Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
Les données sont omniprésentes. Les tableaux, les graphiques et autres types de visualisation de l'information aident les gens à donner un sens à ces données. Ce cours explore la conception, le développement et l'évaluation de ces visualisations d'informations. En combinant les aspects de la conception, de l'infographie, de l'IHM et de la science des données, vous acquerrez une expérience pratique de la création de visualisations, de l'utilisation d'outils d'exploration et de l'élaboration de récits de données. Les sujets comprennent la conception centrée sur l'utilisateur, la visualisation basée sur le Web, la cognition et la perception des données, et l'évaluation de la conception. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre des diplômes MS in Data Science ou MS in Computer Science de CU Boulder offerts sur la plate-forme Coursera. Ces diplômes d'études supérieures entièrement accrédités offrent des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité à la carte. L'admission est basée sur la performance dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. Pour en savoir plus :
MS en science des données : https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder MS en informatique : https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder
Dans ce module, vous apprendrez les fondements de la conception de la visualisation. Vous découvrirez les composants clés d'une visualisation, comment nous représentons efficacement les données en utilisant des canaux tels que la couleur, la taille et la position, et quelques règles de base pour une visualisation honnête et efficace. Vous aurez également une première approche d'Altair, une bibliothèque Python permettant de générer rapidement des visualisations interactives. Chaque semaine comprendra deux lectures ou une lecture et une activité sur cahier.
Inclus
13 vidéos17 lectures2 devoirs2 sujets de discussion2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
13 vidéos•Total 157 minutes
Aperçu du cours•3 minutes
Pourquoi la visualisation ?•14 minutes
Une grammaire graphique•11 minutes
Introduction à Altair•7 minutes
Altair en action - Partie 1•13 minutes
Altair en action - Partie 2•12 minutes
Les bases de la cartographie•11 minutes
Conseils de cartographie•12 minutes
Couleur•18 minutes
Règles de base•17 minutes
Introduction à l'interaction•13 minutes
Interactions Partie 1•14 minutes
Interactions Partie 2•12 minutes
17 lectures•Total 161 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
Soutien aux cours•10 minutes
Attentes en matière d'évaluation•10 minutes
Citation et remerciements de l'IA•10 minutes
Attentes en matière d'évaluation•10 minutes
Un tour dans le zoo de la visualisation•10 minutes
L'humanisme des données : L'avenir révolutionnaire de la visualisation des données•10 minutes
Vega-Lite : Une grammaire du graphisme interactif•10 minutes
Aperçu de l'atelier sur les bases d'Altair•10 minutes
Visualisation exploratoire de données avec Altair•10 minutes
La structure de l'espace de conception de la visualisation de l'information•10 minutes
Ressources supplémentaires : Types de données, marques graphiques et canaux de codage visuel•10 minutes
Ressources supplémentaires : Dimensions éthiques de la recherche en visualisation•10 minutes
Vers une meilleure compréhension du rôle de l'interaction dans la visualisation de l'information•10 minutes
2 devoirs•Total 35 minutes
Quiz sur la politique de l'IA•5 minutes
Quiz de la semaine 1•30 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Présentez-vous•10 minutes
Projet de visualisation Partie 1 : Trouver vos données•10 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
Introduction à Altair•60 minutes
Mise en œuvre de l'interaction dans Altair•60 minutes
Besoins des utilisateurs
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à choisir la bonne visualisation pour un scénario donné. Vous apprendrez à raisonner sur les différents types de questions que les gens posent avec la visualisation et à aligner votre conception sur cette tâche. Le module couvrira les bases de l'analyse des tâches, les méthodes d'élicitation des tâches, et les connaissances fondamentales de la perception visuelle pour la conception. Chaque semaine comprendra également deux lectures externes ou une lecture et une activité sur cahier.
Inclus
9 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
9 vidéos•Total 110 minutes
Tâches de visualisation•13 minutes
Élicitation des tâches•16 minutes
Méthodes de conception de base•12 minutes
Études de conception•17 minutes
Aperçu de la perception•6 minutes
Prétention•14 minutes
Attention et recherche•14 minutes
Incertitude•11 minutes
Questions éthiques•8 minutes
7 lectures•Total 70 minutes
Un espace de conception des tâches de visualisation•10 minutes
Méthodologie des études de conception : Réflexions à partir des tranchées et des cheminées•10 minutes
Vue d'ensemble : La conception, l'adoption et l'analyse d'un outil visuel d'exploration de documents pour les journalistes d'investigation•10 minutes
Critères de rigueur dans l'étude de la conception de la visualisation•10 minutes
Les perspectives d'une science de la visualisation•10 minutes
Attention et mémoire visuelle dans la visualisation et l'infographie•10 minutes
Pourquoi les auteurs ne visualisent pas l'incertitude•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz de la semaine 2•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Projet de visualisation Partie 2 : Esquisser vos données•10 minutes
Évaluation
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à évaluer l'efficacité de votre visualisation. Vous apprendrez les approches qualitatives et quantitatives pour évaluer les visualisations ainsi que la façon d'isoler les éléments clés pour l'évaluation et l'itération. Le module couvrira les bases de l'évaluation basée sur la compréhension, les études d'entretiens, et la conception et l'analyse expérimentale. Chaque semaine comprendra également deux lectures externes ou une lecture et une activité sur cahier.
