Compétences en visualisation de données dont vous avez besoin pour être un analyste de données performant

Les analystes de données comprennent la valeur des compétences pratiques en visualisation de données lors de l'interprétation de données complexes, en particulier pour un public plus large. Si votre contenu est cohérent et clairement communiqué, votre public le saisira facilement .

Les entreprises qui dépendent de leur talent recherchent de tels analystes, non seulement pour examiner des ensembles de données, mais aussi pour assembler des visualisations de données qui aident à divers processus de prise de décision. Ces spécialistes doivent envisager d'améliorer deux ensembles de compétences essentielles : premièrement, la capacité de travailler avec des ensembles de données, puis d'identifier des méthodes appropriées qui décrivent clairement les résultats recueillis lors de l'examen des données.

Pour réussir dans ce qu'ils font, un analyste de données doit développer des compétences spécialisées et une compréhension approfondie de la technologie axée sur l'analyse de données . Mais concentrez-vous également sur l'acquisition et l'amélioration de plusieurs soft skills.

Les concepts de base des visualisations de données

En termes simples, la visualisation des données est la façon dont vous utilisez des graphiques et d'autres techniques de visualisation pour présenter les résultats des données. Il permet à un public non technique d'acquérir une compréhension claire des concepts basés sur les données , même s'il n'a pas d'expérience préalable en analyse de données.

Le plus souvent, la plupart des rôles impliquant la science des données nécessitent de visualiser des données, ce qui prouve qu'il s'agit d'une compétence fondamentale pour tout analyste de données.

Si vous êtes perspicace et avez le don de démêler des informations complexes pour les autres , envisagez de perfectionner vos compétences en visualisation de données grâce à une formation complémentaire.

Des exemples de telles compétences impliqueraient la sélection d'éléments visuels appropriés pour communiquer vos idées, la détermination de sources de données appropriées et la production de visualisations pertinentes, interactives et éclairantes.

En ce qui concerne les visualisations de données de base, elles sont simples à saisir et il existe une variété de matériel pédagogique de qualité en ligne. Ce serait également une bonne idée de s'inscrire à certains cours pour améliorer votre utilisation des outils de visualisation de données.

Voici sept compétences en visualisation de données pour vous aider à progresser dans la création de visualisations de données.

Compétences du processus de visualisation de données

Comprendre l'audience et le but des données

Lorsqu'il s'agit de visualiser des données, vous devez penser comme votre public cible. Que préfèrent-ils ? Quelles mesures doivent-ils prendre dans l'exercice de leur fonction ? Vous pouvez structurer vos idées, les rendre plus pratiques, en apprenant autant que possible sur ceux qui cherchent à utiliser ces idées.

Posez-vous les questions suivantes :

• Qui compose votre public et que souhaite-t-il apprendre ?
• Quels sont les principaux concepts que vous aimeriez mettre en avant ? Que doivent-ils fournir ou mettre en œuvre après avoir pris en compte votre visualisation de données ?
• Quelles sont les données complémentaires nécessaires pour faire passer votre message ?

Les réponses à ces questions constitueront la base de votre visualisation. C'est aussi une méthode utile pour évaluer votre produit final.

Que faire si votre public n'est pas très informé sur le sujet ? Une simple visualisation des données permet de présenter les informations d'une manière facilement compréhensible . Cependant, si le groupe cible connaît le sujet sur le bout des doigts, évitez de trop simplifier avec des graphiques à secteurs ou des graphiques à barres de base.

Maîtrise des logiciels de visualisation de données

Une excellente façon d'acquérir des compétences en visualisation de données est d'acquérir de l'expérience avec des outils logiciels de visualisation de données. En fait, le secret pour créer la bonne visualisation pour votre public se résume souvent à votre capacité à utiliser les outils et les ressources d'apprentissage à votre disposition .

Il est essentiel que vous compreniez comment les capacités des outils logiciels peuvent mieux mettre en évidence les objectifs lors de la présentation des données. Par exemple, vous opteriez pour un outil interactif de base pour présenter les résultats d'une étude élaborée en créant un simple graphique à barres.

Vos belles données méritent d'être en ligne

wpDataTables peut le faire de cette façon. Il y a une bonne raison pour laquelle c'est le plugin WordPress #1 pour créer des tableaux et des graphiques réactifs.

Et c'est vraiment facile de faire quelque chose comme ça :

1. Vous fournissez les données du tableau
2. Configurez-le et personnalisez-le
3. Publiez-le dans un article ou une page

Et ce n'est pas seulement joli, mais aussi pratique. Vous pouvez créer de grands tableaux avec jusqu'à des millions de lignes, ou vous pouvez utiliser des filtres et une recherche avancés, ou vous pouvez vous déchaîner et le rendre modifiable.

"Ouais, mais j'aime trop Excel et il n'y a rien de tel sur les sites Web". Oui, il y en a. Vous pouvez utiliser une mise en forme conditionnelle comme dans Excel ou Google Sheets.

Vous ai-je dit que vous pouviez également créer des graphiques avec vos données ? Et ce n'est qu'une petite partie. Il y a beaucoup d'autres fonctionnalités pour vous.

Compétences de base en conception visuelle

Utilisez les principes de conception de base lors de la présentation de votre analyse de données .

Si vous souhaitez passer du statut de data scientist à data artist, envisagez d'utiliser notre cadre de polices simples pour créer un texte attrayant. Vous pouvez comprendre comment la couleur et le contraste peuvent rehausser vos graphiques et vous débarrasser des éléments visuels obscurs tels que les graphiques inutiles.

