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Répertoire spécifique

Visualisation des données

Active

N° de fiche
RS2966
Code(s) NSF :
  • 313 : Finances, banque, assurances, immobilier
  • 320 : Spécialites plurivalentes de la communication et de l'information
Formacode(s) :
  • 31054 : informatique
Date d’échéance de l’enregistrement : 31-12-2021
Nom légal Nom commercial Site internet
ECOLE SUPERIEURE D'ASSURANCE - -
Objectifs et contexte de la certification :

Les compétences de visualisation des données peuvent être mises en œuvre dans plusieurs domaines d’application spécifiques ou transverses. Ce besoin urgent de communiquer sur les résultats d’exploration des données de manière visuelle apporte un impact plus fort sur la signification qu’elles transmettent. Ceci a pour conséquence de faciliter pour les acteurs d’une organisation, la prise de décision.

Compétences attestées :

Apprécier les bénéfices liés à la visualisation des données.  

  • Définir la visualisation des données en appréhendant les fondamentaux dans des contextes métiers de l’entreprise pour une exploitation future.
  • Présenter les avantages de la visualisation des données  en comparaison avec  la présentation des données sous format brut pour valoriser leur utilisation.
  • Sensibiliser en expliquant  l’impact de la visualisation des données comme un vecteur de communication visuel facilitant la prise de décision.

Evaluer les méthodes de visualisation des données.

  • Comparer les différentes méthodes de visualisation de données (3D, courbes, histogrammes, contour maps, graphes de relation - hiérarchie - regroupement par communauté – chemin de flux – réseaux de neurones) pour identifier leurs particularités et les avantages qu’elles procurent.
  • Explorer les différentes méthodes de représentations graphiques adaptées au contexte de liens et causalités pour en déduire des conclusions
  • Identifier les modèles existants de représentation des données relationnelles et non-relationnelles  pour les utiliser dans les représentations graphiques futures

Définir la stratégie de visualisation des données.

  • Identifier les liens entre les données au niveau d’un jeu de données pour améliorer leur interprétation
  • Analyser l’ensemble des éléments mis à disposition (enjeux métiers, besoins, jeux de données, méthodes de visualisation) pour en déterminer la stratégie de visualisation de données la plus adaptée pour répondre à la problématique métier  posée.
  • Valider le choix de la stratégie au regard du jeu de données pour permettre une application fiable et répondant aux objectifs visés.

Concevoir un pilote de visualisation des données.

  • Organiser et nettoyer les données mises à disposition pour une application future des méthodes graphiques.
  • Enrichir les données existantes,  pour améliorer la restitution graphique des résultats.
  • Concevoir et créer  le pilote, en utilisant des outils adaptés relatifs aux méthodes de  visualisations des données retenues pour assurer sa validation et sa promotion interne.
  • Comparer les résultats du pilote de visualisation des données pour sélectionner la ou les  méthode (s) de visualisation à retenir
  • Réaliser des prédictions sur la base de l’exploitation des données relationnelles et non relationnelles afin d’identifier des actions futures

Mettre en œuvre la solution de visualisation des données.

  • Identifier les liens entre les données ainsi que les interdépendances pour appréhender leur périmètre et leur niveau de profondeur
  • Prendre en considération les besoins de matrice cognitive humaine et les impacts de perception afin d’adapter les rendu aux besoins recherchés 
  • Mettre en œuvre la visualisation des données en les codant pour obtenir les résultats attendus

Analyser et interpréter les résultats.

  • Appréhender l’analyse visuelle des résultats en vérifiant  leurs cohérences avec les objectifs visés pour démontrer son utilité.
  • Interpréter les résultats en y apportant un regard critique et en étant force de proposition  pour permettre des recommandations d’actions futures.
  • Construire et présenter un rapport circonstancié s’appuyant sur des représentations graphiques pertinentes pour une restitution conforme au niveau d’attentes des donneurs d’ordres.

Améliorer les modalités de prises de décisions à l’aide des techniques de visualisation.

