Formation Créer des applications interactives pour visualiser et comprendre vos données

Programme de la formation
Créer des applications interactives pour visualiser et comprendre vos données

• Introduction à la DataVisualisation et ses enjeux

  - Définition et importance de la DataVisualisation
  - Les différents types de visualisation (graphiques, cartes, dashboards)
  - Cas d'usage et exemples concrets en entreprise
  - Cycle de vie d'un projet de DataVisualisation
  - Qualités d'une bonne visualisation

• Fondamentaux de la manipulation des données (Partie 1)

  - Rappel des types de données (numériques, catégorielles, temporelles)
  - Nettoyage et préparation des données : identification des valeurs manquantes et aberrantes
  - Transformation des données : agrégation, filtrage, jointure
  - Introduction aux outils de manipulation : Python (pandas) ou SQL
  - Principes de base de l'import/export de données (CSV, Excel)

• Fondamentaux de la manipulation des données (Partie 2)

  - Utilisation avancée de Python (Pandas) pour la manipulation
  - Exercices pratiques de nettoyage et transformation de datasets
  - Gestion des dates et heures pour l'analyse temporelle
  - Exportation des données formatées pour la visualisation
  - Bonnes pratiques de gestion de la qualité des données

• Choix du graphique adapté et principes de design

  - Quand utiliser un histogramme, un nuage de points, un graphique en courbes ?
  - Les couleurs et leur impact : émotions, lisibilité, accessibilité
  - Principes de conception UX/UI pour les dashboards
  - Éviter les pièges courants : surcharge d'information, graphiques trompeurs
  - Storytelling avec les données : raconter une histoire claire

• Introduction aux outils de DataVisualisation (BI/Low-code)

  - Présentation comparative des outils majeurs (Tableau, Power BI, Qlik Sense)
  - Interface utilisateur et prise en main rapide d'un outil
  - Connexion à différentes sources de données
  - Création de premiers graphiques et tableaux simples
  - Exploration des fonctionnalités de base de l'outil

• Création de graphiques avancés et tableaux de bord interactifs

  - Utilisation de filtres, paramètres et actions pour l'interactivité
  - Tableaux de bord multi-onglets et drill-down
  - Création de cartes géographiques pour l'analyse spatiale
  - Utilisation des axes secondaires et graphiques combinés
  - Optimisation de la performance des visualisations

• Programmation pour la DataVisualisation (Python Matplotlib/Seaborn)

  - Création de graphiques statiques avec Matplotlib
  - Amélioration esthétique avec Seaborn
  - Personnalisation avancée des visualisations (titres, légendes, labels)
  - Sauvegarde des graphiques dans différents formats
  - Comparaison des approches programmatiques et No-code

• Création d'applications web de DataVisualisation (Streamlit/Dash)

  - Introduction à Streamlit ou Dash pour le prototypage rapide
  - Intégration de graphiques interactifs (Plotly express)
  - Ajout de widgets (sliders, boutons, sélecteurs)
  - Structuration de l'application web
  - Déploiement local d'une application simple

• Techniques avancées de visualisation et d'exploration

  - Diagrammes de Sankey, heatmaps, treemaps
  - Visualisation de données textuelles (word clouds)
  - Gestion des grands volumes de données (sampling, binning)
  - Visualisation de relations et réseaux
  - Introduction aux techniques d'analyse exploratoire des données (EDA)

• Optimisation et performance des applications de DataViz

  - Bonnes pratiques pour un dashboard performant et réactif
  - Optimisation des requêtes de données
  - Réduction du temps de chargement des visualisations
  - Gestion de la sécurité et des permissions d'accès
  - Mesure de l'engagement utilisateur et amélioration continue

• Partage, publication et collaboration d'applications de DataViz

  - Options de publication (serveurs BI, partage de lien, embarquage)
  - Gestion des versions et collaboration sur les projets
  - Documentation des applications de DataVisualisation
  - Pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) simplifiés
  - Bonnes pratiques de maintenance et d'évolution

• Projet final : Conception et développement d'une application

  - Définition des besoins utilisateur et des objectifs du projet
  - Choix des visualisations et structuration du dashboard
  - Nettoyage et préparation des données pour le projet
  - Développement de l'application de DataVisualisation
  - Présentation et argumentation des choix de conception