{"id":157498,"date":"2026-01-29T02:27:12","date_gmt":"2026-01-29T01:27:12","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/?p=157498"},"modified":"2026-01-29T02:27:18","modified_gmt":"2026-01-29T01:27:18","slug":"formation-datavisualisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/formation-datavisualisation","title":{"rendered":"Formation Data Visualisation : pourquoi et comment apprendre les techniques de DataViz ?"},"content":{"rendered":"

L’analyse de donn\u00e9es offre de nombreuses opportunit\u00e9s. Toutefois, il peut \u00eatre difficile d’interpr\u00e9ter les donn\u00e9es brutes pour les utilisateurs non techniques au sein d’une entreprise. En pr\u00e9sentant les informations pertinentes de fa\u00e7on claire et explicite, la Data Visualisation rem\u00e9die \u00e0 ce probl\u00e8me et permet \u00e0 n’importe qui d’exploiter le Big Data.<\/strong><\/p>

Qu’est-ce que la Data Visualisation ?<\/h2>\n

La Data Visualisation<\/a> est la repr\u00e9sentation graphique ou visuelle des donn\u00e9es<\/strong>. Il peut s’agir d’un graphique, d’un diagramme ou m\u00eame d’une animation. Cette technique permet de mettre en lumi\u00e8re les informations pertinentes au sein d’un ensemble de donn\u00e9es, afin de simplifier la d\u00e9tection des tendances et des corr\u00e9lations<\/strong>.<\/p>

En effet, il est difficile de d\u00e9chiffrer les donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9es sous forme de feuille de tableur<\/strong> contenant des lignes et des colonnes. Identifier des tendances au premier regard dans ce format para\u00eet m\u00eame presque impossible.<\/p>

Au contraire, les donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9es sous forme de graphique<\/strong> ou de diagramme<\/strong> sont imm\u00e9diatement compr\u00e9hensibles par n’importe qui. C’est l\u00e0 tout l’int\u00e9r\u00eat de la DataViz<\/a> : raconter une histoire \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes, dans le but de pouvoir les exploiter.<\/p>

Les différents types de Data Visualisations<\/h2>\n

Il existe une large vari\u00e9t\u00e9 de Data Visualisations. Les formes les plus anciennes de visualisations de donn\u00e9es remontent \u00e0 l’\u00c9gypte antique, o\u00f9 elles \u00e9taient principalement exploit\u00e9es pour la navigation. Au fil du temps, la DataViz a \u00e9t\u00e9 exploit\u00e9e pour diff\u00e9rentes applications dans l’\u00e9conomie<\/strong>, la soci\u00e9t\u00e9 ou la sant\u00e9<\/strong>.<\/p>

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent la Data Visualisation pour pr\u00e9senter des rapports de performances<\/strong> en temps r\u00e9el. Les tableaux de bord<\/strong> sont des outils tr\u00e8s utiles pour suivre et visualiser les donn\u00e9es en provenance de sources multiples. Ils offrent une visibilit\u00e9 sur les effets de comportements sp\u00e9cifiques au sein d’une \u00e9quipe.<\/p>

\"types-de-data-visualisation\"<\/figure>

Il existe une large vari\u00e9t\u00e9 de techniques de visualisation couramment employ\u00e9es. On peut citer les tableaux, les graphiques \u00ab\u00a0camembert\u00a0\u00bb, les graphiques lin\u00e9aires, les histogrammes, les nuages de points, les cartes de chaleur, ou encore les arborescences.<\/p>

À quoi sert la Data Visualisation ?<\/h2>\n

De fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, la Data Visualisation sert \u00e0 communiquer des informations cl\u00e9s<\/strong>. Toutefois, diff\u00e9rentes visualisations peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour narrer diff\u00e9rentes histoires. On utilise cette m\u00e9thode pour diff\u00e9rents cas d’usage.<\/p>

La Data Visualisation permet par exemple de repr\u00e9senter des changements au fil du temps, ou de d\u00e9terminer la fr\u00e9quence des \u00e9v\u00e9nements<\/strong>. Elle peut aussi mettre en lumi\u00e8re les relations ou les corr\u00e9lations entre diff\u00e9rentes variables.<\/p>

En outre, on peut utiliser les techniques de DataViz pour examiner un r\u00e9seau et identifier les connexions qui le composent. Enfin, les visualisations de donn\u00e9es permettent d’analyser les b\u00e9n\u00e9fices et les risques<\/strong> d’une strat\u00e9gie.<\/p>

Quels sont les avantages de la Data Visualisation ?<\/h2>\n

La Data Visualisation apporte de nombreux avantages. Elle permet tout d’abord de mettre en lumi\u00e8re les tendances, patterns et corr\u00e9lations au premier coup d’oeil. Par extension, la DataViz permet de comprendre de larges volumes de donn\u00e9es<\/strong> de mani\u00e8re efficace et rapide.<\/p>

