Séance de cours

Visualisation des données : principes et pratiques

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Dans cours

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes et les meilleures pratiques de visualisation des données, y compris des sujets tels que la navigation dans le paysage des cartes, la compréhension des histogrammes, les diagrammes de dispersion, les diagrammes de boîte et l'utilisation des couleurs. Il explore également l'importance de choisir les bonnes techniques de visualisation en fonction de la nature des données et du public. L'instructeur souligne l'importance d'utiliser les couleurs judicieusement, en évitant la jonque de cartes, et la restauration pour les personnes coloraved. Différents cas d'utilisation sont discutés, de la visualisation de données multimodales à la manipulation de données bizarres et de donner de nouvelles perspectives à travers la narration interactive. La séance de cours se termine par un aperçu d'outils interactifs comme D3 pour créer des visualisations engageantes.

Enseignant·e·s (2)

Maria Brbic

Maria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.

Robert West

Robert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Statistique descriptive: Statistical graphics

Concepts associés (32)

Visualisation de données

vignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.

Diagramme circulaire

Un graphique circulaire ou graphique en secteurs, aussi appelé camembert en France, et diagramme en pointes de tarte au Canada, est un type de graphique utilisé en statistiques. Il permet de représenter un petit nombre de valeurs (ou de classes) par des angles proportionnels à la fréquence (ou l'effectif) de ces valeurs. D'usage courant en économie et le monde des affaires (pour leur présentation « élégante ») ou dans les médias (presse/magazines, télévision, Web, résultats de sondages...

Visualisation scientifique

La visualisation scientifique, ou l’usage de graphiques scientifiques, est l'étude et/ou la réalisation de la représentation sous forme graphique de résultats scientifiques. Cette visualisation est donc intimement liée aux sciences et à l'informatique. Il existe une gamme complète de matériels destinés à la visualisation scientifique. Il existe sur le marché des postes personnels de type PC équipé avec une ou plusieurs cartes graphiques permettant de faire de la visualisation scientifique.

Visualization (graphics)

Visualization or visualisation (see spelling differences) is any technique for creating s, diagrams, or animations to communicate a message. Visualization through visual imagery has been an effective way to communicate both abstract and concrete ideas since the dawn of humanity. from history include cave paintings, Egyptian hieroglyphs, Greek geometry, and Leonardo da Vinci's revolutionary methods of technical drawing for engineering and scientific purposes. Visualization today has ever-expanding applications in science, education, engineering (e.

Représentation graphique

Un certain nombre de phénomènes sont modélisés sous forme de données qualitatives et surtout quantitatives, et ce dans de nombreux domaines : mathématiques, physique, sociologie, géographie, géologie, économie... Lorsque ces données sont complexes, elles peuvent être regroupées sous la forme d'une représentation schématique qui présente une vision simplifiée et structurée de ces éléments, parfois accompagnée d'illustrations (dessins réalistes ou stylisés).

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Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.

Visualisation des données : Techniques et applications

Explore les techniques et les applications de la visualisation des données, en soulignant l'importance d'une communication efficace et d'exemples non conventionnels.

L'essentiel de la science des données

Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.

Visualisation des données : principes et techniques

Couvre les principes et les techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur la narration, la détection d'anomalies et la communication efficace des résultats.

Supervision : Célébration de l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL

Explore l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL, la visualisation des données et l'approche innovante D3.

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Diagramme circulaire

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Visualization (graphics)

Représentation graphique

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