Appréhender l’écosystème de la data visualization (usages, enjeux, objectifs).
Saisir l’approche des données brutes selon la source pour les traiter et les représenter.
Comprendre l’articulation des sources pour anticiper les frictions (collecte, traitement, analyse).

Découvrir et appliquer les méthodologies d’élaboration d’un dashboard.
Préparer le support et réaliser une analyse préliminaire.
Identifier les key points et les indicateurs pertinents.
Choisir données et représentations adaptées au problème initial.

Identifier des outils de data visualization nouveaux ou innovants (transformation numérique).
Mettre en place une méthode de découverte rapide pour une application efficace.
Explorer les fonctionnalités interactives des outils (filtres, drill-down, survols, animations).

Maîtriser les principes de conception graphique (perception, couleurs, tracés, échelles).
Utiliser des outils graphiques pour améliorer lisibilité et impact visuel.

Acquérir les compétences pour préparer les données en amont (formatage, typage, jointures).
Appliquer des techniques de nettoyage (valeurs manquantes, outliers, cohérences).

Développer les compétences d’analyse des visualisations.
Interpréter les résultats pour dégager des insights actionnables.

Utiliser des mises en forme avancées (thèmes, annotations, hiérarchies visuelles).
Personnaliser l’apparence selon le public cible et le canal de diffusion.

Concevoir et créer des dashboards interactifs (filtres, segments, navigation).
Intégrer des interactions pour une exploration dynamique des données.

Optimiser la mise en page pour la compréhension (grilles, densité d’information).
Adapter la visualisation au support (desktop, mobile, présentation, rapport PDF).

Acquérir des compétences de communication visuelle pour rendre les données accessibles.
Développer des stratégies pour présenter efficacement les résultats et recommandations.