Manuel de datavisualisation
Méthodes et cas pratiques
La datavisualisation est l’art de représenter des données, parfois complexes, sous formes graphiques pour les rendre plus claires et lisibles. Elle est largement utilisée par les médias et les entreprises pour optimiser leur communication, interne ou externe. Enrichi à l'occasion de cette nouvelle édition, destiné aux étudiants comme aux professionnels, ce manuel [...]
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Auteur : Jean-Marie LAGNEL
Editeur : Dunod
Date parution : 01/2021 2e édition revue et augmentéesous 4 à 8 jours
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Quel est le sujet du livre "Manuel de datavisualisation"
La datavisualisation est l’art de représenter des données, parfois complexes, sous formes graphiques pour les rendre plus claires et lisibles. Elle est largement utilisée par les médias et les entreprises pour optimiser leur communication, interne ou externe.Enrichi à l'occasion de cette nouvelle édition, destiné aux étudiants comme aux professionnels, ce manuel aborde toutes les étapes, du brief à la livraison, de la conception et de la réalisation d’une datavisualisation, qu’elle soit print ou animée. Il vous permet d'entrer dans l'univers de la visualisation de données, de découvrir les ressources disponibles, d'acquérir les fondamentaux du design d'information et de les mettre en pratique, à travers de nombreux exemples, études de cas et témoignages d'acteurs reconnus de ce domaine.
Auteurs :
Auteur Data designer indépendant, spécialiste de la datavisualisation, JEAN-MARIE LAGNEL enseigne cette discipline et dispense des formations et des conférences.
En suivant ce lien, retrouvez tous les livres dans la spécialité DATA - Machine learning - Analyse de données.Sommaire et contenu du livre "Manuel de datavisualisation - Méthodes et cas pratiques"
Avant-propos.
Prérequis : Qu’est-ce qu’une datavisualisation ? De la conception à la livraison.
Conception : Brief et organisation des éléments. Conception d'une datavisualisation.
Mise en forme : Les grandes familles de représentations graphiques des données. Environnement : comment habiller une data et faire de bons choix graphiques. Ressources.
Mise en oeuvre et réalisation : Datavisualisation statique ou animée. Créer une rose de Nightingale avec Illustrator. Cinq projets à la loupe.
Conclusion. Pour aller plus loin. Twittographie. Index.
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