Formation Visual Analytics – Data science

Last updated

Code formation

visa_LBG

Durée

14 heures (généralement 2 jours pauses comprises)

Pré requis

Experience of analysis, statistics and producing data an advantage

Aperçu

Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre.

Machine Translated

Plan du cours

  1. Introduction to Visual Analytics
    • 5 Principles of Data Visualisation
    • Tables vs charts
    • What makes visualisations effective
    • Gestalt Principles of Visual Perception
  2. Types of charts and how to choose the right one
    • Common types of charts
    • Choosing the right chart for your data
    • Understanding your audience
    • Handling missing data
  3. Advanced charts
    • Sankey
    • Radar
    • Treemap
    • Heatmap
    • Boxplot, violin plot
    • Choosing the right chart for your data
    • Choosing the right chart for your audience
    • Eliminating clutter from charts
  4. Storytelling with data
    • The importance of storytelling
    • Building a narrative structure
    • Drawing attention
    • Including call to action
  5. Creating dashboards and infographics
    • Exploratory vs explanatory analysis
    • How to convey your message
    • Live presentation vs report
    • Visualisations that are simple, informative and engaging
    • The characteristics of a good dashboard
    • The characteristics of a good infographic
  6. Common mistakes and misleading charts
    • Charts that should be avoided
    • How we are being deceived by colour, scale and size
  7. Visual analytics case studies

 

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