University of Colorado Boulder
Principes de base de la visualisation des données
University of Colorado Boulder

Principes de base de la visualisation des données

Danielle Szafir

Instructeur : Danielle Szafir

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Ce que vous apprendrez

  • Développer une boîte à outils pour explorer et communiquer des données complexes à l'aide de la visualisation

  • Produire des visualisations de données de base à partir d'un ensemble de données choisi

  • Comparer les méthodes de visualisation des données et comprendre comment ces méthodes peuvent guider les utilisateurs vers des conclusions différentes

  • Évaluer l'efficacité avec laquelle une visualisation transmet les données ciblées

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Conception de l'évaluation
  • Catégorie : Visualiser des données avec Altair
  • Catégorie : Analyse des tâches (définir les éléments d'une analyse de données et/ou d'un problème de communication)
  • Catégorie : Conception centrée sur l'utilisateur (créer des visualisations de base qui correspondent aux données et aux besoins de l'utilisateur)

Détails à connaître

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Évaluations

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Compétences essentielles pour la science des données
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 3 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez les fondements de la conception de la visualisation. Vous découvrirez les composants clés d'une visualisation, comment nous représentons efficacement les données en utilisant des canaux tels que la couleur, la taille et la position, et quelques règles de base pour une visualisation honnête et efficace. Vous aurez également une première approche d'Altair, une bibliothèque Python permettant de générer rapidement des visualisations interactives. Chaque semaine comprendra deux lectures ou une lecture et une activité sur cahier.

Inclus

13 vidéos14 lectures1 quiz2 sujets de discussion2 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à choisir la bonne visualisation pour un scénario donné. Vous apprendrez à raisonner sur les différents types de questions que les gens posent avec la visualisation et à aligner votre conception sur cette tâche. Le module couvrira les bases de l'analyse des tâches, les méthodes d'élicitation des tâches, et les connaissances fondamentales de la perception visuelle pour la conception. Chaque semaine comprendra également deux lectures externes ou une lecture et une activité sur cahier.

Inclus

9 vidéos7 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Dans ce module, vous apprendrez à évaluer l'efficacité de votre visualisation. Vous apprendrez les approches qualitatives et quantitatives pour évaluer les visualisations ainsi que la façon d'isoler les éléments clés pour l'évaluation et l'itération. Le module couvrira les bases de l'évaluation basée sur la compréhension, les études d'entretiens, et la conception et l'analyse expérimentale. Chaque semaine comprendra également deux lectures externes ou une lecture et une activité sur cahier.

Inclus

7 vidéos7 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (8 évaluations)
Danielle Szafir
University of Colorado Boulder
1 Cours6 788 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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HM
5

Révisé le 16 déc. 2023

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