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Datavisualisation pour tous

Code UE : NTD204-LGR

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Ghislaine CHARTRON

Béatrice ARRUABARRENA

Public, conditions d’accès et prérequis

L'UE datavisualisation s'adresse à un public ayant au minimum un niveau Licence.
L'UE est intégrée au parcours Licence Web Analytics du CNAM (LP13802A).

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 2020-2021 :

  • Nombre d'inscrits : 125
  • Taux de présence à l'évaluation : 23%
  • Taux de réussite à l'évaluation : 100%

Objectifs pédagogiques

L'UE " la datavisualisation pour tous "  s'inscrit dans la volonté d'accompagner l'évolution rapide des métiers face aux problématiques de traitement visuelle de l'information directement amplifiées par le  développement du  Big data et de l'Open data. Dans ce contexte, la maitrise des principes et des outils de datavisualisation constitue un atout majeur d'employabilité pour les années à venir.
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 avoir-faire pratiques de datavisualisation directement utilisables en situation professionnelle. 

Mots-clés

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).

Cours et Travaux dirigés pour l'acquisition de savoir-faire pratiques pour la réalisation de datavisualisation : 
  • 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)

  • Projet(s)

    Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

    Contact

    EPN15 Information et documentation
    2 rue Conté 31.3.12
    75003 Paris
    Tel :01 40 27 20 36
    Jérôme Braemer

    Centre(s) d'enseignement proposant cette formation