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.
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.
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).
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.).
Enrichissez vos histoires avec des graphiques, des cartes et des tableaux.
Des millions de lecteurs consultent chaque jour des graphiques et des cartes.
Datawrapper aide certaines des meilleures équipes du monde à raconter leurs histoires avec des données.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.