C’est aussi la meilleure mani\u00e8re de communiquer des informations et des d\u00e9couvertes aux collaborateurs ne disposant pas d’une expertise en Big Data<\/a>, afin de rendre les donn\u00e9es accessibles et exploitables. Enfin, la DataViz permet de raconter une histoire \u00e0 partir des donn\u00e9es<\/a> en ne pr\u00e9sentant que les informations les plus pertinentes en fonction du contexte.<\/p>

\"avantages-data-visualisation\"<\/figure>

Pourquoi la Data Visualisation est-elle importante ?<\/h2>\n

Nous sommes entr\u00e9s dans l’\u00e8re du Big Data<\/strong>. L’humanit\u00e9 g\u00e9n\u00e8re des volumes massifs de donn\u00e9es, et ce ph\u00e9nom\u00e8ne s’amplifie au fil du temps. Alors que le volume mondial de donn\u00e9es atteignait 44 zettabytes au d\u00e9but de l’ann\u00e9e 2020<\/strong>, il pourrait atteindre 463 exabytes par jour en 2025<\/strong>.<\/p>

Or, l’analyse de donn\u00e9es permet de donner du sens \u00e0 ces donn\u00e9es. Une entreprise peut exploiter cette technologie pour apprendre du pass\u00e9 et anticiper le futur<\/strong>. Cette approche est adopt\u00e9e dans une multitude de secteurs, de la sant\u00e9 \u00e0 la finance en passant par le commerce. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, l’analyse de donn\u00e9es est n\u00e9cessaire pour prendre de meilleures d\u00e9cisions.<\/p>

Et l’analyse de donn\u00e9es joue un r\u00f4le crucial dans ce processus analytique<\/strong>. Elle permet de rendre les donn\u00e9es plus compr\u00e9hensibles et accessibles \u00e0 une large audience plut\u00f4t que de les r\u00e9server aux experts. Cette m\u00e9thode permet ainsi de r\u00e9duire le foss\u00e9 entre les Data Scientists et les utilisateurs m\u00e9tier souhaitant exploiter les donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>

Comment suivre une formation Data Visualisation ?<\/h2>\n

\u00c0 l’heure o\u00f9 de nombreuses entreprises exploitent les donn\u00e9es, la Data Visualisation est une comp\u00e9tence extr\u00eamement recherch\u00e9e. Afin d’apprendre les diff\u00e9rentes techniques et m\u00e9thodes de visualisation de donn\u00e9es, vous pouvez choisir DataScientest<\/strong>.<\/p>

Nos formations Data Analyst<\/a> et Data Scientist<\/a> comportent un module d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la DataViz. Vous apprendrez \u00e0 manier Matplotlib<\/a>, Bokeh<\/a> ou Seaborn<\/a> pour r\u00e9aliser des graphiques et diagrammes \u00e0 partir de donn\u00e9es.<\/p>

\"dataviz-formation-datascientest\"<\/figure>

Les autres modules de ces formations abordent la programmation en Python<\/a>, le Machine Learning<\/a>, les bases de donn\u00e9es<\/a>, le Deep Learning<\/a>, l’IA<\/a>, ou encore la Business Intelligence<\/a>. \u00c0 l’issue du cursus choisi, vous aurez toutes les comp\u00e9tences requises pour exercer le m\u00e9tier de Data Analyst ou celui de Data Scientist.<\/p>

Toutes nos formations adoptent un format hybride de Blended Learning<\/a> alliant apprentissage en ligne sur une plateforme coach\u00e9e et Masterclass<\/strong>. Elles s’effectuent int\u00e9gralement \u00e0 distance, en Formation Continue ou en mode bootcamp intensif<\/strong> en fonction de vos pr\u00e9f\u00e9rences et de votre situation.<\/p>

Dans le cadre de nos partenariats, les apprenants re\u00e7oivent \u00e0 la fin du cursus un certificat d\u00e9livr\u00e9 par MINES ParisTech \/ PSL Executive Education ou l’Universit\u00e9 Panth\u00e9on Sorbonne<\/strong>. Parmi les alumnis, 80% ont trouv\u00e9 un emploi imm\u00e9diatement.<\/p>

Concernant le financement, tous nos programmes sont \u00e9ligibles au Compte Personnel de Formation<\/a>. N’attendez plus, et ma\u00eetrisez la DataViz avec DataScientest !<\/p>

Vous savez tout sur les formations Data Visualisation. Pour plus d’informations sur le sujet, d\u00e9couvrez notre dossier complet sur la DataViz<\/a>, et notre dossier sur l’analyse de donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n

En savoir plus sur la formation Data Analyst<\/a><\/div><\/div>\n