Visualisation de données avancées avec Python

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Objectifs

• Savoir traiter les données scientifiques brutes pour leur visualisation
• Savoir utiliser les librairies graphiques de python pour visualiser des données
• Graphiques spécifiques : graphes dynamiques, cartographie

Public

Développeurs souhaitant mettre en valeur les données scientifiques avec un support visuel

Pré-requis

Avoir suivi la formation "Python Initiation" ou avoir un niveau équivalent et avoir une pratique régulière du langage Python Test de pré requis à la suite de votre inscription

Programme

1/ Visualisation de données

• Contexte de la visualisation de données scientifiques et pièges à éviter
• Concepts essentiels de la communication visuelle (couleurs, taille, forme, type de graphique…)

2/ Personnalisation des graphes avec Matplotlib

• Exploration du package pour créer des graphes sur différents types de données (qualitatives, quantitatives, séries temporelles, 3 dimensions)
• Affiner et compléter les graphes (échelle, valeurs aberrantes, barres d’erreur, etc)
• Personnalisation de graphes (légende, points remarquables avec flèche et texte en LateX dans le graphe, modification du Style de graphe)
• Utilisation des styles Matplotlib

3/ Packages spécialisés

• Transformer des données avec Pandas (calculs d’agrégats, traitement des valeurs manquantes ou incohérentes, gestion des dates, etc)
• Le package Seaborn pour les données statistiques (box plot,pair plot, violin plot, matrices de graphiques, cartes thermiques, etc)
• Cartographie (package cartopy et/ou Folium)

4/ Interactivité et gros volume de données

• Création de dashboards simples (graphes et boutons simples permettant l’action de l’utilisateur)
• Dashboards interactifs et partageables (par ex. lien avec un notebook IPython ou Jupyter)
• Création de graphiques web interactifs avec le package Bokeh, Plotly…
• Gros volume de données avec datashader ou HoloViz