Dans ce cours, vous analyserez et appliquerez les principes de conception essentiels à vos visualisations Tableau. Ce cours suppose que vous compreniez les outils de Tableau et que vous ayez une certaine connaissance des concepts fondamentaux de la visualisation des données. Vous définirez et examinerez les similitudes et les différences entre l'analyse exploratoire et l'analyse explicative et commencerez à poser les bonnes questions sur ce qui est nécessaire dans une visualisation. Vous évaluerez comment les données et la conception fonctionnent ensemble, y compris comment choisir la représentation visuelle appropriée pour vos données, et la différence entre les visuels efficaces et inefficaces. Vous appliquerez les principes des meilleures pratiques de conception à vos visualisations de données et serez en mesure d'illustrer des exemples d'utilisation stratégique du contraste pour mettre en évidence des éléments importants. Vous évaluerez les attributs pré-attentifs et pourquoi ils sont importants dans les visualisations. Vous examinerez l'importance d'utiliser la "bonne" quantité de couleurs au bon endroit et serez en mesure d'appliquer les principes de conception pour désencombrer votre visualisation de données.

Principes de conception essentiels pour Tableau
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Principes de conception essentiels pour Tableau
Ce cours fait partie de Spécialisation "Visualisation des données avec Tableau"


Instructeurs : Govind Acharya
84 196 déjà inscrits
Inclus avec
2,046 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Examiner et améliorer une visualisation inefficace
Examiner et améliorer une visualisation inefficace
Appliquer les meilleures pratiques de visualisation
Créer et concevoir des visualisations qui conviennent le mieux au public cible
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Presentation
- Catégorie : Human Factors
- Catégorie : User Centered Design
- Catégorie : Tableau Software
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Design Elements And Principles
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Color Theory
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Storytelling
- Catégorie : Data Visualization Software
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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Révisé le 30 juil. 2018
Learned a lot about knowing who the audience is (that I am designing a visualization for), also about use-of-color and de-cluttering my visualization.
Révisé le 18 mars 2018
The course covers and lays a solid foundation on Visualization profession. The subject matter is good mix of theory and practice. The course content is presented in a very good standard.
Révisé le 16 déc. 2020
A great course indeed. Learned a lot about Gestalt principles, pre-attentive attributes, knowing your audiences and proper usage of other visual elements.

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