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Progresser en Data Visualization

Evelina est Data Designeuse. En quelques mots, son travail consiste à communiquer la donnée de façon visuelle, claire, efficace et accessible à tous. Elle a travaillé pour Warner Bros et IziWork, et est aujourd’hui freelance pour Data4Change.

Dans un monde où l’aspect graphique prime de plus en plus sur la donnée brute, on parle de plus en plus de la dataviz. Le principe ? Condenser des données de façon très visuelle dans des dashboards ou des infographies. Evelina vous livre ici les clés pour progresser dans la maîtrise de la dataviz.

Bien maîtriser les bases

Beaucoup de gens ne savent pas que la dataviz n’est pas juste un domaine créé récemment pour représenter la donnée de façon esthétique. Cela fait en réalité des centaines d’années que les gens font des recherches sur comment représenter la donnée : la perception visuelle, le fonctionnement du cerveau, la recherche cognitive etc. La dataviz est un mélange de design graphique et de comportements. Ce sont les bases à bien avoir en tête.

Faire de la veille

La deuxième chose pour progresser est de faire de la veille : regarder ce qui se fait ailleurs, par des gens qui font le même métier ou un métier similaire. On peut regarder des dashboards sur Dribbble, où il y a des exemples très inspirants. Si vous faites de la dataviz plus poussée, vous pouvez aller sur Behance d’Adobe. Enfin, si vous voulez échanger sur ces sujets, il y a aussi la communauté Data Visualization Society où des gens du monde entier échangent leurs best practices et leurs challenges au quotidien, pour être en apprentissage continu.

Quelle formation suivre pour devenir Data Designer ?

Il y a très peu de formations officielles de data visualization dans le monde… La bonne nouvelle c’est qu’on n’en a pas vraiment besoin aujourd’hui ! Il suffit de regarder quelques cours en ligne et surtout de pratiquer pour se créer un portfolio.

Ce micro-learning s’appuie sur un échange entre Evelina Judeikytė, Data Designeuse chez Data4Change et Guillaume Coulomb, Co-founder d’On train. Retrouvez l’intégralité de cette discussion dans le podcast dédié !

Evelina Judeikytė
Data Designeuse @Data4Change

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