Datavisualisation pour tous

Code UE : NTD204-PAR01

  • 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'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2021-2022 :

  • Nombre d'inscrits : 110
  • Taux de présence à l'évaluation : 41%
  • Taux de réussite à l'évaluation : 98%

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

Cours (Bases de connaissances théoriques):
  • 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)

  • Projet(s)

    Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

    Contact

    EPN15 Information et documentation
    2 rue Conté 31.3.12
    75003 Paris
    Tel :01 40 27 20 36
    Jérôme Braemer

    Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

    • Centre Cnam Paris
      • 2023-2024 1er semestre : FOAD 100%
      Comment est organisée cette formation ?

      Organisation de la modalité FOAD 100%

      Planning

      Aucun planning pour le moment

      Précision sur la modalité pédagogique

      • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

      Organisation du déploiement de l'unité

      • Nombre d'élèves maximum à distance par classe : 30
      • Nombre d'heures d'enseignement par élève : 50
      • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

      Modes d'animation de la formation

      • Forum
      • Messagerie intégrée à la plateforme
      • Visioconférence
      • Outils numériques de travail collaboratif
      • Organisation d'une séance de démarrage
      • Evaluation de la satisfaction
      • Hot line technique

      Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

      • Documents de cours
      • Enregistrement de cours
      • Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
      • Outils spécifiques (exerciseur, simulateurs, etc)
      • Bibliographie et Webographie

      Activités "jalons" de progression pédagogique prévues sans notation obligatoire à rendre ou en auto-évaluation

      • 6 exercices
      • 1 étude de cas, projet individuel

      Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

      • Oraux par visioconférence
      • Projet(s) individuel(s)
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