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.
Iconfinder
Que vous construisiez un site web, une application ou un diaporama, avec 6 millions d’icônes, vous trouverez ici une icône pour pratiquement tout.
Buena Vista Data Club
La newsletter qui fait parler les données par WeDoData
En rejoignant le “Buena Data Visual Club”, vous aurez donc des infos – courtes ou longues – écrites par des humains, des sélections de liens, des analyses, des coulisses, des conseils concrets… venant des data designers et des chefs de projets data de l’équipe. De la Buena Data, quoi !
Visual Vocabulary - Vega
Définir le type de viz en fonction de vos types de données.
How to Inform the World
Observations, conseils, astuces et outils en matière de conception d’informations et de visualisation de données pour l’impact social de Figures & Figures (par Gabrielle Merite).
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.
Coder comme un journaliste
Ce site web, créé à Nael Shiab, est un cours en ligne gratuit et en code ouvert sur l’analyse et la visualisation de données avec TypeScript. Il est disponible en anglais et en français. Ce site s’adresse aux personnes ne connaissant rien aux données ni au code, c’est un guide pas à pas.
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.
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.