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Datavisualisation pour tous
Mis à jour le
Responsable(s) : Mme Béatrice ARRUABARRENA
- Cours + travaux pratiques
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E-commerce
Cours, ESC1284 crédits Distanciel Hybride (présentiel et distanciel) A la carte 2026/27 2027/28 2028/29Paris, Hauts-de-France, Midi-PyrénéesVoir la formation -
- Stratégie commerciale
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Marketing Digital et Plan d'acquisition on-line
Cours, ESC1236 crédits Distanciel Présentiel Hybride (présentiel et distanciel) A la carte 2026/27 2027/28 2028/29Hauts-de-France, Ile-de-France (sans Paris), Alès, Mende, Montpellier, Narbonne, Paris, Grand Est, Midi-PyrénéesVoir la formation -
- Marketing
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Licence professionnelle Commercialisation des produits alimentaires
Licence professionnelle, LP10300A60 crédits Alternance 2026/27 2027/28 2028/29Bretagne, La Roche sur Yon, Laval, LyonVoir la formation -
- Force vente
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Licence Gestion parcours Commerce, vente et marketing
Licence, LG03606A180 crédits Distanciel Alternance A la carte Package 2026/27 2027/28 2028/29Lyon, Montbrison, Montélimar, Saint-Étienne, Caen, EVREUX, Le Havre, Rouen, Bordeaux, Dax, Nouméa, Angers, Cholet, La Roche sur Yon, Laval, Le Mans, Nantes, Saint-Nazaire, Schœlcher, Boulogne, Cergy-Pontoise, Melun, Nanterre, Noisy-le-Grand, Saint-Denis, Versailles, Evry, Amiens, ESC Compiègne, IET-HOYMILLE, Lille, Lycée Félix Faure (Beauvais), Lycée Saint-Joseph, Lycée Saint-Paul (Lens), Pôle Sup (Arras), Lannion, Rennes, Saint-Brieuc, Chaumont, Epinal, Metz, Mulhouse, Nancy, Reims, Strasbourg, Belfort, Besançon, Dijon, Grand Est, Nouvelle Aquitaine, Aix en provence, Marseille, Nice, Alès, Mende, Montpellier, Narbonne, Pays de la Loire, Millau, Midi-Pyrénées, Languedoc-Roussillon, Bourges, Orléans, Tours, CentreVoir la formation
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Durée : 50 heures (+/- 10%)
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A la carte
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Soir & samedi
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6 crédits
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Distanciel planifié
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Prérequis
L'UE datavisualisation s'adresse à un public ayant au minimum un niveau Licence.
L'UE est intégrée au parcours Licence Web Analytics du CNAM (LP13802A).
Cette UE est transverse et peut s'intégrer dans tout parcours de formation.
Objectifs
L'UE " Datavisualisation pour tous " s'inscrit dans la volonté d'accompagner l'évolution rapide des métiers face aux problématiques de traitement visuelle de l'information directement amplifiées par le développement du Big data et de l'Open data. Dans ce contexte, la maitrise des principes et des outils de datavisualisation constitue un atout majeur d'employabilité pour les années à venir.
Il s'agit d'ouvrir les compétences de visualisation au plus grand nombre en donnant une compréhension claire et complète des possibilités offertes, et du potentiel des outils afin d'exploiter des données et de réaliser des visualisations pertinentes. Les enseignements proposés concernent à la fois l'acquisition de connaissances théoriques sur les principes de bases de conception et de réalisation de datavisualisation, et le développement de compétences pratiques directement utilisables en situation professionnelle.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDFPrésence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 71
- Taux de présence à l'évaluation : 48%
- Taux de réussite parmi les présents : 97%
Compétences et débouchés
Compétences
Devoir écrit et capsule vidéo.
Informations pratiques
Contact
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Département : EPN15 Information et documentation
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Tel : 01 40 27 20 36
-
Email : jerome.braemer@lecnam.net
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Adresse : 2 rue Conté - 75003 Paris
Programme
Contenu
Cours (Bases de connaissances théoriques):
- Introduction à la datavisualisation par l'étude de cas : origines historiques, objectifs, principes de bases techniques de la datavisualisation ( BDD, API, architecture); Méthodologie de la datavisualisation : méthodes et bonnes pratiques de la collecte à la publication; Eléments de statistiques descriptives et bonnes pratiques.
- Principes de bases de sémiologie graphique : connaissances pour la mise en forme visuelle de données (perception visuelle, sémiologie graphique, couleur, forme, etc.) et Typologie de la datavisualisation : typologies des données et des formes de représentation visuelles (algorithmes et structures).
- Panorama des outils et des sources de données : présentation des données Open data, des solutions Open source (Logiciel, R, Gephi, Qgis, etc.), des produits logiciels éditeurs (Tableau public, Power BI, Google analytics etc), des langage de programmation, et des libraires de code informatique.
Cours et travaux dirigés pour l'acquisition de savoir-faire pratiques pour la réalisation de datavisualisation :
- Visualisation de données structurées/non structurées : méthodes et outils pour l'analyse de données (Excel, Tableau, Power BI, outils Open source, Platerformes en ligne, etc.)
- Visualisation et web analytics : méthodes et outils pour l'analyse visuelle de données analytics (Google analytics, etc.)
- Cartographie numériques : méthodes et outils pour l'analyse visuelle de données géographiques. Production de cartes statiques et interactives (QGIS, etc.).
- Analyse visuelle de réseaux : méthodes et outils pour la réalisation de graphe de relations (réseaux sociaux, cartographie site web, etc./Gephi)
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