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.
Color Hunt
Découvrez les nouvelles palettes de couleurs triées sur le volet de Color Hunt.
Vous créez vos schémas de couleurs avec le générateur ultra-rapide.
Dans ce cours, découvrez les possibilités de la visualisation de données et apprenez à transmettre efficacement des informations avec style. Apprenez à trouver des sources fiables, à sélectionner les bonnes informations et à créer une visualisation de données sous Illustrator.
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).
Data Viz Project est la plus grande bibliothèque de visualisations de données au monde.
Avec plus de 160 types différents de visualisations de données présentés, chacun avec des définitions, des taxonomies et des exemples, il s’agit de la collection la plus complète, où vous pouvez trouver la bonne visualisation et vous inspirer.
500.000+ vecteurs et icônes SVG sous licence ouverte.
Recherchez, explorez et éditez les icônes ou vecteurs gratuits les mieux adaptés à vos projets grâce à une vaste bibliothèque de vecteurs. Téléchargez des vecteurs et icônes SVG gratuits pour un usage commercial.
Transformez vos données en histoires partagées
Des visualisations de données (dataviz et cartes) et des éléments interactifs, Flourish vous permet de transformer des données complexes en visuels interactifs qui impressionnent votre public.
Un outil du CNRS avec des fonctionnalités classiques de cartographie thématique couplées à des méthodes innovantes (symboles proportionnels, cartes choroplèthes, cartes des discontinuités, cartes lissées, carroyages, anamorphose, etc.).
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 »
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.