Datavisualisation pour tous
Code UE : NTD204
- 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'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 2022-2023 :
- Nombre d'inscrits : 97
- Taux de présence à l'évaluation : 75%
- Taux de réussite parmi les présents : 95%
Objectifs pédagogiques
L'UE " 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 compétences pratiques directement utilisables en situation professionnelle.
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 compétences pratiques directement utilisables en situation professionnelle.
Contenu
Cours (Bases de connaissances théoriques):
Cours et travaux dirigés pour l'acquisition de savoir-faire pratiques pour la réalisation de datavisualisation :
- Introduction à la datavisualisation par l'étude de cas : origines historiques, objectifs, principes de bases techniques de la datavisualisation ( BDD, API, architecture); Méthodologie de la datavisualisation : méthodes et bonnes pratiques de la collecte à la publication; Eléments de statistiques descriptives et bonnes pratiques.
- Principes de bases de sémiologie graphique : connaissances pour la mise en forme visuelle de données (perception visuelle, sémiologie graphique, couleur, forme, etc.) et Typologie de la datavisualisation : typologies des données et des formes de représentation visuelles (algorithmes et structures).
- Panorama des outils et des sources de données : présentation des données Open data, des solutions Open source (Logiciel, R, Gephi, Qgis, etc.), des produits logiciels éditeurs (Tableau public, Power BI, Google analytics etc), des langage de programmation, et des libraires de code informatique.
Cours et travaux dirigés pour l'acquisition de savoir-faire pratiques pour la réalisation de datavisualisation :
- Visualisation de données structurées/non structurées : méthodes et outils pour l'analyse de données (Excel, Tableau, Power BI, outils Open source, Platerformes en ligne, etc.)
- Visualisation et web analytics : méthodes et outils pour l'analyse visuelle de données analytics (Google analytics, etc.)
- 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)
Modalité d'évaluation
- Projet(s)
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Licence Professionnelle Web Analytics/Marketing digital
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Lieu(x)
Alternance
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Intitulé de la formation
Licence Professionnelle Web Analytics/Marketing digital
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Lieu(x)
À la carte
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Intitulé de la formation
Licence Professionnelle Web Analytics/Marketing digital
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Centre - Val de Loire, Paris
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Intitulé de la formation
Master Stratégies Economiques, Numérique et Données
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
UE
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Paris
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Paris
- 2024-2025 1er semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 1er semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi
Dates importantes
- Période des séances du 16/09/2024 au 18/01/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 18/10/2024 à 23:59
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation à distance planifiée est une formation dispensée 100% à distance avec des regroupements 100% en ligne planifiés.
- Regroupements physiques facultatifs : Aucun
Organisation du déploiement de l'unité
- Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)
Modes d'animation de la formation
- Organisation d'une séance de démarrage
- Evaluation de la satisfaction
- Hot line technique
-
Paris
-
Paris
Code UE : NTD204
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Ghislaine CHARTRON
Béatrice ARRUABARRENA
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