À l'ère du big data, il est crucial d'acquérir la capacité d'analyser et de représenter visuellement les "Big Data" d'une manière convaincante. Il est donc essentiel que les scientifiques des données acquièrent des compétences en matière de production et d'interprétation critique de cartes numériques, de tableaux et de graphiques. La visualisation des données est un sujet de plus en plus important dans notre société mondialisée et numérique. Elle implique la représentation graphique de données ou d'informations, permettant aux décideurs de divers secteurs d'activité de comprendre des concepts et des processus complexes qui pourraient autrement être difficiles à appréhender. DSCI 605 La visualisation des données sert de base à la compréhension des principes, des concepts, des techniques et des outils utilisés pour visualiser l'information dans des ensembles de données vastes et complexes. Il fournit également une expérience pratique de la visualisation de données volumineuses à l'aide du logiciel libre R. Grâce à ce cours, les étudiants apprendront à évaluer l'efficacité des conceptions de visualisation et à réfléchir de manière critique sur les décisions, telles que le choix des couleurs et l'encodage visuel. En outre, les étudiants créeront leurs propres visualisations de données et deviendront compétents dans l'utilisation de R.

Le cours comprend quatre sections. La première section s'adresse aux apprenants ayant peu ou pas d'expérience en R, établissant les bases de la visualisation de données avec R. La deuxième section introduit les techniques préliminaires de visualisation de données, permettant aux étudiants d'acquérir une expérience pratique des pratiques courantes de visualisation pour l'Analyse Exploratoire de Données (AED) en utilisant ggplot2. Cette section met l'accent sur l'exploration des données avant d'aborder l'exploration avancée des données. La troisième section s'appuie sur les compétences existantes en matière de visualisation de données en abordant des sujets avancés de visualisation de données, y compris la visualisation interactive de données, le tracé de séries temporelles et la cartographie spatiale. L'objectif principal des trois premières sections est de doter les étudiants d'un ensemble de compétences bien développées, leur permettant de créer une large gamme de visualisations en R. La dernière section se concentre sur la réalisation d'un projet final, dans lequel les étudiants appliquent les compétences, la théorie et les expériences acquises dans les sections précédentes. Le projet consiste à développer une visualisation de données qui communique efficacement une histoire convaincante au public et aux lecteurs.