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Cours sur la visualisation des données

Les cours de visualisation de données se concentrent sur les techniques et les outils de représentation graphique des données afin de communiquer des informations de manière claire et efficace. Développez vos compétences en matière de visualisation à l'aide d'outils tels que Python, R, Tableau, Power BI et Excel.

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Recommandé pour les débutants en visualisation de données

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Visualisation des données dans Power BI

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Power BI est un outil puissant de visualisation de données, idéal pour créer rapports et tableaux de bord percutants.

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Co-créé avec Microsoft, acquérez les compétences Power BI nécessaires pour préparer, modéliser et visualiser des données en vue de la certification PL-300 Data Analyst.

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Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.

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Questions fréquemment posées

À quoi sert la visualisation des données ?

La visualisation des données est essentielle pour raconter des histoires avec des données dans un format facile à comprendre. Personne n'aime vraiment regarder des lignes et des colonnes de chiffres, par exemple. Mais si nous transformons ces informations en une représentation graphique, par exemple un diagramme de dispersion ou un diagramme à barres, il est beaucoup plus facile pour les gens de comprendre la relation entre les qualités que nous représentons et nos résultats.

On trouve des visualisations de données dans les journaux, les rapports d'activité, les études universitaires et dans bien d'autres contextes. Les visualisations de données nous permettent de condenser une grande quantité d'informations sur une surface réduite et de les rendre accessibles. Les visualisations facilitent également l'identification des schémas et des différences entre les variables, même si un tableau de données ou les moyennes peuvent sembler très similaires.

Les compétences en matière de visualisation des données sont-elles recherchées ?

Oui. Une analyse de Lightcast a révélé une nette tendance à la hausse des offres d'emploi mentionnant la "visualisation des données" entre 2016 et 2021.

La capacité à visualiser efficacement les données est essentielle pour de nombreuses fonctions, techniques ou non, et deviendra de plus en plus importante à mesure que les entreprises utiliseront mieux les données.

Dois-je connaître Python pour être bon en visualisation de données ?

Non. Python n'est pas votre seule option : le langage de programmation R est également un choix populaire pour créer des visualisations de données magistrales.

En outre, si vous souhaitez éviter complètement les langages de programmation, il existe des programmes spécialisés tels que Tableau qui peuvent vous aider à créer de puissantes visualisations de données. Excel et Google Sheets sont également des options populaires qui ne requièrent qu'un minimum de compétences techniques.

Quels sont les outils de visualisation de données les plus populaires ?

Parmi les outils de visualisation de données les plus populaires, on peut citer

  • Python et ses logiciels connexes tels que Matplotlib et Seaborn
  • R, qui a été spécialement conçu pour l'analyse statistique et la visualisation de données, ainsi que des outils R tels que plotly, ggplot2 et lattice.
  • Power BI
  • Tableau
  • Excel et feuilles de calcul

DataCamp propose des cours d'introduction à chacun de ces outils de visualisation de données populaires, ainsi que des cours qui couvrent des techniques spécifiques de visualisation de données en utilisant chaque technologie ou ses packages.

Dois-je télécharger un logiciel de visualisation de données pour apprendre sur Datacamp ?

Non, nous vous fournissons tout ce dont vous avez besoin directement dans votre navigateur. Que vous appreniez la visualisation de données avec les cours en ligne de DataCamp sur Tableau, Power BI ou Python, tout ce dont vous avez besoin, c'est de votre ordinateur et d'une connexion Internet fiable.

Si vous suivez des cours de visualisation de données avec Tableau, vous voudrez peut-être télécharger le logiciel, mais ce n'est pas obligatoire.

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