MBD3 - DATA VISUALISATION

Dernière mise à jour : 01/09/2022

Bannière visuelle de présentation de la formation
Description
Avec les nouvelles technologies, il est facile de faire des rendus visuels… Mais le lecteur va-t-il bien interpréter le message délivré ? De nombreux cas concrets seront abordés, afin d'ouvrir une réelle réflexion sur la valorisation de la donnée.
Domaine : COSMETIQUES, MEDICAMENTS, DM, COMBINES
Objectifs de la formation
•  Savoir synthétiser, mettre en forme et diffuser de la données devenue information
•  Savoir identifier la pertinence entre le choix graphique, la justesse des données et le message délivré
Public visé
  • Dataminers
  • Chargés d'études statistiques
  • Consultants en informatique décisionnelle
  • Directeur/chef de projet digital
  • Responsable marketing/communication
Prérequis
Aucun
Programme
1. Introduction
  • Peut-on rater une visualisation ?, Pourquoi la data visualisation : concepts, historique et objectifs

2. Le métier de Data Visualizer
  • Les tâches, Les outils, Les responsabilités

3. Les types de visualisations
  • Visualisation classique, Visualisation moderne, Visualisation interactive

4. Données
  • Collecter des données : le Scraping Web,
  • Contrôler la qualité des données
  • Transformer la donnée pour en retirer de l'information
  •  Explorer visuellement la donnée : la fouille graphique


5. Outils de visualisation : Introduction à R Shiny
  • Une rapide introduction à l'outil et à ses possibilités,
  • La programmation réactive : premiers pas
  • La visualisation interactive, Construire un dashboard sous R Shiny

6. Mise en application
 
  • Un exemple de projet de Data Visualisation : récupération des données, fouille graphique, création d'indicateurs et visualisation
  • Mise en pratique : création d'un dashboard sous R Shiny
Modalités pédagogiques
•  Utilisation d'Excel, de R pour manipuler les données.
•  Manipulation d'exercices sur des cas-types.
•  Alternance d'exposés, de discussions avec le formateur et entre participants.
•  Nombreux cas pratiques directement applicables après la formation.
•  Remise des supports pédagogiques
•  Vidéo projection du support PowerPoint.
Modalités d'évaluation et de suivi
  • Evaluation de début et fin de formation.
  • Evaluation de la satisfaction en fin de formation.
Infos complémentaires
Il est recommandé d'avoir suivi la formation "CONCEPTS ET ENJEUX DU BIG DATA"

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