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Fiche de cours

Visualisation de données

Data Visualization

Faculté de gestion: Faculté des lettres

Responsable(s): Isaac Pante

Période de validité: 2020 -> 2020

Horaires du cours (Hebdomadaire)

Date Lieu Remarque Thématique Intervenant(s)
2020/2021 : Mardi 16:15-17:45 (Hebdomadaire) Anthropole/5183     Isaac Pante

Cours-TP (travaux pratiques)

Semestre de printemps
2 heures par semaine
28 heures par semestre
Hebdomadaire
Langue(s) d'enseignement: français
Public: Oui
Crédits: 3.00, 4.00

Objectif

Au sortir de cet enseignement, l'etudiant sera capable de

- decrire, d'un point de vue statistique, les differents types de donnees existants
- determiner la meilleure strategie de visualisation pour un jeu de donnees specifique
- encoder des donnees dans un format exploitable (CSV, JSON, etc.)
- decrire la logique de la librairie javascript D3.js (libre)
- generer diverses visualisations pour un meme jeu de donnees en faisant appel a cette librairie
- porter un regard critique sur des visualisations existantes

Contenu

La multiplication des outils de communication a transformé nos ressources attentionnelles en un capital sujet à une nouvelle économie. A l'heure actuelle, la plupart des médias traditionnels s'adjoignent les services de Data Scientists afin d'enrichir leurs contenus de visualisations destinées à captiver le spectateur par leur interactivité ajoutée. Mais la visualisation ne se borne pas à séduire: la recherche en sciences humaines mobilise de plus en plus la visualisation dans une perspective heuristique.

Après une introduction aux enjeux théoriques de la visualisation de données, les étudiant-e-s seront amenés à développer leurs propres visualisations à l'aide de D3, une librairie javascript libre et gratuite, développée par les membres du Groupe de visualisation de l'université de Stanford.

Evaluation

Une validation pratique consistant à sélectionner des données issues d'une discipline et à les présenter sous une forme interactive. Les exigences seront adaptées aux competences de l'etudiant-e en statistiques ainsi qu'en programmation.

Bibliographie

Disponible sur l'espace Moodle dédié

Exigences du cursus d'études

Aucun

Informations supplémentaires

https://unil.zoom.us/my/isaacpante

UtilisationCode facultéStatutCrédits
Maîtrise universitaire en Droit, criminalité et sécurité des technologies de l'information (2019 ->) ›› Enseignements obligatoiresLettresObligatoire3.00
Maîtrise universitaire en Droit, criminalité et sécurité des technologies de l'information "transitoire" (2016 ->) ›› Enseignements obligatoiresLettresFacultatif3.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en géographie, analyse spatiale et systèmes complexes (dès 2017A) (2017 ->) ›› Module 2.IV.1 : Bases de données - Traitement et visualisation de l'informationObligatoire4.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en géographie, analyse spatiale et systèmes complexes (dès 2018A) (2018 ->) ›› Module 2.IV.1 : Bases de données - Traitement et visualisation de l'informationObligatoire4.00
Maîtrise universitaire, Programme de renforcement (2015 ->) ›› Enseignements transversaux - MA-RENF-TRANSVOptionnel4.00
Maîtrise universitaire, Programme de renforcement (2015 ->) ›› Informatique pour les sciences humaines - MA-RENF-ISHOptionnel4.00
Maîtrise universitaire, informatique pour les sciences humaines (2016 ->) ›› Analyse et traitement des données en sciences humaines - MA-ISH-20Obligatoire4.00
Canton de Vaud
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