Descriptif
Visualisation des données
La représentation visuelle de données tire pleinement avantage du système visuel humain en termes de perception est de cognition. Les modèles complexes, les points de données intéressants et les valeurs aberrantes peuvent être facilement identifiés ; les points et ensembles de données individuelles peuvent être comparés et contrastés efficacement, à condition que les données sont correctement réprésentées. La visualisation permet aux utilisateurs d'explorer leurs données de manière interactive, d'obtenir des vus d'ensemble et détaillées en suivant des processus qui permettent d'obtenir des informations qu'il serait difficile d'obtenir à l'aide de techniques d'analyse de données entièrement automatisées à partir de domaines comme le data mining ou l'apprentissage machine. Ils ont des objectifs différents mais peuvent se compléter mutuellement efficacement. La visualisation peut, par exemple, aider à formuler des hypothèses qui peuvent ensuite être testées à l'aide de tests statistiques ou d'autres techniques d'analyse de données élaborées. Au-delà de ces aspects d'exploration, la visualisation de données peut aussi appuyer la prise de césision et joue un rôle central dans la communication des résultats auprès d'un large public.
Ce cours commencera par un aperçu du domaine de la visualtion de données. Il abordera ensuite les principes fondamentaux de la perception visuelle humaine, en mettant l'accent sur la manière dont ils contribuent à informer la conception de visualisations. Les cours suivants seront sur les techniques de visualisation pour des structures de données spécifiques et les analyseront en détails du point de vue de la conception et de la mise en oeuvre, y compris : données multivariantes, structures hiérarchiques, réseaux, séries temporelles, données statistiques et géographiques.
Tous les exercices sont basés sur les technologies du web, y compris la bibliothèque de logiciels D3 (Data-Driven Documents) et la grammaire graphique intéractive Vega-lite. Bien qu'ils se situent à des niveaux d'abstraction différents, ils permettent aux développeurs de concevoir une série de visualisations interactives et basées sur le web et fonctionnant sur de nombreuses plateformes, allant des bureaux aux appareils mobiles.
Requis : une expérience du développement Web (Javascript) est un plus mais n'est pas une exigence absolue.
Plus d'information sur : https://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/CSC_51052/
Matériel pédagogique : https://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/CSC_51052/
Langue : Matériel pédagogique en Anglais. Cours en Anglais.
Diplôme(s) concerné(s)
- MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- Programmes d'échange internationaux
- Non Diplomant
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Non Diplomant
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant.
Les étudiants sont évalués sur la base de leur projet (qui peut être réalisé seul ou en groupes de deux ou trois étudiants) ; et des travaux effectués durant les sessions de TD (petite classe) 04 à 09.
Plus d'information sur les projets (individuel ou en groupe) sur une page dédiée.
La soumission sur Moodle des travaux effectués durant les sessions de TD 04 à 09 ont pour but d'évaluer les compétences techniques acquises en rapport avec D3 et Vega-Lite (avec un poids plus important donné à la session 09, plus ouverte). Ces travaux sont dimensionnés pour être réalisables pendant les deux heures de TD, avec des parties additionnelles mais optionnelles pour les étudiants qui souhaitent aller plus loin sur le sujet abordé. Des instructions pour préparer ces soumissions sont disponibles.
La note finale est la somme pondérée des deux notes ci-dessus (projet et résultats de travaux dirigés).
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme M1 HPDA - High Performance Data Analytics
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme M2 DataAI - Données et intelligence artificielle
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 DataAI - Données et intelligence artificielle
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 EN - Énergie
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, graphisme et design
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Pour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, graphisme et design
Vos modalités d'acquisition :
Les modalités d'acquisition sont les mêmes quelle que soit le programme d'inscription de l'étudiant. Voir descriptif ci-dessus.
Programme détaillé
Matériel pédagogique : https://www.enseignement.polytechnique.fr/informatique/CSC_51052/