Visualisation des données

Apprécier les bénéfices liés à la visualisation des données. * Définir la visualisation des données en appréhendant les fondamentaux dans des contextes métiers de l’entreprise pour une exploitation future. * Présenter les avantages de la visualisation des données en comparaison avec la présentation des données sous format brut pour valoriser leur utilisation. * Sensibiliser en expliquant l’impact de la visualisation des données comme un vecteur de communication visuel facilitant la prise de décision. Evaluer les méthodes de visualisation des données. * Comparer les différentes méthodes de visualisation de données (3D, courbes, histogrammes, contour maps, graphes de relation - hiérarchie - regroupement par communauté – chemin de flux – réseaux de neurones) pour identifier leurs particularités et les avantages qu’elles procurent. * Explorer les différentes méthodes de représentations graphiques adaptées au contexte de liens et causalités pour en déduire des conclusions * Identifier les modèles existants de représentation des données relationnelles et non-relationnelles pour les utiliser dans les représentations graphiques futures Définir la stratégie de visualisation des données. * Identifier les liens entre les données au niveau d’un jeu de données pour améliorer leur interprétation * Analyser l’ensemble des éléments mis à disposition (enjeux métiers, besoins, jeux de données, méthodes de visualisation) pour en déterminer la stratégie de visualisation de données la plus adaptée pour répondre à la problématique métier posée. * Valider le choix de la stratégie au regard du jeu de données pour permettre une application fiable et répondant aux objectifs visés. Concevoir un pilote de visualisation des données. * Organiser et nettoyer les données mises à disposition pour une application future des méthodes graphiques. * Enrichir les données existantes, pour améliorer la restitution graphique des résultats. * Concevoir et créer le pilote, en utilisant des outils adaptés relatifs aux méthodes de visualisations des données retenues pour assurer sa validation et sa promotion interne. * Comparer les résultats du pilote de visualisation des données pour sélectionner la ou les méthode (s) de visualisation à retenir * Réaliser des prédictions sur la base de l’exploitation des données relationnelles et non relationnelles afin d’identifier des actions futures Mettre en œuvre la solution de visualisation des données. * Identifier les liens entre les données ainsi que les interdépendances pour appréhender leur périmètre et leur niveau de profondeur * Prendre en considération les besoins de matrice cognitive humaine et les impacts de perception afin d’adapter les rendu aux besoins recherchés * Mettre en œuvre la visualisation des données en les codant pour obtenir les résultats attendus Analyser et interpréter les résultats. * Appréhender l’analyse visuelle des résultats en vérifiant leurs cohérences avec les objectifs visés pour démontrer son utilité. * Interpréter les résultats en y apportant un regard critique et en étant force de proposition pour permettre des recommandations d’actions futures. * Construire et présenter un rapport circonstancié s’appuyant sur des représentations graphiques pertinentes pour une restitution conforme au niveau d’attentes des donneurs d’ordres. Améliorer les modalités de prises de décisions à l’aide des techniques de visualisation. * Prendre des décisions sur la base d’une interprétation des données pour transformer les capacités de calculs humains (simple et complexe) en capacités d’interprétation cognitive et instinctives. * Monter en compétence sur le design des visuels graphiques et l’interactivité pour une meilleure utilisation * Contextualiser les données en enrichissant les représentations graphiques pour améliorer leur exploitation et les prises de décision associées. Apprécier les bénéfices liés à la visualisation des données. * Définir la visualisation des données en appréhendant les fondamentaux dans des contextes métiers de l’entreprise pour une exploitation future. * Présenter les avantages de la visualisation des données en comparaison avec la présentation des données sous format brut pour valoriser leur utilisation. * Sensibiliser en expliquant l’impact de la visualisation des données comme un vecteur de communication visuel facilitant la prise de décision. Evaluer les méthodes de visualisation des données. * Comparer les différentes méthodes de visualisation de données (3D, courbes, histogrammes, contour maps, graphes de relation - hiérarchie - regroupement par communauté – chemin de flux – réseaux de neurones) pour identifier leurs particularités et les avantages qu’elles procurent. * Explorer les différentes méthodes de représentations graphiques adaptées au contexte de liens et causalités pour en déduire des conclusions * Identifier les modèles existants de représentation des données relationnelles et non-relationnelles pour les utiliser dans les représentations graphiques futures Définir la stratégie de visualisation des données. * Identifier les liens entre les données au niveau d’un jeu de données pour améliorer leur interprétation * Analyser l’ensemble des éléments mis à disposition (enjeux métiers, besoins, jeux de données, méthodes de visualisation) pour en déterminer la stratégie de visualisation de données la plus adaptée pour répondre à la problématique métier posée. * Valider le choix de la stratégie au regard du jeu de données pour permettre une application fiable et répondant aux objectifs visés. Concevoir un pilote de visualisation des données. * Organiser et nettoyer les données mises à disposition pour une application future des méthodes graphiques. * Enrichir les données existantes, pour améliorer la restitution graphique des résultats. * Concevoir et créer le pilote, en utilisant des outils adaptés relatifs aux méthodes de visualisations des données retenues pour assurer sa validation et sa promotion interne. * Comparer les résultats du pilote de visualisation des données pour sélectionner la ou les méthode (s) de visualisation à retenir * Réaliser des prédictions sur la base de l’exploitation des données relationnelles et non relationnelles afin d’identifier des actions futures Mettre en œuvre la solution de visualisation des données. * Identifier les liens entre les données ainsi que les interdépendances pour appréhender leur périmètre et leur niveau de profondeur * Prendre en considération les besoins de matrice cognitive humaine et les impacts de perception afin d’adapter les rendu aux besoins recherchés * Mettre en œuvre la visualisation des données en les codant pour obtenir les résultats attendus. Analyser et interpréter les résultats. * Interpréter les résultats en y apportant un regard critique et en étant force de proposition pour permettre des recommandations d’actions futures * –Construire et présenter des illustrations graphiques circonstanciées et pertinentes pour une restitution conforme au niveau d’attentes des donneurs d’ordres.