Expertise
Expérimenter, sur le format d'un « workshop », la mise en forme d’informations visuelles sur écran grâce aux outils Infogram, Flourish, Tableau...
3 jours / 21 heures
Prix : 1 800 € HT
Réf. : Z05
Compétences visées
Traiter, manipuler et analyser des jeux de données pour proposer des représentations visuelles (tableaux de bord, animations…) qui facilitent l’interprétation et la lecture de données sur des supports numériques (desktop / smartphones / tablettes). Tester et comparer les outils quotidiens du data designer.
Objectifs
- Traiter et extraire des données brutes pour réaliser une première visualisation
- Prendre en compte les aspects éditoriaux
- Rappeler les fondamentaux du data design et reconnaître la meilleure forme graphique pour présenter des données quantitatives simples
- Opérer des choix de représentation adaptés à la visualisation de données complexes
- Analyser les flux et les relations entre des données et les interpréter visuellement
- Gérer des données spatialisées
Programme
Traiter et extraire des données brutes pour réaliser une première visualisation
- Reconnaître les différents types de données (quantitatives / qualitatives, discrètes / continues…)
- Comparer les forces et faiblesse des différents tableurs (Excel, Google Sheets, Open / Libre Office, Numbers…)
- Identifier les éléments constitutifs d’un jeu de données
- Expérimenter les formules indispensables pour organiser un jeu de données brutes
- Prendre en compte l’outil de visualisation pour optimiser le traitement des données
- Décrypter et analyser la structure d’un jeu de données à l’aide des notes méthodologiques
- Convertir les formats
- Repérer et corriger les éventuelles erreurs qui pourraient fausser la visualisation
→ Exercices de traitement, d’analyse et de manipulation à partir de jeux de données fournis
→ Exercices de scraping de données open data et création d’une première visualisation d’une qualité diffusable (prise en main des outils Tabula, Khartis et / ou Magrit et de tableurs)
Prendre en compte les aspects éditoriaux
- Identifier son audience
- Déterminer les clés pour s’adapter au public cible
- Définir un angle
- Hiérarchiser et contextualiser l’information
→ Exercice : créer un tableau de bord selon une ligne éditoriale définie (prise en main de l'outil Tableau Public)
Rappeler les fondamentaux du data design et reconnaître la meilleure forme graphique pour présenter des données quantitatives simples
- Différencier infographie et datavisualisation
- Réviser les bases nécessaires à la création d’une infographie
- Détecter les erreurs classiques
- Distinguer les grandes familles de représentations graphiques
- Expérimenter les différentes possibilités de mise en forme
- Identifier les points forts et trouver des alternatives aux points faibles
- Tester la lisibilité et la compréhension
- Argumenter ses choix
→ Étude de cas et partage d’expériences
→ Exercice : détecter les défauts d’une infographie et proposer une alternative (prise en main de l’outil Infogram)
Opérer des choix de représentation adaptés à la visualisation de données complexes
- Identifier l’intérêt d’animer des données pour favoriser la lecture et améliorer la compréhension
- Ajouter des annotations pour pointer ce qui est important et initier un data storytelling
- Lire et créer des graphiques en nuage de points (Scatter Plot)
- Concevoir un Sunburst, un Treemap, un Circle Packing à partir d'un jeu de données organisé en hiérarchie
- Visualiser un même jeu de donnée sous différentes formes afin de découvrir de nouvelles informations
→ Exercice : visualiser plusieurs indicateurs sur un graphique interactif et animé (prise en main de l’outil Flourish) et proposer une seconde version (prise en main de l’outil Datawrapper et / ou utilisation de Tableau ou Infogram)
Analyser les flux et les relations entre des données et les interpréter visuellement
- Analyser les représentations créées par les pionniers de la statistique et de la cartographie
- Comparer les formes les plus courantes pour représenter :
- des flux : alluvial / Sankey, coordonnées parallèles, bump chart, streamgraph
- des relations : chord diagram, arc diagram, network diagram
→ Étude de cas et analyse comparative
→ Exercice : représenter graphiquement les flux et les relations entre des données (Utilisation de Flourish)
Combiner des cartes et des graphiques pour gérer des données spatialisées
- Identifier les cas où un graphique peut / doit devenir une carte
- Distinguer les différentes structures de données géographiques : maille géographique, données géolocalisées
- Lister et expérimenter quelques représentations possibles en fonction des données : carte choroplèthe, carte anamorphosée, cartogramme géométrique
- Intégrer les bonnes pratiques pour gérer correctement un grand nombre d’indicateurs
- Comparer différentes projections cartographiques et leurs fonctions
→ Étude de cas et analyse comparative
→ Exercice : proposer une ou deux représentations cartographiques à partir d’un jeu de données fourni (libre utilisation des outils vus précédemment)
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Ressources
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- 1 exemplaire du livre « Manuel de datavisualisation »
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Modalités en présentiel
Parcours pédagogique :
Quiz de positionnement ❯ 3 jours présentiel continu ❯ Évaluation des acquis
Méthode pédagogique :
Expositive + interrogative + démonstrative : exposés théoriques, démonstrations, mise en pratique, feedbacks personnalisés
Moyens techniques :
- 1 poste par participant (Mac ou PC, selon votre choix), équipé des logiciels utiles (Flourish, Infogram, Datawrapper, Khartis, Tableau Public...), fourni par nos soins
- Poste de l’intervenant relié à un grand écran ou vidéoprojecteur
