Formation Data Visualisation

Quels sont les enjeux de la data visualisation ? De quels techniques et outils de datavisualisation les marketeurs d’aujourd’hui disposent-ils ? Quels sont les différents modes de représentation visuelle et graphique ? Quelles sont leurs forces et leurs faiblesses ? Comment choisir ces modes puis concevoir un graphique efficace ?
En une journée seulement, cette formation dédiée à la visualisation de données vous apporte les éléments essentiels à la maitrise de cette discipline clé du Data Driven Marketing.


Réservé aux Professionnels 10 000 Participants 16 Ans d'expérience 52 formations 98% Clients satisfaits1


L'abondance de données et la nécessité de communiquer les informations de manière simple et efficace a fait de la visualisation de données ou « Dataviz », une discipline clé du marketing.

La représentation graphique va de pair avec l’analyse de données. Elle la complémente en fournissant un moyen graphique de passer des informations au travers d’un message tantôt impactant, détaillé, voire inspirant.

Appréhendez les techniques de visualisation de données.

Maitrisez la transmission d’information par la représentation graphique.


C’est l’exercice de la forme au service du fond dans lequel la data visualisation permet de faire la synthèse des informations, si ce n’est de faire parler les données en découvrant les liens non triviaux qui existent entre différentes sources, différents indicateurs ; et hiérarchiser l’information à communiquer.
Il existe autant de techniques et d’outils de data visualisation que de modes de représentation visuelle des données, dépendant de divers facteurs, tels la nature du message, la nature des données, leur qualité et leur quantité, etc ... Démonstration, Storytelling ou présentation stratégique : l’objectif final d’une représentation graphique en dicte souvent les caractéristiques, le niveau de détail, l’impact recherché, les formes de graphes, le nombre de dimensions …

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Objectifs de la formation

  • Comprendre les enjeux de la visualisation de données
  • Savoir choisir les outils de visualisation
  • Appréhender les modes de représentation de données
  • Concevoir et construire les graphiques les plus pertinents

Quelques thèmes abordés lors de la formation

  • Les objectifs de la visualisation de données
  • Le cadre opérationnel de la visualisation
  • Les outils de visualisation
  • Les modes de représentations
  • Concevoir et construire un graphique

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Prochaines Dates de formation Disponibilités mises à jour le : 07/12/2018

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Formation très professionnelle et concrète. Beaucoup d’informations et d’astuces à mettre en application d’urgence ! Cyril Ovinet, Chargé de Développement - Mecatechnic SARL
Ces deux jours de formation m’ont permis de vraiment comprendre l’étendue des analyses permises par Google Analytics. J’en reviens avec une vraie maîtrise de l’outil que je n’avais pas en arrivant et qui me servira longtemps dans ma carrière professionnelle. Juliette Nicolle, Chargée communication web - SNSM
Formation très intéressante animée par un professionnel expert du secteur. De nombreux exemples et astuces qui donnent beaucoup d’idées à mettre en place Noemie Dumez, Responsable Web - Andréas Stihl
Grâce à VISIPLUS academy et à la formation Email Marketing, j’ai pu acquérir un panel de connaissances techniques et de bonnes pratiques, au regard des dernières tendances de l’emailing Claire Mazzarello, Chef de projet - MUCEM
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Pourquoi réaliser une Formation Data Visualisation avec VISIPLUS academy ?

Le métier de data scientist requiert de nombreuses aptitudes : capacité d’analyse, esprit de synthèse, connaissance et compréhension des problématiques de son environnement, maîtrise des outils de data visualisation et du langage informatique, des techniques d’analyse des données et des méthodologies statiques, sans oublier une rigueur absolue et un excellent rédactionnel … Non, devenir datascientist n’est pas une mince affaire !

Pourquoi tant de compétences ? Car la représentation visuelle des données est devenue un facteur clés de réussite et de performance pour les entreprises. En effet, le data miner explore et compare des milliers de données en provenance de sources variées. Puis le data analyst formule des conclusions et fait ressortir des axes d’améliorations ou des préconisations. Enfin, le data scientist donne du sens et de la valeur aux données collectées, il les « fait parler » et s’assure de transmettre des informations « visuellement compréhensibles » grâce aux outils de datavisualisation, appelées aussi infographies.

Dans la plupart des cas, les métiers de data miner, analyst et scientist sont centralisés dans une seule et même personne et très souvent, c’est même le responsable marketing, web marketing ou encore le chef de produit qui endosse se rôle. La réalisation d’une formation dataviz et le suivi d’ateliers dédiés à la datavisualisation vous donneront une valeur ajoutée certaine aux yeux de votre direction : il suffit de se fier au salaire des data-scientist !

Programme de la Formation Data Visualisation

1. Les objectifs de la visualisation de données 2. Le cadre opérationnel de la visualisation
  • Les sources de données : internes ou externes, digitales ou offline, publiques ou privées…
  • L’environnement technique
  • Les besoins (fréquence de rafraichissement, besoin de partage interne ou externe…)
  • Les contraintes (stockage, sécurité, manque de données…)
3. Les outils de visualisation
  • Excel, le premier outil de data viz
  • Panorama des solutions les plus utilisées : Tableau, Qlik, Spotfire et BIME
  • Autres outils SAAS
  • Comment choisir l’outil adapté à mes besoins et moyens ?


4. Les modes de représentations
  • Les séries temporelles
  • Les quantités et proportions
  • La répartition spatiale ou stratégique
  • Les graphes de dépendance et relation
  • Autres types de représentation
5. Concevoir et construire un graphique
  • Préparation des données (extraction, nettoyage, rapprochement, agrégation)
  • Critères esthétiques : texte, couleur, échelle
  • Choix du type de graphique
6. Data Visualisation vers Infographie
  • L’infographie, au-delà de la visualisation de données
  • Le message clé, la hiérarchisation et le concept graphique
  • Où diffuser son infographie ?
  • Exemple d’infographie

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