Le cerveau humain a un faible pour les supports visuels. Il capte 80% des informations par l’image. Il traite les données visuelles 60 000 fois plus vite que les chiffres et les textes. Aujourd’hui plus de 90% de la communication est non verbale.

Même si vous connaissiez les courbes, les barres et les camemberts pour présenter vos données, pourquoi ne pas essayer des visualisations dynamiques qui rendent sexy le plus triste des tableaux de statistiques ?

La data visualisation associée au data storytelling devient une arme redoutable dans l'enjeu que représente aujourd'hui la bonne interprétation des big datas.

Durant ce cours vous apprendrez à:

- Développer une base solide pour réfléchir à l'interprétation visuelle et à la communication des données et des informations sur les données.
- Maîtriser les outils et techniques de visualisation des données.
- Découvrir comment sélectionner le bon graphique pour le bon contexte.
- Communiquer l'histoire que représentent les analyses de données.

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A l'issue de ce cours et face à une situation issue de la gestion d’une entreprise disposant d’un volume de données conséquent, au départ d’une question précise sur les décisions à éclairer, en disposant de la documentation constituée, en utilisant d’une manière adéquate les moyens techniques disponibles, en justifiant les procédures mises en œuvre,

En Extract, Transform, Load (ETL) : L'étudiant sera capable: - d’identifier les bases de données pertinentes ; - d’identifier et de mettre en œuvre les outils et compétences nécessaires pour accéder à ces données ;
- de se connecter et de récupérer les données tant dans des environnements locaux que distants ;
- de mettre au point des procédures et programmes simples visant au transfert, à l’échange et à l’enrichissement des données.

En Datawarehousing :
L'étudiant sera capable: - d’analyser les demandes des clients internes en matière de ‘Data Analysis’ ; - en associant les parties prenantes de la situation de départ (dynamique de groupes…), de construire des structures de données historiques et de résultats ; - de mettre en place un système ETL approvisionnant les structures créées ; - de générer les informations ‘Comparatives’ (Budgets & KPI) ; - de mettre au point des procédures automatiques de vérification de disponibilité et de qualité pour les données et résultats mis à disposition ; - de garantir une continuité du système mis en place en prévoyant une révision régulière, une documentation rigoureuse et l’emploi de techniques informatiques standards.