Séance de cours

Visualisation des données : Techniques et exemples

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Dans cours

CS-213: Human-computer interaction

La discipline de l'Interaction Homme-Machine (ou HCI : Human-Computer Interaction) vise à systématiquement placer le facteur humain dans la conception de systèmes interactifs. ...

Description

Cette séance de cours couvre diverses techniques de visualisation des données, y compris la représentation du jeu de tennis, l'analyse des cartes de service de Federer, les temps cumulatifs de Tour de France, les données FIFA Worldcup, et des exemples de poésie visuelle. Il explore également la visualisation d'événements historiques, tels que les pertes de l'armée française en Russie. L'instructeur discute de l'utilisation d'éléments visuels pour refléter les propriétés et les relations abstraites des données, ainsi que des défis de la visualisation des données à haute dimension. Des exemples de sports, de politiques et de littérature sont utilisés pour illustrer différentes méthodes de visualisation.

Enseignant·e

Pierre Dillenbourg

Ancien instituteur primaire, Pierre Dillenbourg obtient un master en Sciences de lEducation (Université de Mons, Belgique). Dans son projet de master en 1986, il est l'un des premiers au monde à appliquer les méthodes de 'machine learning' à l'éducation, afin de développer un 'self-improving teaching system'. Ceci lui permettra de débuter une thèse de doctorat en informatique à l'Université de Lancaster (UK) dans le domaine des applications éducatives de lintelligence artificielle. Il a été Maître dEnseignement et de Recherche à lUniversité de Genève. Il rejoint l'EPFL en 2012, où Il fut le directeur du Centre de Recherche sur l'Apprentissage, la formation et ses technologies(CRAFT), puis académique du Centre pour l'Education à l'Ere Digitale (CEDE) qui met en oeuvre la stratégie MOOC de l'EPFL (plus de 2 millions d'inscriptions). Il est actuellement professeur ordinaire en technologies de formation aux sein de la faculté Informatique et Communications et dirige laboratoire d'ergonomie éducative (CHILI). Depuis 2006, il a aussi été le directeur de DUAL-T, la 'leading house' dédiée aux technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Il a fondé plusieurs start-ups dans l'éducation et rejoint plusieurs conseils d'administration. En 2017, Il a créé avec des collègues le 'Swiss EdTech Collider', un incubateur qui rassemble 80 start-ups dans le domaine des technologies éducatives. En 2018, ils ont lancé LEARN, le centre EPFL pour les sciences de l'apprentissage, lequel regroupe les initiatives locales en innovation éducative. Pierre est un 'inaugural fellow of the International Society of Learning Sciences'. Il est actuellement le Vice-Président Associé pour l'Education à l'EPFL.

Source officielle

Concepts associés (32)

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

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.

Type abstrait

En informatique, un type de donnée abstrait (en anglais, abstract data type ou ADT) est une spécification mathématique d'un ensemble de données et de l'ensemble des opérations qu'on peut effectuer sur elles. On qualifie d'abstrait ce type de donnée car il ne spécifie pas comment les données sont représentées ni comment les opérations sont implémentées. Les types abstraits les plus utilisés sont : arbre binaire conteneur dictionnaire ou tableau associatif ensemble Graphe liste multiensemble pile Union-find Un type abstrait est composé de cinq champs : Type abstrait ; Utilise ; Opérations ; Pré-conditions ; Axiomes.

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.

Littérature européenne

La littérature européenne est une littérature ancienne et diversifiée. Elle s'est notamment beaucoup développée en Europe depuis l'invention de l'imprimerie. Elle peut se subdiviser en littératures nationales (par pays actuel ou ancien) et/ou linguistiques (par langue actuelle ou ancienne, minoritaire ou non, dialectale ou non). Elle comprend notamment la littérature : Guy Fontaine, Dictionnaire des auteurs européens, Hachette, 1995 Jean-Louis Backès, La littérature européenne, Belin, 1996, Annick Benoit-Dusausoy et Guy Fontaine (dir.

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Séances de cours associées (64)

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.

Analyse des composantes principales : réduction des dimensions

Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE

Explore PCA et t-SNE pour réduire les dimensions et visualiser efficacement les données à haute dimension.

Représentation du modèle : Structures et fonctions

Couvre la représentation des modèles mathématiques, des fonctions et des structures de données dans les systèmes d'information.

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Littérature européenne

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