Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Évaluer l'efficacité des différentes visualisations de données en termes de clarté, d'exactitude et d'impact.
Nettoyer, transformer et préparer des ensembles de données pour l'analyse et la visualisation.
Interpréter et communiquer efficacement les informations extraites de visualisations de données complexes.
Créer des visualisations de données claires, précises et esthétiquement agréables à l'aide d'outils de visualisation de données.
Identifier et sélectionner les visualisations de données appropriées en fonction des données et de l'audience cible.

Prérequis

Connaissance de base en mathématiques (statistiques descriptives, probabilités). Familiarité avec les concepts de base de l'informatique (utilisation d'un ordinateur, gestion de fichiers). Connaissance de base d'un langage de programmation (Python recommandé, R acceptable). Capacité à travailler de manière autonome et en équipe. Capacité à interpréter et à communiquer des informations complexes de manière claire et concise. Connaissance de base des logiciels de tableur (Excel ou Google Sheets). Compréhension des différents types de données (qualitatives, quantitatives). Familiarité avec les concepts de visualisation de données (graphiques, cartes, etc.). Accès à un ordinateur avec une connexion internet stable. Installation préalable des logiciels nécessaires (spécifiés par l'enseignant).

Contenu de la Formation

Total: 16 Chapitres Total hours: 9

Introduction à la visualisation de données
Types de données et choix de la visualisation
Bibliothèques de visualisation (Matplotlib, Seaborn)
Préparation des données pour la visualisation

Visualisations statiques : histogrammes, boxplots, scatter plots
Visualisations dynamiques : animations, interactions
Création de dashboards simples
Choix des couleurs et de l'esthétique

Visualisation de données géospatiales
Cartographie interactive
Visualisation de réseaux
Création de cartes choroplèthes

Techniques avancées de visualisation
Storytelling avec les données
Meilleures pratiques en visualisation de données
Exemples de cas d'utilisation

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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Ahmed Zellou

ahmed.zellou@openskillroom.com

Ahmed Zellou Received his Ph.D. degree in Applied Sciences at the Mohammedia School of Engineers, Mohammed V University, Rabat, Morocco and ENSIMAG, Grenoble, France in 2008. He is currently a part-time Professor at Mohammed VI Polytechnic University and full Professor at ENSIAS, Mohamed V University in Rabat, Morocco. His research interests include parallel computing, Data quality, recommender system, indexation, and integration system, where he is the author/co-author of more than a hundred Scopus indexed publications. SKILLS DOMAINS • Data integration systems, complex information systems, Datawarehouse, and Web Semantic. • Modeling: Merise, UML1&2, BPMN. • Procedural and Object-oriented programming: Python, JAVA, C++, PHP. • Web development: HTML, CSS, JS and PHP. • Web Technologies: HTML, XML, PHP, Web Frameworks (Symfony, Laravel, CakePHP, CodeIgniter, Yii and Zend). • Databases, MYSQL, Postgress, Mongodb, ... Publications: ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Zellou_Ahmed Scopus : https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55644907000 Google Scholar : https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=CjkVg9UAAAAJ

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