Inclus
7 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
7 vidéos•Total 80 minutes
Aperçu du module•2 minutes
Aperçu de l'évaluation•8 minutes
Définir la perspicacité•12 minutes
Évaluation qualitative•16 minutes
Évaluation expérimentale Partie 1•14 minutes
Évaluation expérimentale, partie 2•17 minutes
Compromis d'évaluation•11 minutes
7 lectures•Total 70 minutes
Études empiriques sur la visualisation de l'information : Sept scénarios•10 minutes
Vers la mesure de l'intelligence de la visualisation•10 minutes
Critères de rigueur dans l'étude de la conception de la visualisation•10 minutes
Recherche expérimentale en IHM•10 minutes
Un espace de conception des méthodes de la science de la vision pour la recherche en visualisation•10 minutes
Études empiriques sur la visualisation de l'information : Sept scénarios•10 minutes
Évaluer les visualisations d'information•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz de la semaine 3•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Projet de visualisation Partie 3 : Plan d'évaluation•10 minutes
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Consulter les diplômes éligibles
Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
OK
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.7
43 avis
5 stars
79,06 %
4 stars
13,95 %
3 stars
4,65 %
2 stars
0 %
1 star
2,32 %
Affichage de 3 sur 43
L
LB
5·
Révisé le 23 janv. 2026
Not your basic data visualization course - very in depth and interesting with concepts that are fresh and new. Professor is very thorough and understandable.
H
HM
5·
Révisé le 16 déc. 2023
Very Lively interaction from the mentor. Simplified explanations
Un cours cross-listed est proposé dans le cadre de deux ou plusieurs programmes diplômants de CU Boulder sur Coursera. Par exemple, Dynamic Programming, Greedy Algorithms est proposé en tant que CSCA 5414 pour le MS-CS et DTSA 5503 pour le MS-DS.
- Vous ne pouvez pas obtenir de crédits pour plus d'une version d'un cours figurant sur une liste croisée.
- Vous pouvez identifier les cours à liste croisée en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
- Votre relevé de notes en sera affecté. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Toutefois, nous vous encourageons à suivre les versions de votre programme de ces cours (lorsqu'ils sont disponibles) afin de vous assurer que votre relevé de notes reflète le nombre important de cours que vous suivez directement dans votre département d'origine. Tous les cours que vous suivez dans le cadre d'un autre programme apparaîtront sur votre relevé de notes avec le préfixe de ce programme (par exemple, DTSA ou CSCA).
- Les programmes peuvent avoir des exigences différentes en matière de notes minimales pour l'admission et l'obtention du diplôme. Par exemple, le MS-DS exige un C ou mieux dans tous les cours pour l'obtention du diplôme (et une MPC de 3,0 pour l'admission), tandis que le MS-CS exige un B ou mieux dans tous les cours d'approfondissement et un C ou mieux dans tous les cours à option pour l'obtention du diplôme (et un B ou mieux dans chaque cours de la voie d'accès pour l'admission). Tous les programmes exigent que les étudiants maintiennent une moyenne pondérée cumulative de 3,0 pour l'admission et l'obtention du diplôme.
Puis-je suivre des cours communs pour satisfaire aux exigences de mon diplôme ?
Oui. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Vous pouvez identifier les cours croisés en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
Comment puis-je obtenir un surclassement et des crédits auprès de CU Boulder ?
Vous pouvez mettre à niveau et payer des frais de scolarité pendant toute période d'inscription ouverte pour obtenir des crédits de CU Boulder de niveau supérieur pour << ce cours / ces cours dans cette spécialisation>>. Étant donné que << ce cours est / ces cours sont >> répertoriés à la fois dans les programmes MS in Computer Science et MS in Data Science, vous devrez déterminer quel programme vous souhaitez obtenir le crédit avant de vous mettre à niveau.
Crédit MS in Data Science (MS-DS) : Pour passer à la version de << ce cours / ces cours >> donnant droit à des crédits en science des données (DTSA), utilisez le formulaire d'inscription au MS-DS. Voir comment cela fonctionne.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Pour passer à la version à crédits en informatique (CSCA) de << ce cours / ces cours >>, utilisez le formulaire d'inscription MS-CS. Voir comment cela fonctionne.
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.