Dans l'ensemble, la plupart des concepteurs visuels devraient avoir :

• compétences en typographie
• compétences en sélection de polices
• un talent pour adhérer aux principes de l'image de marque
• Savoir-faire RVB et CMJN
• compétences en retouche d'images/photos
• expérience dans la recherche de séquences d'archives (images et vidéos)
• expertise dans le travail avec une bibliothèque de composants

Apprendre à gérer des bases de données

Sans aucun doute, de bonnes données font de bonnes visualisations de données . Tout d'abord, comprenez l'ensemble de données particulier qui inspirera les représentations graphiques. Effectuez une analyse approfondie des données pour découvrir quels points de données se démarquent pour vous. Essayez de découvrir les modèles et les phénomènes qui tissent ensemble une histoire .

D'excellentes compétences en visualisation de données incluent la capacité d'obtenir des données et d'exécuter diverses bases de données. Cela peut impliquer de travailler avec des feuilles de calcul Excel pour désigner des colonnes, explorer la base de données ou combiner des tables. D'autres fonctions vitales impliquent l'exécution de tests statistiques et l'apprentissage de l'importation de données dans des tableaux de bord.

Il est également crucial de bien comprendre les différentes catégories affichées dans une base de données . Considérons les variables comme exemple : sont-elles des points de données fixes (une ville ou un état particulier) ou sont-elles des plages (nombres entre 1 et 50) ? Ces données peuvent servir de point de départ pour établir des liens importants entre les variables, impliquant éventuellement une augmentation dans le temps, un groupe de classements ou un écart par rapport à la norme.

Une compréhension approfondie des types de graphiques

Nous pouvons utiliser un assortiment de graphiques et de tableaux lors de la conception d'une visualisation de données. Si vous êtes débutant, pourquoi ne pas vous familiariser avec certains des types de graphiques les plus simples ?

Les visualisations, telles que le texte et les tableaux, impliquent d'investir plus de temps pour essayer de comprendre les données - la perception verbale. Cependant, il est plus rapide d'interpréter des graphiques qui utilisent une variation de couleurs, de formes ou de tailles - la perception visuelle. Il est important de tenir compte de ces faits lorsque vous décidez d'utiliser un tableau, par exemple.

Les graphiques à barres empilées, les graphiques linéaires et les graphiques à bulles sont considérés comme des types de graphiques plus complexes. En comprenant votre public cible et son expérience avec les types de graphiques, vous serez mieux équipé pour créer des visualisations efficaces qui l'informent et l'intéressent .

Utilisez une narration convaincante et pertinente

Les scientifiques des données qui cherchent à se connecter avec leur public cible doivent maîtriser la manière de raconter une histoire à l'aide de données.

L'imagerie a joué un rôle tout au long de l'histoire de la communication humaine et est un outil efficace pour faire passer votre idée aux autres. Et la visualisation des données n'a pas à être ennuyeuse et étouffante. La capacité d'expliquer la science des données en utilisant des éléments narratifs est une technique de visualisation de données efficace .

Si vous souhaitez expliquer facilement des concepts complexes, engagez le public avec des histoires comportant des paraboles intrigantes. Améliorer votre prise de parole en public aide à développer vos compétences en narration. Votre groupe cible sera mieux équipé pour prendre des décisions basées sur les données si une histoire pratique peut les guider à travers les concepts de Big Data.

Une combinaison de compétences artistiques et mathématiques

Les compétences en mathématiques, telles que les probabilités et les statistiques, ainsi que l'analyse numérique et par grappes, sont précieuses dans le monde de l'analyse de données.

Une aptitude pour les chiffres peut vous aider à concevoir une visualisation pertinente qui transmet les résultats d'analyse d'une manière visuellement attrayante. Pour cette raison, il est essentiel que vous appreniez à appliquer des techniques de conception artistique impliquant la théorie des couleurs, la disposition géométrique et la composition pour transmettre vos idées.

Le sujet compliqué de la visualisation de données est parfois intimidant pour un débutant. Mais, avec quelques recherches et une formation en ligne, vous pouvez passer d'un ensemble de compétences de base à un ensemble de compétences avancées et créer des visualisations de données fascinantes pour votre clientèle.

Comment améliorer vos compétences en visualisation de données

Profitez de divers outils de visualisation.

Il existe de nombreux outils de visualisation de données, chacun avec ses avantages et ses inconvénients. Essayez de vous familiariser avec la plupart d'entre eux pour trouver le meilleur outil pour vous aider à visualiser les données.

La pratique fait des progrès.

Comme une activité, pratiquez régulièrement et vos compétences en visualisation de données s'amélioreront à pas de géant . Réservez du temps pour créer autant de projets de visualisation de données que possible afin d'acquérir de l'expérience avec plusieurs outils.

Recueillir des commentaires.

Présentez vos visualisations aux autres et demandez des commentaires constructifs. Une opinion impartiale mettra en évidence où vous allez bien et où il y a place à amélioration.

Inscrivez-vous aux cours.

Vous êtes-vous déjà demandé comment le vert, le jaune et le rouge des graphiques de fièvre mesurent les variables au fil du temps ? Ou comment les cartes choroplèthes améliorent les données liées aux statistiques géographiques ? D'innombrables cours en ligne sont disponibles pour vous aider à apprendre les principes fondamentaux des techniques de visualisation de données.

Lisez des livres, des blogs et des forums.

Vous pouvez trouver une abondance de livres, de blogs et de forums spécialisés sur la visualisation de données. L'examen de ce matériel vous aidera à mieux comprendre les éléments impliqués dans la visualisation des données et comment les utiliser efficacement dans vos projets.

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