Visualisation de données pour débutant

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001 - Découvrez les librairies Python pour la Data Science

Details

PARTIE 1 - Manipulez des tableaux avec NumPy

1. Tirez un maximum de ce cours
2. Prenez en main votre notebook
3. Créez vos premiers arrays avec NumPy
4. Transformez vos données en tableaux

Quiz : Manipuler des tableaux avec NumPy

PARTIE 2 - Créez des data frames avec Pandas

1. Créez votre premier data frame avec Pandas
2. Manipulez le data frame
3. Filtrez les données du data frame
4. Agrégez des données avec Pandas
5. Fusionnez des données avec Pandas

Quiz : Créer des data frames avec Pandas

PARTIE 3 - Construisez des data visualisations avec Matplotlib et Seaborn

1. Maîtrisez les bonnes pratiques de la data visualisation
2. Tracez des graphiques avec Matplotlib
3. Personnalisez vos graphiques avec Matplotlib
4. Générez des graphiques complexes avec Seaborn

Quiz : Construire des data visualisations avec Matplotlib et Seaborn

002 - Développez votre culture des données

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PARTIE 1 - Préparez-vous à naviguer dans un monde piloté par les données

1. Tirez un maximum de ce cours
2. Découvrez comment vous interagissez déjà avec les données
3. Tirez parti de votre culture des données
4. Explorez le concept de pipeline de données
5. Construisez le parcours des données et définissez leur finalité

Quiz : Préparer vous à naviguer dans un monde piloté par les données

PARTIE 2 - Transformez les données en informations pour les rendre utiles

1. Trouvez et collectez des données
2. Manipulez des données pour multiplier les usages
3. Analysez les données pour faciliter l'extraction des connaissances

Quiz : Transformer les données en informations pour les rendre utiles

PARTIE 3 - Présentez vos données

1. Créez des visualisations adaptées à différentes situations
2. Obtenez des graphiques satisfaisants

Quiz : Présenter vos données

PARTIE 4 - Donnez du poids à vos données

1. Préparez une histoire basée sur vos données
2. Partagez votre histoire
3. Travaillez avec des données dans le monde réel

Quiz : Donner du poids à vos données

003 - Video : Bases avec Matplotlib

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Introduction à la visualisation de données

1. Importance de la visualisation de données pour communiquer efficacement les résultats d'analyses
2. Rôle de Matplotlib comme bibliothèque incontournable pour la visualisation en Python

Création d'un premier graphique linéaire

1. Importation de Matplotlib et de ses modules nécessaires
2. Utilisation de la fonction plot() pour tracer un nuage de points
3. Personnalisation du graphique avec des titres d'axes, une légende et un style

Nuages de points et exploration de relations entre variables

1. Création d'un nuage de points pour visualiser la relation entre deux variables numériques
2. Interprétation de la forme du nuage de points pour identifier des tendances ou des corrélations

Transformation logarithmique d'axes

1. Application d'une transformation logarithmique pour linéariser des relations non linéaires
2. Utilisation de Matplotlib pour transformer un axe et améliorer la lisibilité du graphique

Histogrammes et boîtes à moustaches

1. Création d'histogrammes pour visualiser la distribution des valeurs d'une variable
2. Utilisation de boîtes à moustaches pour représenter les statistiques descriptives d'une variable

Visualisation de plusieurs graphiques dans un même visuel

1. Création de sous-graphiques (subplots) pour organiser plusieurs graphiques dans une même figure
2. Disposition des sous-graphiques sur une grille et personnalisation de leur taille

Sauvegarde des graphiques

1. Enregistrement des graphiques au format PNG ou autre format d'image
2. Utilisation des graphiques enregistrés dans des rapports ou des présentations

004 - Video : Introduction à la visualisation des données avec Matplotlib de Python

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Partie 1 - Introduction et création de données (00:00 - 03:30)

1. Présentation du module Matplotlib et de son utilité pour la visualisation de données
2. Création de listes de données pour les prix d'ordinateurs Windows et Apple, ainsi que pour les années correspondantes

Partie 2 - Visualisation des données avec des diagrammes à points (03:30 - 08:30)

1. Création d'un diagramme à points pour visualiser l'évolution des prix des ordinateurs Windows sur les cinq dernières années
2. Ajout de labels et d'un titre au diagramme
3. Personnalisation des couleurs et du type de courbe (points ou ligne continue)

Partie 3 - Visualisation des données avec des sous-graphes (08:30 - 12:00)

1. Création de deux sous-graphes pour visualiser séparément les prix des ordinateurs Windows et Apple
2. Utilisation de la fonction subplot() pour définir la disposition des sous-graphes
3. Ajustement de la position des sous-graphes avec la propriété gridspec

Partie 4 - Visualisation des données avec des diagrammes en barres (12:00 - 15:30)

1. Création d'un diagramme en barres pour comparer les prix des ordinateurs Windows et Apple
2. Utilisation de la fonction bar() pour créer le diagramme
3. Ajout de labels et d'un titre au diagramme

Partie 5 - Visualisation des données avec des diagrammes circulaires (15:30 - 18:00)

