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Maxime Wack 6e4a6fc8c4 Add generated html for course and lab 06 5 年前
R initial commit 5 年前
_book add course 1 5 年前
_bookdown_files/dataviz_files add course 1 5 年前
courses Add generated html for course and lab 06 5 年前
.gitignore add text ref 5 年前
01-Introduction.Rmd add course 1 5 年前
02-types_data.Rmd add course 1 5 年前
04-perception.Rmd continue lab2 5 年前
05-abstraction.Rmd reorganize 5 年前
06-principes_design.Rmd reorganize 5 年前
07-donnees_tabulaires.Rmd reorganize 5 年前
08-Interaction.Rmd reorganize 5 年前
09-donnees_spaciales.Rmd reorganize 5 年前
10-Visualiser_network.Rmd reorganize 5 年前
11-donnees_textuelles.Rmd reorganize 5 年前
12-donnees_temporelles.Rmd reorganize 5 年前
98-techniques_avancees.Rmd reorganize 5 年前
99-references.Rmd initial commit 5 年前
README.html reorganize 5 年前
README.md add text ref 5 年前
_bookdown.yml update 5 年前
_output.yml update title 5 年前
book.bib initial commit 5 年前
dataviz.log reorganize 5 年前
index.Rmd update title 5 年前
packages.bib add course 1 5 年前
preamble.tex initial commit 5 年前
style.css initial commit 5 年前

README.md

Dataviz ressources

books

Interactive Data Visualization for the Web , Scott Murray, O’Reilly (2017)

Visualization Analysis and Design , Tamara Munzner, CRC Press (2014)

The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization , Alberto Cairo, New Riders (2012)

Visual Thinking for Design , Colin Ware, Morgan Kaufman (2008)

Data Visualization

Fundamentals of Data Visualization

Cours

https://lyondataviz.github.io/teaching/lyon1-m2/2016/pdfs/1_introduction.pdf DataViz Cours Lyon1 M2 2018-2019

Resources: InfoVis @ UBC CS

Les données spatiales avec R

https://vallandingham.me/textvis-talk/#4

Web

WTF Visualizations

deck.gl

tuning ggplot themes

https://data.world

The Evolution of a ggplot (Ep. 1)-Cédric Scherer

Talks

Dataveyes

CAROLINE GOULARD & LUDOVIC RIFFAULT - OpenVis Conf 2018 - YouTube https://www.linkedin.com/in/carolinegoulard/

Packages

ggpubr: publication ready plots ‘ggplot2’ Based Publication Ready Plots • ggpubr

Programme

Lundi

  • Cours 1
    • Introduction visualisation : Quoi ? Pourquoi ? Qui ? Comment ?
    • Types de datasets, types de données, sémantique, table data/autres
  • Lab 1
    • RStudio
    • ggplot2, grammar of graphics

Mardi

Matin

  • Cours 2
    • Perception: système visuel, marques et canaux, couleurs
    • Abstraction de tache
  • Lab 2
    • tidy data, wrangling
    • ggplot2

Après-midi

  • Cours 3
    • Principes de design
    • Visualisation de données tabulaires
  • Lab 3
    • Presentation du projet
    • Web scraping
    • Recherche de dataset

Mercredi

Matin

  • Cours 4
    • Visualisation de données tabulaires
    • Interaction
  • Lab 4
    • tidy data

Après-midi

  • Cours 5

    • Visualisation de données spatiales
  • Lab 5

    • maps, leaflet

Jeudi

Matin

  • Cours 6
    • Visualisation de graphs
  • Lab 6
    • networks

Après-midi

  • Cours 7
    • Visualisation de texte
  • Lab 7
    • tidy text, word embeddings, …

Vendredi

Matin

  • Cours 8
    • Visualisation de données temporelles
  • Lab 8
    • séries temporelles

Après-midi

  • Lab 9
    • projet