J'enseigne ce cours à l'ENSAI, école d'ingénieur-e-s spécialisée en statistique, informatique et économie. Le cours s'adressant aux éleves de deuxième année. il est équivalent à un niveau M1 dans un cursus spécialisé en sciences des données, sans aucun bagage en design, ergonomie, graphisme.
- Devenir conscient des biais de perception de la visions humaine.
- Comprendre comment utiliser des canaux graphiques pour véhiculer une information de façon claire, efficace et non biaisée.
- Savoir critiquer un graphique et proposer des améliorations.
- Savoir dégager un message d'un graphique et savoir captiver le lecteur par une scénarisation assumée.
- Connaître le nom de techniques classiques et comprendre leurs avantages et leurs limites.
- Être capable d'implémenter un graphique arbitraire — statique, dynamique ou interactif — sans se limiter aux options par défaut des bibliothèques et logiciels standard.
- Comprendre le paradigme de la programmation événementielle.
L'objectif n'est pas d'enseigner le graphisme aux étudiants. (Au mieux, il pourra s'agir d'introduire quelques notions d'ergonomie en passant.) En revanche, il s'agit d'équiper les élèves avec un type d'argumentation compréhensible par un graphiste, dans le cadre d'une future coopération professionnelle où le statisticien défendrait l'adéquation aux données, tout en restant ouvert au compromis face à la nécessité de l'appropriabilité du contenu par l'utilisateur final.
Le choix de ggplot2 et de d3.js est motivé par:
- leur syntaxe claire
- leur grande flexibilité
- leur omniprésence
- leur gratuité et leur caractère open-source
ggplot2 est privilégié en introduction, car nos élèves sont à l'aise en R. d3.js apporte en sus une introduction la programmation événementielle et à la programmation Web (que nos élèves n'ont jamais vues).
Comparatifs de bibliothèque graphiques en Javascript:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_JavaScript_charting_libraries
- https://trends.builtwith.com/javascript/D3-JS
Ce cours s'adresse à des étudiant-e-s, ingénieur-e-s-statisticien-ne-s d'un bon niveau, avec une connaissance préalable de R et de par ailleurs au moins un autre langage de programmation (Python), mais sans aucune connaissance en programmation Web ou de design graphique.
Ce cours peu néanmoins être adapté pour d'autres publics.
- Panorama de la visualisation (cours magistral)
- Cartographie et données spatiales (cours magistral / TP)
- Histoire de la visualisation de données (cours magistral)
- Graphiques animés avec
gganimate(TP) - Graphiques interactifs avec R (TP)