Ce cours couvrira les concepts plus complexes qui entrent en jeu lorsque l'on travaille au-delà de simples ensembles de données. En explorant le lien entre les aspects visuels et la compréhension des données, nous examinerons comment ces concepts fonctionnent ensemble à travers la narration des données. Après avoir passé en revue les points clés permettant d'éviter les visualisations problématiques et la représentation erronée des données, vous continuerez à travailler dans Tableau en effectuant une analyse descriptive multivariée des secteurs boursiers du S&P 500.
Storytelling de données
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Instructeur : Majed Al-Ghandour
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Il y a 4 modules dans ce cours
Pour tous les ensembles de données, à l'exception des plus simples, l'analyse complexe nécessite une compréhension multivariée des données étudiées. L'interactivité visuelle avec les données est un élément clé de l'analyse multivariée et rend plus intuitive la recherche de relations à plus haute dimension dans des ensembles de données complexes. Dans ce module, nous examinerons différents types de graphiques et de visualisations utilisés pour exprimer des comparaisons. Vous aurez également l'occasion de pratiquer les corrélations dans Tableau.
Inclus
2 vidéos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Selon vous, quelle est l'importance de l'interaction pour permettre au grand public de comprendre des ensembles de données complexes ? Dans ce module, nous étudierons comment l'interactivité visuelle avec les données rend plus intuitives les relations de haute dimension dans les ensembles de données complexes et nous débattrons de la question de savoir si l'interactivité dans la visualisation est un obstacle ou une aide pour les publics plus larges.
Inclus
4 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Pourquoi la narration est-elle importante lorsque vous transmettez des données à votre public ? Quels sont les principes de la narration que vous devriez mettre en œuvre dans vos visuels ? Dans ce module, nous examinerons les aspects de la narration et la manière de structurer votre histoire pour communiquer efficacement les bonnes informations à vos principaux interlocuteurs.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Chaque fois que nous créons une visualisation, nous créons un modèle abstrait des données. En tant que concepteurs, nous devons nous assurer que les données sont représentées aussi fidèlement et objectivement que possible, car elles ont la capacité d'induire en erreur, de tromper ou de semer la confusion. Dans ce module, nous examinerons quelques visualisations problématiques et nous verrons comment éviter de mal représenter les données. Vous mettrez également vos connaissances à profit et appliquerez des méthodes de visualisation multivariée dans Tableau.
Inclus
4 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of California, Davis
Corporate Finance Institute
Tableau Learning Partner
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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