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

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- Notions de base en informatique et bureautique. - Compréhension des concepts de données (tableaux, bases). - Une première expérience avec des outils d'analyse (Excel, BI) est un plus mais non obligatoire.

- Un ordinateur portable (PC ou Mac) avec une connexion internet stable. - Les logiciels nécessaires seront précisés au début de la formation, outils open-source ou avec licence d'essai si besoin. - Un navigateur web récent (Chrome, Firefox, Edge).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Nous couvrons les outils et techniques clés de la DataVisualisation, notamment Python, Tableau, Power BI et d'autres outils populaires.

Aucun niveau de compétence en Python n'est requis, nous commençons par les bases et vous guidez jusqu'à la création d'applications de DataViz.

Oui, vous obtiendrez un certificat de fin de formation reconnaissant vos compétences en DataVisualisation.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.