Visualisation des données : transformer les données en informations compréhensibles
La visualisation et l’interprétation font partie du deuxième bloc du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données. Elles interviennent après les fondamentaux Python et statistiques et aux côtés de la préparation et de l’analyse exploratoire.
La visualisation et l’interprétation font partie du deuxième bloc du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données. Elles interviennent après les fondamentaux Python et statistiques et aux côtés de la préparation et de l’analyse exploratoire.
Où se situe la visualisation dans le parcours ?
Le bloc de 25 heures suit cette logique générale :
préparer → nettoyer → explorer → visualiser → interpréter.
Le Machine Learning intervient ensuite dans le troisième bloc.
Pourquoi visualiser les données ?
Dans le programme, visualisation et interprétation sont directement associées.
L’objectif pédagogique ne consiste donc pas uniquement à produire une représentation, mais également à développer la capacité à comprendre les informations issues des données.
Quel lien avec l’analyse exploratoire ?
Les deux appartiennent au même bloc.
L’analyse exploratoire permet d’examiner les données tandis que la visualisation contribue à leur interprétation.
Quel lien avec les statistiques ?
Les statistiques appliquées sont étudiées auparavant dans le premier bloc.
Elles constituent un socle complémentaire au travail d’analyse et d’interprétation.
La visualisation intervient-elle avant le Machine Learning ?
Oui, selon la progression publiée.
Le bloc Machine Learning intervient juste après celui consacré aux données.
Pourquoi cette progression est-elle importante ?
Elle évite de présenter la Data Science comme une simple construction de modèles.
Le parcours commence par les données elles-mêmes : leur préparation, leur exploration et leur interprétation.
Quels logiciels de visualisation sont enseignés ?
La page publique du Bachelor ne nomme aucun logiciel spécifique pour ce bloc.
Il ne faut donc pas attribuer au programme Power BI, Tableau ou une bibliothèque Python particulière sans documentation complémentaire.
Quels graphiques sont enseignés ?
Le détail des visualisations n’est pas publié.
L’information certaine est que le programme comprend bien « visualisation et interprétation ».
La visualisation est-elle également utile dans un projet professionnel ?
Le Bachelor se termine par un projet professionnel intégrateur.
La page ne précise cependant pas quelles techniques de visualisation doivent obligatoirement être utilisées dans ce projet.
Guides complémentaires
- Formation Intelligence Artificielle & Science des Données au CAFP Casablanca →
- Analyse exploratoire des données : comprendre avant de modéliser →
- Préparation et nettoyage des données : pourquoi cette étape est-elle importante ? →
- Statistiques pour la Data Science : pourquoi sont-elles importantes ? →
- Data Science : définition, compétences et applications →
- Pipeline Data Science : du jeu de données au modèle et au déploiement →
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
La visualisation des données est-elle enseignée ?
Oui.
Est-elle associée à l’interprétation ?
Oui, explicitement.
Intervient-elle avant le Machine Learning ?
Oui.
Power BI est-il au programme ?
La page publique ne le mentionne pas.
Tableau est-il au programme ?
La page publique ne le mentionne pas.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.