1. Création d'un diagramme circulaire pour représenter les parts de marché de différents produits
2. Utilisation de la fonction pie() pour créer le diagramme
3. Ajout de labels et de pourcentages au diagramme

005 - Video : Apprendre La Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn

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Partie 1 - Introduction (00:00 - 01:30)

1. Importance de la visualisation de données dans l'analyse de données
2. Présentation de Matplotlib et Seaborn comme outils de visualisation
3. Aperçu du sujet de la vidéo : création de graphiques interactifs

Partie 2 - Configuration de l'environnement (01:30 - 03:30)

1. Installation des bibliothèques Matplotlib et Seaborn
2. Importation des bibliothèques nécessaires
3. Chargement des données d'exemple

Partie 3 - Création d'un graphique de base (03:30 - 06:00)

1. Création d'un axe dans une figure
2. Tracé de points et de lignes sur l'axe
3. Personnalisation des aspects du graphique (titre, étiquettes, etc.)

Partie 4 - Création de plusieurs graphiques dans une même figure (06:00 - 09:00)

1. Création de plusieurs axes dans une figure
2. Positionnement des axes dans la figure
3. Personnalisation des axes individuels

Partie 5 - Création de graphiques interactifs avec Seaborn (09:00 - 39:14)

1. Introduction à Seaborn pour la visualisation interactive
2. Création d'un scatterplot interactif avec Seaborn
3. Ajout de fonctionnalités interactives au scatterplot (zoom, sélection, etc.)
4. Création d'autres types de graphiques interactifs (heatmap, lineplot, etc.)
5. Utilisation de palettes de couleurs pour représenter les catégories
6. Analyse de corrélation entre les variables
7. Visualisation de données multivariées
8. Personnalisation des couleurs et des styles des graphiques

006 - Video : Découverte de Seaborn

Details

Partie 1 - Introduction à Seaborn

1. Présentation de Seaborn et de ses avantages pour la visualisation de données
2. Installation de Seaborn

Partie 2 - Visualisation de relations entre variables

1. Utilisation de la fonction pairplot pour visualiser les relations entre toutes les variables d'un dataset
2. Personnalisation des graphiques avec des paramètres de style

Partie 3 - Visualisation de catégories

1. Utilisation de la fonction catplot pour visualiser des variables de type catégorie
2. Différents types de graphiques pour les variables catégorielles, tels que des diagrammes à barres, des violons et des boxplots

Partie 4 - Visualisation de distributions

1. Utilisation de la fonction distplot pour visualiser la distribution d'une variable
2. Différents types de graphiques pour les distributions, tels que des histogrammes et des densités de probabilité

Partie 5 - Visualisation de matrices

1. Utilisation de la fonction heatmap pour visualiser une matrice de données
2. Personnalisation des heatmaps avec des paramètres de couleur et d'annotation

Partie 6 - Application à un dataset réel

1. Utilisation de Seaborn pour analyser un dataset sur le Titanic
2. Visualisation des relations entre les variables, des distributions et des matrices de corrélation

007 - Video : Découverte de Plotly

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Partie 1 - Introduction et contexte

1. Présentation de Dash et de ses avantages pour la création de tableaux de bord
2. Rappel sur Plotly pour la création de graphiques interactifs
3. Introduction au projet de tableau de bord sur les données de la Banque mondiale

Partie 2 - Structure d'une application Dash

1. Explication des composants de base d'une application Dash
2. Création de la structure de base de l'application

Partie 3 - Ajout et positionnement de composants

1. Intégration de différents composants Dash (graphiques, tableaux, etc.)
2. Utilisation de HTML et CSS pour personnaliser l'apparence du tableau de bord

Partie 4 - Personnalisation avancée avec HTML et CSS

1. Ajout de styles et de mises en forme personnalisées
2. Création d'une interface utilisateur intuitive et esthétique

Partie 5 - Fonctions de rappel (Callback) pour l'interactivité

1. Introduction aux callbacks et à leur rôle dans l'interactivité
2. Mise en place de callbacks pour interagir avec les graphiques et les données

Partie 6 - Réutilisation de code et composants

1. Création de composants réutilisables pour simplifier le développement
2. Organisation du code pour une meilleure maintenabilité

Partie 7 - Entrées utilisateur dans les composants Dash

1. Capture des interactions utilisateur à partir de différents composants
2. Utilisation des entrées utilisateur pour filtrer et afficher les données

Partie 8 - Construction de tableaux interactifs

1. Création de tableaux de données interactifs avec Dash
2. Personnalisation des tableaux pour une meilleure lisibilité et analyse

Partie 9 - Application concrète : Tableau de bord sur les données de la Banque mondiale

1. Exploration des données de la Banque mondiale sur la pauvreté et l'équité
2. Construction d'un tableau de bord interactif pour visualiser et analyser les données

008 - Video : Découverte de Bokeh (Anglais)

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Partie 1 - Introduction à Bokeh

1. Présentation de Bokeh
2. Avantages de Bokeh pour la visualisation de données interactives
3. Installation de Bokeh

Partie 2 - Création de visualisations de base

1. Création de graphiques simples avec Bokeh
2. Personnalisation des graphiques (titres, axes, légendes, etc.)
3. Utilisation de différents types de graphiques (lignes, barres, scatter, etc.)

