Datavisualisation

Catalogue des cours de Institut Mines-Télécom Business School

Code

MGFF ADV 5110

Niveau

M2

Semestre

Fall

Domaine

Audiovisuel et multimédia

Langue

Français/French

Crédits ECTS

2

Heures programmées

24

Coordonnateur(s)

Département

  • Management, Marketing et Stratégie

Equipe pédagogique

Acquis d'apprentissage

Des compétences pratiques en créant et réalisant des visualisations de données publiées sur internet en appui sur la librairie javascript D3.js (Data-Driven Documents), bibliothèque graphique open source développée depuis 2009 par Mike Bostock et massivement utilisée aujourd’hui dans les sites de presse notamment (New York Times, Le Monde, …). Cette librairie graphique – alimentée par une communauté de développeurs spécialisés notamment en cartographie et en graphs – permet de produire un très large éventail de représentations visuelles : matrices ordonnables, diagrammes, cartogrammes, réseaux relationnels, cartes géolocalisées,

Contenu

Le cours alterne entre :
— Apports théoriques et discussions : aperçu de différentes approches, fonctions et pratiques de la visualisation de données, présentation de l’histoire de ces pratiques et des enjeux contemporains, introduction à la sémiologie graphique, analyse et déconstruction des techniques et des aspects rhétoriques, narratifs, discursifs, idéologiques des visualisations de données.
— Technique et exercices : découverte de l’outil P5.js et en particulier des fonctions nécessaires au traitement de données Il s’agira de « se lancer » pour acquérir un savoir-faire minimal et comprendre les logiques de l’exploration interactive et itérative des données
— Projet : séances où l’on procédera à la conception et la mise en œuvre d’une visualisation de données, liée au « projet fil rouge » ; ces séances exploiteront à la fois la logique de conception exposée dans les présentations, et les techniques développées lors des exercices.

Evaluation

L’évaluation se fera sur les critères suivants :
- implication des étudiants dans le cours et capacité à poser un regard analytique et critique sur la production contemporaine dans le champ des visualisations de données
- qualité du projet réalisé sur le plan technique et graphique.
- méthode et rigueur dans le traitement des données
- pertinence et justification de la forme choisie par rapport à la nature des données et à la nature du destinataire

Programme

Programme grande école

Fiche mise à jour le 03/05/2021