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.
The Noun Project
Noun Project est la collection la plus diversifiée et la plus complète d’icônes gratuites.
Tirez le meilleur parti de vos créations avec l’IA
Laissez l’IA décider des bonnes couleurs pour vos projets de conception et appliquez les couleurs en un seul clic (Illustrator).
Bienvenue dans la galerie de graphiques R, une collection de graphiques réalisés avec le langage de programmation R. Des centaines de graphiques sont présentés dans plusieurs sections, toujours avec leur code reproductible disponible. La galerie met l’accent sur tidyverse et ggplot2.
Icônes open source.
Icônes de qualité supérieure pour le web, iOS, Android et les applications de bureau.
Support pour SVG.
Entièrement open source, sous licence MIT et conçu par Ionic.
Apprenez la visualisation de données basée sur le design
Apprenez les compétences en design dont tous les professionnels de la visualisation de données. Aurélien Vautier est spécialiste du design de dashboard.
Définir quelle est la relation entre les données la plus pertinente par rapport à l’histoire que vous souhaitez raconter.
Puis passer en revue les différents types de graphiques de la catégorie pour définir le type de représentation le plus approprié.
Le Continuum graphique est une affiche créée par Jon Schwabish et Severino Ribecca.
Il répertorie près de 90 types de graphiques différents et les organise grands groupes.
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.
Réflexions hebdomadaires et leçons apprises sur la visualisation des données par Enrico Bertini, les données de toute nature et le rôle de l’IA dans la science des données.