Partie 3 - Interactivité dans Bokeh

1. Ajout d'interactivité aux graphiques
2. Utilisation des outils d'interaction (zoom, pan, hover, etc.)
3. Création de visualisations interactives pour l'exploration des données

Partie 4 - Visualisation de données avancées

1. Visualisation de données géographiques avec Bokeh
2. Création de cartes interactives
3. Intégration de données temporelles dans les visualisations

Partie 5 - Tableaux de bord avec Bokeh

1. Création de tableaux de bord interactifs
2. Combinaison de plusieurs visualisations dans un tableau de bord
3. Personnalisation et mise en page des tableaux de bord

Partie 6 - Déploiement de visualisations Bokeh

1. Déploiement de visualisations sur le web
2. Intégration de Bokeh avec d'autres technologies (Flask, Django, etc.)
3. Optimisation des visualisations pour différents appareils

Partie 7 - Cas d'utilisation concrets

1. Analyse de données financières avec Bokeh
2. Visualisation de données scientifiques
3. Création de rapports interactifs pour des présentations

009 - Video : Découverte de la visualisation des données avec R

Details

Partie 1 - Introduction à la visualisation avec R

1. Présentation de R comme langage pour l'analyse et la visualisation de données
2. Avantages de l'utilisation de R pour la création de graphiques informatifs et attrayants
3. Installation et configuration de R et RStudio

Partie 2 - Création de graphiques de base

1. Introduction à ggplot2 pour la visualisation de données
2. Création de graphiques simples (barres, lignes, scatterplots)
3. Personnalisation des graphiques (titres, axes, légendes, couleurs)

Partie 3 - Visualisation de distributions de données

1. Utilisation de graphiques de distribution (histogrammes, boxplots, violins)
2. Interprétation des distributions pour l'analyse des données
3. Comparaison des distributions entre différentes catégories

Partie 4 - Visualisation de relations entre variables

1. Création de scatterplots et de graphiques de régression
2. Analyse des corrélations et des tendances dans les données
3. Visualisation de matrices de corrélation

Partie 5 - Visualisation de données catégorielles

1. Utilisation de graphiques à barres empilées et de mosaïques
2. Visualisation des proportions et des fréquences des catégories
3. Analyse des données catégorielles avec des graphiques circulaires

Partie 6 - Visualisation avancée et interactive

1. Introduction à plotly pour la création de graphiques interactifs
2. Transformation de graphiques ggplot2 en graphiques interactifs
3. Création de tableaux de bord interactifs avec Shiny

Partie 7 - Application à des datasets réels

1. Exploration et visualisation de données publiques (ex : données de santé, de finance)
2. Création de rapports visuels pour la présentation des résultats
3. Études de cas et exemples concrets d'analyse de données avec R

010 - Réalisez des rapports statistiques clairs et impactants

Details

PARTIE 1 - Préparez la rédaction de votre rapport

1. Comprenez ce qu’est un rapport statistique
2. Concevez votre projet de rapport
3. Rédigez en 3 étapes
4. Hiérarchisez vos informations dans un plan
5. Entraînez-vous à réaliser un plan de rapport

PARTIE 2 - Améliorez votre rapport avec les techniques rédactionnelles

1. Clarifiez votre propos
2. Rédigez des textes vivants
3. Choisissez des titres efficaces
4. Entraînez-vous à rédiger les titres et le chapô d'un rapport

PARTIE 3 - Représentez graphiquement des données statistiques

1. Comprenez l'intérêt des illustrations dans un rapport statistique
2. Utilisez les tableaux à bon escient
3. Choisissez des graphiques adaptés à votre message
4. Découvrez les différents types de graphiques
5. Réalisez des graphiques compréhensibles
6. Entraînez-vous à illustrer un rapport avec des graphiques pertinents

011- Réalisez des dashboards avec Power BI

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PARTIE 1 - Tirez un maximum de ce cours

1. Tirez un maximum de ce cours

PARTIE 2 - Découvrez la Business Intelligence et Power BI

1. Identifiez les opportunités d’utiliser Power BI
2. Collectez les données utiles pour votre dashboard
3. Protégez les données sensibles de votre entreprise
4. Organisez votre projet de dashboard

Quiz : Découvrez la Business Intelligence et Power BI

PARTIE 3 - Rendez les données visuelles grâce à Power BI

1. Réalisez votre premier rapport en quelques minutes
2. Suivez les étapes clés pour une visualisation impactante
3. Choisissez la meilleure visualisation pour votre projet
4. Améliorez vos visualisations grâce aux options de formatage
5. Naviguez au sein de votre dashboard

Quiz : Rendez les données visuelles grâce à Power BI

PARTIE 4 - Organisez vos données pour aider à la prise de décision

1. Transformez les données à l’aide du Power Query Editor
2. Reliez les tables pour réaliser des analyses croisées
3. Créez de nouvelles données à partir des données existantes
4. Allez plus loin avec Power BI Service

Quiz : Organisez vos données pour aider à la prise de décision