*[Présentation](https://docs.google.com/presentation/d/1YaPshJZLDj6M0XBMtmHqANeH17JINdB3Ie5G8RdC74U/edit) du cours et desde l'activité projets
*[Introduction à la visualisation](https://docs.google.com/presentation/d/1ZbHPdD8ok5fFEaaMG6kHULpg0S8j8jpVkVqvPw8QZDY/edit#slide=id.g4c3da163bd_0_0) avec exemples et définitions
*[Outils de visualisations](https://docs.google.com/presentation/d/18b-B9wAYpq93nbROxRe9u6-7xexuBLM7T-yapqGoYdo/edit#slide=id.p) avec Tableau, D3, Observable Plots
*[Début de l'activité projets](https://docs.google.com/presentation/d/1r96OLz_yDkkAsq6segP360Vnr_PJrboO5XEJb0lHgw4/edit#slide=id.g1c92aab52b4_0_12) et[présentation de la thématique](https://docs.google.com/presentation/d/1oalVDPAET17c_YuwezBAMoGCkWIQUI6MgZGwjZwyIiM/edit#slide=id.p)
*[Début de l'activité projets](https://docs.google.com/presentation/d/1r96OLz_yDkkAsq6segP360Vnr_PJrboO5XEJb0lHgw4/edit#slide=id.g1c92aab52b4_0_12),[présentation de la thématique](https://docs.google.com/presentation/d/1oalVDPAET17c_YuwezBAMoGCkWIQUI6MgZGwjZwyIiM/edit#slide=id.p), [document de cadrage](https://partage.liris.cnrs.fr/index.php/s/RBk8L7ipzdgk5n5)
### TP 1
...
...
@@ -44,7 +44,7 @@ Documents à lire :
*[TP 1 Tableau](pdf/tp1.pdf) : à finir et à rendre (rendu individuel)
* 📖 S'auto-former à JavaScript, D3.JS ([exercices](https://www.freecodecamp.org/learn/data-visualization/) à réaliser, ne sont pas à rendre)
*[Projets](https://partage.liris.cnrs.fr/index.php/s/RBk8L7ipzdgk5n5) : réfléchir à un choix de sujet de sujet et de groupe
* Projets : réfléchir à un choix de sujet de sujet et de groupe
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...
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@@ -69,7 +69,7 @@ Exercices :
*[TP 2 Observable](pdf/tp2-observable.pdf) : à rendre (rendu individuel mais travail en binôme possible)
* 📖 S'auto-former à : [SVG, CSS](https://observablehq.com/@nithyaramgopal/lab-1/2), [D3.JS](https://observablehq.com/@d3/learn-d3?collection=@d3/learn-d3)
*[Projets](https://partage.liris.cnrs.fr/index.php/s/RBk8L7ipzdgk5n5) : validation du sujet de projet (par le professeur) et cahier des charges (lien à inscrire sur le document deu cours)
* Projets : validation du sujet de projet (par le professeur) et cahier des charges (lien à inscrire sur le document deu cours)
* Visualisations simples en D3.JS : scatterplot, bar chart, line chart.
* Cas d'étude visualisation sportive : [slides](https://docs.google.com/presentation/d/1eO-6XynpSwvpsu0d7jziMy7VDwANEEgnPMG9_0opTX4/edit), [notebook](https://observablehq.com/@romsson/sports-data-analysis-and-visualization-ieee-vis-22)
* Cas d'étude visualisation sportive : [slides](https://docs.google.com/presentation/d/1kX4vkRbFAw5WMFnL0nDMLxA44rhp_ywtNxHCrGGr2ks/edit#slide=id.p), [notebook](https://observablehq.com/d/a389dd020d66948e)
*[Programmer en D3.JS](https://docs.google.com/presentation/d/1BtnZZoSmrafigZLbsFqPGwBlhPZHee19SJpUtcHKuCU/edit), [notebook du cours](https://observablehq.com/d/61a9193a258f6131)
### TP 3
* TP 3 Dashboard : réaliser un tableau de bord en D3.JS
* TP 3 Visualisations standards en D3.JS : scatterplot, bar chart, line chart.
➡ Pour la prochaine séance
* TP 3 Dashboard : à rendre
* 📖 S'auto-former à D3 Avancé
* Projets : Maquette papier du projet
* TP 3 Visualisations standards D3.JS : à rendre (travail et rendu individuel))
* 📖 S'auto-former à D3 Avancé: [D3 part 2](https://observablehq.com/@uwdata/introduction-to-d3-part-2)
* Projets : Maquette papier du projet (travail et rendu par groupe de projet)
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@@ -97,7 +99,8 @@ Exercices :
### Cours 4
- Layouts D3 avancées
- Visualisation et interactions
- Layouts D3 avancées : grouped chart, stacked chart, pie chart et geo-map
### TP 4
...
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@@ -106,7 +109,7 @@ Exercices :
➡ Pour la prochaine séance
* TP 4 Geo map : à rendre
* Projets : V1 du projet avec graphiques descriptifs
* Projets : V0 du projet avec graphiques descriptifs et documents de cadrage
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...
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@@ -124,14 +127,14 @@ Exercices :
*[Remplir le formulaire de peer review](https://forms.gle/z4vrXmoVRFroyXiu7) pour le groupe à évaluer (1 formulaire par groupe)
➡ Pour la prochaine séance
* Projets : V1 du projet
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## Lundi 20/02/2023 08:00 -- Séance 6 (4h)
### Cours 6
-Cas d'études avancés de la visualisation
-Visualiser le machine learning : [video](https://youtu.be/LNMxO9joI-U?t=5816), [slides](https://docs.google.com/presentation/d/16BWoESKZoydnzZl5h7NVVIG7ISi8LaiZj_mE7WvKDJc/edit), [notebook](https://observablehq.com/d/1992f2ee36fa33c1)
