# Dataviz open source

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**Objectifs de la Formation :**

* Comprendre les principes fondamentaux de la datavisualisation.
* Apprendre les techniques et les meilleures pratiques pour visualiser les données efficacement.
* Connaître les aspects de sécurité liés à la datavisualisation.
* Maîtriser les outils open source pour la datavisualisation.
* Explorer des cas d’utilisation réels.
* Participer à des ateliers pratiques pour appliquer les connaissances acquises.

**Public Cible :**

* Analystes de données
* Scientifiques de données
* Développeurs et ingénieurs logiciels
* Responsables de la surveillance des systèmes
* Managers et décideurs

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#### **Module 1 : Introduction à la Datavisualisation**

1. **Concepts et Importance de la Datavisualisation**
   * Définition de la datavisualisation
   * Importance dans la prise de décision
   * Historique et évolution
2. **Principes Fondamentaux**
   * Comprendre les types de données (quantitatives, qualitatives)
   * Types de visualisations (graphes, cartes, diagrammes)
   * Choix de la visualisation appropriée
3. **Cas d’Utilisation**
   * Visualisation des performances opérationnelles
   * Analyse des ventes et du marketing
   * Surveillance des systèmes IT

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#### **Module 2 : Techniques de Datavisualisation**

1. **Techniques de Base**
   * Graphiques à barres, lignes et secteurs
   * Scatter plots et heatmaps
   * Diagrammes de flux et cartes géographiques
2. **Techniques Avancées**
   * Visualisation de séries temporelles
   * Visualisation de réseaux et de graphes
   * Infographies et storytelling avec les données
3. **Design et Esthétique**
   * Choix des couleurs et des palettes
   * Utilisation des annotations et labels
   * Éviter les biais et les erreurs de visualisation
4. **Interactivité et Dynamisme**
   * Création de visualisations interactives
   * Utilisation de filtres et de drill-downs
   * Animation des données

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#### **Module 3 : Sécurité dans la Datavisualisation**

1. **Principes de Sécurité des Données**
   * Confidentialité, intégrité et disponibilité
   * Anonymisation et pseudonymisation des données
2. **Gestion des Accès et des Autorisations**
   * Contrôle des accès utilisateur
   * Sécurisation des API et des points de terminaison
3. **Bonnes Pratiques**
   * Éviter les fuites de données sensibles
   * Audits et logs de sécurité
4. **Conformité et Réglementations**
   * GDPR, CCPA et autres régulations
   * Meilleures pratiques pour la conformité

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#### **Module 4 : Outils Open Source pour la Datavisualisation**

1. **Introduction aux Outils Open Source**
   * Avantages des outils open source
   * Aperçu des outils les plus populaires
2. **Présentation des Outils**
   * **Grafana**
     * Fonctionnalités clés
     * Cas d’utilisation typiques
     * Installation et configuration de base
   * **Kibana**
     * Fonctionnalités clés
     * Cas d’utilisation typiques
     * Installation et configuration de base
   * **Tableau Public**
     * Fonctionnalités clés
     * Cas d’utilisation typiques
     * Installation et configuration de base
   * **D3.js**
     * Fonctionnalités clés
     * Cas d’utilisation typiques
     * Installation et configuration de base
   * **Plotly**
     * Fonctionnalités clés
     * Cas d’utilisation typiques
     * Installation et configuration de base
3. **Comparaison des Outils**
   * Points forts et limitations
   * Choix de l’outil selon les besoins spécifiques

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#### **Module 5 : Cas d’Utilisation**

1. **Surveillance des Systèmes IT**
   * Collecte des métriques
   * Visualisation des performances en temps réel
2. **Analyse des Données de Vente et Marketing**
   * Suivi des indicateurs clés de performance (KPI)
   * Analyse des tendances et des prévisions
3. **Santé et Sciences de la Vie**
   * Visualisation des données cliniques
   * Suivi des essais cliniques et des recherches
4. **Finance et Assurance**
   * Suivi des transactions financières
   * Analyse des risques et des fraudes
5. **Secteur Public et Gouvernement**
   * Analyse des données démographiques
   * Suivi des projets et des budgets

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#### **Module 6 : Ateliers Pratiques**

1. **Atelier 1 : Installation et Configuration d’Outils**
   * Installation de Grafana, Kibana et d’autres outils open source
   * Configuration des sources de données
2. **Atelier 2 : Création de Tableaux de Bord**
   * Création de tableaux de bord avec Grafana et Kibana
   * Utilisation de D3.js et Plotly pour des visualisations personnalisées
3. **Atelier 3 : Analyse et Visualisation de Données Réelles**
   * Importation et nettoyage des jeux de données
   * Création de visualisations pour des cas d’utilisation réels
4. **Atelier 4 : Sécurité et Conformité**
   * Implémentation des mesures de sécurité
   * Vérification de la conformité avec les régulations

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#### **Module 7 : Bonnes Pratiques et Résolution des Problèmes**

1. **Bonnes Pratiques**
   * Structuration des tableaux de bord
   * Optimisation des performances des visualisations
2. **Résolution des Problèmes Courants**
   * Dépannage des problèmes de connexion aux sources de données
   * Dépannage des problèmes de performance
   * Correction des erreurs de visualisation

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#### **Module 8 : Conclusion et Ressources**

1. **Résumé et Points Clés**
   * Recapitulatif des concepts et des pratiques abordés
2. **Ressources Supplémentaires**
   * Documentation officielle des outils
   * Communautés et forums de support
   * Livres et cours en ligne recommandés
3. **Évaluation et Certification**
   * Quiz et exercices pratiques
   * Certification de complétion de la formation

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