphiques
- 28.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 29.1Collecte et préparation des données
- 29.2Choix approprié des variables à visualiser
- 29.3Conception et mise en forme des graphiques
- 29.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Étapes de production d'une visualisation de données attrayante (3,5 heures)4
- 30.1Collecte et préparation des données
- 30.2Choix approprié des variables à visualiser
- 30.3Conception et mise en forme des graphiques
- 30.4Travaux pratiques : Préparation et déploiement de visuels à l’aide de Power BI
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 31.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 31.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 31.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 32.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 32.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 32.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 33.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 33.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 33.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 34.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 34.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 34.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 35.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 35.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 35.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Traitement des données pour la visualisation (3,5 heures)3
- 36.1Nettoyage et transformation des données brutes
- 36.2Agrégation et regroupement des données pour une analyse plus pertinente
- 36.3Travaux pratiques : Utilisation d’outils Power BI pour le traitement des données
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 37.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 37.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 37.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 37.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 38.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 38.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 38.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 38.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 39.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 39.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 39.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 39.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 40.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 40.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 40.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 40.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 41.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 41.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 41.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 41.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
- Éviter les écueils courants en data visualisation (3,5 heures)4
- 42.1Erreurs à éviter lors de la création de visualisations
- 42.2Interprétation incorrecte des graphiques
- 42.3Surcharge d’informations et confusion visuelle
- 42.4Travaux pratiques : Analyse de visualisations existantes et identification des erreurs
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