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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux de la visualisation de données

Prendre en main la bibliothèque Matplotlib : structure, API, architecture

Créer et personnaliser des graphiques statiques 2D (histogrammes, courbes, nuages de points, barres...)

Optimiser la présentation de visuels pour une exploitation professionnelle

Interagir avec les graphiques, intégrer des visualisations dans des rapports ou applications Python

Adapter les visualisations selon l’audience et le contexte métier

Programme

Jour 1Principes fondamentaux de la visualisation avec Matplotlib

Introduction à la visualisation de données. Tour d’horizon de Matplotlib : installation, configuration, notions de figures et axes. Création de graphiques simples : courbes, barres, histogrammes. Comprendre les objets matplotlib. Structurer son code pour les visualisations. Exercices pratiques de mise en œuvre.

Jour 2Personnalisation avancée et bonnes pratiques

Mise en forme avancée : palettes et styles, polices et couleurs, styles de lignes et points, annotations et légendes. Composition de figures complexes : grilles, sous-graphiques, axes partagés. Exportation professionnelle : formats d’images, résolution, intégration dans des documents. Études de cas métiers : choix des bons graphiques par typologie de données.

Jour 3Interaction, intégration et automatisation des visualisations

Interactivité : événements souris, widgets, zoom, sauvegarde dynamique. Matplotlib et pandas : workflow pour l’analyse de données. Automatisation dans des scripts ou notebooks. Intégration dans des applications Python (Tkinter, web). Optimisation de l’impact visuel : storytelling, communication scientifique ou business. Projet individuel fil rouge et restitution.

Méthode d'évaluation

QCM à chaque fin de journée pour valider les acquis
Mini-projets pratiques : création de visualisations à partir de jeux de données variés
Projet final : réalisation d’un rapport de visualisation complet sur une thématique au choix

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours théoriques, démonstrations et ateliers pratiques
Études de cas réels issus de différents secteurs professionnels
Supports de cours (PDF, notebooks Jupyter, ressources complémentaires)
Mise à disposition de jeux de données pour l’entraînement

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Maîtriser Matplotlib pour la Visualisation de Données : La formation complète

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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