Construire des graphes efficaces avec Python NEW
Prochaines sessions et informations pratiques
- Restituer l’information contenue dans les données ou les résultats des analyses effectuées de façon claire et didactique.
- Naviguer dans les données afin de trouver des pistes d’analyses.
- Restituer l’information contenue dans les données ou les résultats des analyses effectuées de façon claire et didactique.
- Naviguer dans les données afin de trouver des pistes d’analyses.
- Connaissances de base en statistiques descriptives (formation Statistiques descriptives avec Python)
- Connaissances de base du logiciel Python (formation Python initiation)
- Connaissances de base en statistiques descriptives (formation Statistiques descriptives avec Python)
- Connaissances de base du logiciel Python (formation Python initiation)
Data analysts
Data analysts
Une donnée mal mise en forme est une donnée mal exploitée. Dans un contexte de multiplication des sources et d’augmentation incessante de la volumétrie, la visualisation des données prend de plus en plus d’importance pour assurer la pertinence de l’information transmise.
Rappels historiques
Bonnes pratiques et erreurs classiques
Sémiologies graphiques
Utilisation de matplotlib, seaborn et plotnine (ggplot) pour représenter des données avec Python
Présentation des outils spécialisés (plotly)
Une donnée mal mise en forme est une donnée mal exploitée. Dans un contexte de multiplication des sources et d’augmentation incessante de la volumétrie, la visualisation des données prend de plus en plus d’importance pour assurer la pertinence de l’information transmise.
Rappels historiques
Bonnes pratiques et erreurs classiques
Sémiologies graphiques
Utilisation de matplotlib, seaborn et plotnine (ggplot) pour représenter des données avec Python
Présentation des outils spécialisés (plotly)
Les principales bibliothèques Python pour la visualisation des données (Dataviz)
Matplotlib: bibliothèque de base pour des graphiques statiques, idéale pour des visualisations simples et personnalisables.Seaborn: basé sur Matplotlib, il simplifie la création de visualisations statistiques avec un design esthétique par défaut.Plotly: permet de créer des visualisations interactives et 3D directement dans le navigateur, avec support de graphiques financiers et géographiques.Bokeh: conçu pour créer des visualisations interactives et dynamiques, souvent utilisées dans des tableaux de bord web.Altair: basé sur une approche déclarative, il permet de créer des graphiques interactifs facilement avec une syntaxe simple.ggplot (plotnine): portage de ggplot2 de R, il permet une création de graphiques basée sur la “Grammaire des graphiques”.Holoviews: simplifie la création de visualisations interactives en permettant de se concentrer sur les données plutôt que sur les détails du tracé.Pandas Visualization: intégré à pandas, il permet de créer rapidement des visualisations simples à partir de DataFrames pandas.Geopandas: spécialisé dans la visualisation de données géospatiales, idéal pour travailler avec des cartes.Pygal: génère des graphiques SVG interactifs qui sont adaptés à l’affichage sur le web.
Les principales bibliothèques Python pour la visualisation des données (Dataviz)
Matplotlib: bibliothèque de base pour des graphiques statiques, idéale pour des visualisations simples et personnalisables.Seaborn: basé sur Matplotlib, il simplifie la création de visualisations statistiques avec un design esthétique par défaut.Plotly: permet de créer des visualisations interactives et 3D directement dans le navigateur, avec support de graphiques financiers et géographiques.Bokeh: conçu pour créer des visualisations interactives et dynamiques, souvent utilisées dans des tableaux de bord web.Altair: basé sur une approche déclarative, il permet de créer des graphiques interactifs facilement avec une syntaxe simple.ggplot (plotnine): portage de ggplot2 de R, il permet une création de graphiques basée sur la “Grammaire des graphiques”.Holoviews: simplifie la création de visualisations interactives en permettant de se concentrer sur les données plutôt que sur les détails du tracé.Pandas Visualization: intégré à pandas, il permet de créer rapidement des visualisations simples à partir de DataFrames pandas.Geopandas: spécialisé dans la visualisation de données géospatiales, idéal pour travailler avec des cartes.Pygal: génère des graphiques SVG interactifs qui sont adaptés à l’affichage sur le web.
