Boîte à outils
Des outils majoritairement open souce et gratuits.
Plus d’une vingtaine d’outils spécialisés pour datavisualisation, filtrables par grandes thématiques permettant de créer des dataviz simples ou complexes.
Rhetorical Data Visualization Course
Repérer et éviter les erreurs de données, reconnaître les biais et créer des visualisations plus véridiques grâce à des cas d’utilisation, des activités pratiques et bien plus encore.
RhetVis comprend cinq modules dont « Les écarts entre les données et la réalité », « Représentation visuelle » et « Facteurs contextuels »
From Data to Viz
Une classification des types de graphiques basée sur le format des données d’entrée. Un arbre de décision conduisant à un ensemble de visualisations.
The Noun Project
Noun Project est la collection la plus diversifiée et la plus complète d’icônes gratuites.
Material Icons
Les picto via Google.
Vous pouvez paramétrer la taille, l’épaisseur et le contraste, télécharger en PNG ou SVG ou intégrer à un site.
CopyPalette
Créez votre palette SVG et utilisez-la dans Figma en utilisant simplement le copier-coller.
Observatoire des territoires
Portraits de territoires
Construisez votre propre diagnostic territorial à partir de près de 700 indicateurs, éditez une analyse synthétique de votre territoire et importez et cartographiez vos propres données.
Visual Vocabulary - Vega
Définir le type de viz en fonction de vos types de données.
Color Wheel
Générez de superbes palettes grâce à la roue chromatique d’Adobe
Utilisez la roue des couleurs pour créer des couleurs harmonieuses qui composent une palette. Choisissez votre couleur de base, puis sélectionnez une variété d’harmonies de couleurs (analogiques, triadiques, complémentaires, etc.) pour créer de superbes motifs.
Dataviz inspiration - Yann Holtz
Dataviz-inspiration.com vise à devenir la plus grande liste d’exemples de graphiques disponible sur le web. Il présente 241 des projets de visualisation de données beaux et percutants.
The Python Graph Gallery
La galerie de graphiques Python est une collection de centaines de graphiques réalisés avec Python.
Les graphiques sont répartis dans une quarantaine de sections suivant la classification données-viz. Il y a également des sections dédiées à des sujets plus généraux comme matplotlib ou seaborn.