  • Prendre des décisions sur la base d’une interprétation des données pour transformer les capacités de calculs humains (simple et complexe) en capacités d’interprétation cognitive et instinctives.
  • Monter en compétence sur le design des visuels graphiques et l’interactivité pour une meilleure utilisation
  • Contextualiser les données en enrichissant les représentations graphiques pour améliorer leur exploitation et les prises de décision associées.

 

Apprécier les bénéfices liés à la visualisation des données.

  • Définir la visualisation des données en appréhendant les fondamentaux dans des contextes métiers de l’entreprise pour une exploitation future.
  • Présenter les avantages de la visualisation des données  en comparaison avec  la présentation des données sous format brut pour valoriser leur utilisation.
  • Sensibiliser en expliquant  l’impact de la visualisation des données comme un vecteur de communication visuel facilitant la prise de décision.

Evaluer les méthodes de visualisation des données.

  • Comparer les différentes méthodes de visualisation de données (3D, courbes, histogrammes, contour maps, graphes de relation - hiérarchie - regroupement par communauté – chemin de flux – réseaux de neurones) pour identifier leurs particularités et les avantages qu’elles procurent.
  • Explorer les différentes méthodes de représentations graphiques adaptées au contexte de liens et causalités pour en déduire des conclusions
  • Identifier les modèles existants de représentation des données relationnelles et non-relationnelles  pour les utiliser dans les représentations graphiques futures

Définir la stratégie de visualisation des données.

  • Identifier les liens entre les données au niveau d’un jeu de données pour améliorer leur interprétation
  • Analyser l’ensemble des éléments mis à disposition (enjeux métiers, besoins, jeux de données, méthodes de visualisation) pour en déterminer la stratégie de visualisation de données la plus adaptée pour répondre à la problématique métier  posée.
  • Valider le choix de la stratégie au regard du jeu de données pour permettre une application fiable et répondant aux objectifs visés.

Concevoir un pilote de visualisation des données.

  • Organiser et nettoyer les données mises à disposition pour une application future des méthodes graphiques.
  • Enrichir les données existantes,  pour améliorer la restitution graphique des résultats.
  • Concevoir et créer  le pilote, en utilisant des outils adaptés relatifs aux méthodes de  visualisations des données retenues pour assurer sa validation et sa promotion interne.
  • Comparer les résultats du pilote de visualisation des données pour sélectionner la ou les  méthode (s) de visualisation à retenir
  • Réaliser des prédictions sur la base de l’exploitation des données relationnelles et non relationnelles afin d’identifier des actions futures

Mettre en œuvre la solution de visualisation des données.

  • Identifier les liens entre les données ainsi que les interdépendances pour appréhender leur périmètre et leur niveau de profondeur
  • Prendre en considération les besoins de matrice cognitive humaine et les impacts de perception afin d’adapter les rendu aux besoins recherchés 
  • Mettre en œuvre la visualisation des données en les codant pour obtenir les résultats attendus.

Analyser et interpréter les résultats.

  • Interpréter les résultats en y apportant un regard critique et en étant force de proposition  pour permettre des recommandations d’actions futures
  • –Construire et présenter des illustrations  graphiques circonstanciées et pertinentes pour une restitution conforme au niveau d’attentes des donneurs d’ordres.
Modalités d'évaluation :

La formation se dispense en continue ou en alternance. En inter ou en intra.

3 modules de formation (Durée de 35 heures à 49 heures – 5 à 7 jours)

Module 1 : Définition des enjeux, objectifs et retour sur investissement des travaux d’exploration des données

Module 2 : Conception du plan projet 

Module 3 : Identification et qualification des données

Le cas échéant, niveaux de maîtrise des compétences :

Aucun

Le cas échéant, durée de validité en années :
Si durée limitée, modalités de renouvellement :
Possibilité de validation partielle :

Non

Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :

Aucun prérequis particulier mais les connaissances en informatique sont favorables



Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Non
Date d'échéance de l'enregistrement 31-12-2021
Statistiques :
Lien internet vers le descriptif de la certification :

www.esassurances.com


Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification

Fiche au format antérieur au 01/01/2019
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