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"We are living in the Golden Age of Data Visualization. The COVID-19 pandemic has demonstrated how we increasingly use data visualizations to make sense of the world. Business analysts fill their presentations with charts, journalists use infographics to engage their readers, we rely on the dials and gauges on our household appliances, and we use mapping apps on our smartphones to find our way. This book explains how and why this has happened. It details the evolution of information graphics, the kinds of graphics at the core of data visualization-maps, diagrams, charts, scientific and medical images-from prehistory to the present day. It explains how the cultural context, production and presentation technologies, and data availability have shaped the history of data visualization. It considers the perceptual and cognitive reasons why data visualization is so effective and explores the little-known world of tactile graphics-raised line drawings used by people who are blind. The book also investigates the way visualization has shaped our modern world. How the European Renaissance and the Scientific Revolution relied on maps and technical and scientific drawings and how graphics influence how we think about abstract concepts like time and social connection. This book is written for data visualization researchers and professionals, and anyone interested in data visualization and the way we use graphics to understand and think about the world."

Information visualization. --- Data visualisation.

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Les diagrammes, cartes et visualisations de données ont conquis le domaine de la recherche en arts, lettres et sciences humaines. Pour certains chercheurs, ces formes graphiques consistent à exploiter des données quantitatives jusqu'ici délaissées, pour d'autres, elles offrent la possibilité d'explorer les relations discrètes qu'entretiennent des corpus hétérogènes. Mais sur quels fondements épistémologiques reposent ces opérations techniques et intellectuelles ? Dans le cadre de la production du savoir et de son interprétation en régime numérique, est-il possible de dépasser le simple effet d'affichage des données, certes bluffant au premier abord, et d'envisager autrement les interfaces et les logiciels ? Considérée aujourd'hui comme l'une des plus importantes théoriciennes des humanités numériques, Johanna Drucker livre dans cet ouvrage, spécialement rédigé pour la collection, une alternative aux formes dominantes de la visualisation de l'information. Héritière de la tradition humaniste, elle propose une approche qui réhabilite l'idée d'un sujet situé et incarné qui expérimente et conceptualise les connaissances par le prisme de la représentation graphique.

Humanités numériques --- Méthodes graphiques --- Data visualisation

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Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en œuvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels. Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en œuvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse.

R (Computer program language) --- Science des données. --- R --- Information visualization. --- Quantitative research. --- Fichiers (informatique) --- Data visualisation. --- Analyse des données. --- Organisation. --- Data visualisation --- Analyse des données --- Organisation --- Science des données.

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"In the age of big data, being able to make sense of data is an important key to success. Interactive Visual Data Analysis advocates the synthesis of visualization, interaction, and automatic computation to facilitate insight generation and knowledge crystallization from large and complex data. The book provides a systematic and comprehensive overview of visual, interactive, and analytical methods. It introduces criteria for designing interactive visual data analysis solutions, discusses factors influencing the design, and examines the involved processes. The reader is made familiar with the basics of visual encoding and gets to know numerous visualization techniques for multivariate data, temporal data, geo-spatial data, and graph data. A dedicated chapter introduces general concepts for interacting with visualizations and illustrates how modern interaction technology can facilitate the visual data analysis in many ways. Addressing today's large and complex data, the book covers relevant automatic analytical computations to support the visual data analysis. The book also sheds light on advanced concepts for visualization in multi-display environments, user guidance during the data analysis, and progressive visual data analysis. The authors present a top-down perspective on interactive visual data analysis with a focus on concise and clean terminology. Many real-world examples and rich illustrations make the book accessible to a broad interdisciplinary audience from students, to experts in the field, to practitioners in data-intensive application domains." [Publisher]

Big data. --- Données massives. --- Information visualization. --- Data visualisation. --- Visual communication. --- Communication visuelle. --- Operational research. Game theory --- Données massives.

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R (Computer program language) --- File organization (Computer science) --- Information visualization. --- Data Visualization. --- Data Analysis. --- Fichiers (informatique) --- Data visualisation. --- Analyse des données. --- Organisation. --- R