Dataviz

Cours Dataviz pour M2 IEA - Ynov campus Aix

Concevoir une dataviz

1. Séance 1 / jour 1

a. Rappels et généralités

• historique
• format de données / types de graphes
• data storytelling
• bases cognitives et ergonomiques
• théorie de la perception et de l’encodage
• Gestalt (loi)
• Grammaires de visualisation, ggplot2/Plotnine, Vega-lite/Altair
• Outils en dataviz : Metabase/Superset, PowerBI/Tableau, Altair/Plotnine, Dash/Plotly, stack geospatiale, etc.

b. Notebook de démonstration : Altair vs Plotnine

c. Projets

d. Cadrage des projets

e. Ressources issues d’autres cours

• Données géospatiales
• Introduction à Dash
• Guides pour installer des images Superset et Metabase et les prendre en main : 1 2 3 4

2. Séance 2 / jour 2

a. Interactivité

• Mantra et taxonomie de Schneiderman
• Patterns d’interaction : brushing & linking, drill-down, small-multiples/facets, filters
• Affordances et singifiants

b. Dashboarding

• Public cible
• Écran unique, onglets, scroll
• Densité, ink/data ratio
• Hiérarchie visuelle / layout
• Palettes
• Optimisations

c. Accessibilité & éthique

• Déficiences visuelles
• Outils contraste et couleurs
• Accessibilité structurelle
• Audit (Chartability)
• Redondance d’encodage
• Éthique : troncature d’axe, échelles trompeuses, incertitudes, corrélations

d. Notebook de démonstration : interactivité avec Altair, accessibilité

3. Séance 3 / jour 3

a. Communication / Data Storytelling

4. Évaluations / projets

a. Modalités d’évaluation

b. Grille de co-évaluation