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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Visualisations
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> Photo par <a href="https://unsplash.com/@jenna2980?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Jenna Lee</a> sur <a href="https://unsplash.com/s/photos/bees-in-a-meadow?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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Visualiser des données est l'une des tâches les plus importantes pour un data scientist. Les images valent mille mots, et une visualisation peut vous aider à identifier toutes sortes d'éléments intéressants dans vos données, tels que des pics, des valeurs aberrantes, des regroupements, des tendances, et bien plus encore, qui peuvent vous aider à comprendre l'histoire que vos données cherchent à raconter.
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Dans ces cinq leçons, vous explorerez des données provenant de la nature et créerez des visualisations intéressantes et esthétiques en utilisant diverses techniques.
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| Numéro du sujet | Sujet | Leçon liée | Auteur |
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| 1. | Visualiser des quantités | <ul> <li> [Python](09-visualization-quantities/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 2. | Visualiser des distributions | <ul> <li> [Python](10-visualization-distributions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 3. | Visualiser des proportions | <ul> <li> [Python](11-visualization-proportions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 4. | Visualiser des relations | <ul> <li> [Python](12-visualization-relationships/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 5. | Créer des visualisations significatives | <ul> <li> [Python](13-meaningful-visualizations/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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### Crédits
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Ces leçons sur les visualisations ont été écrites avec 🌸 par [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010) et [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta).
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🍯 Les données sur la production de miel aux États-Unis proviennent du projet de Jessica Li sur [Kaggle](https://www.kaggle.com/jessicali9530/honey-production). Les [données](https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/rn301137d) sont issues du [Département de l'Agriculture des États-Unis](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php).
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🍄 Les données sur les champignons proviennent également de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset), révisées par Hatteras Dunton. Ce jeu de données inclut des descriptions d'échantillons hypothétiques correspondant à 23 espèces de champignons à lamelles de la famille Agaricus et Lepiota. Les champignons sont tirés du guide "The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms" (1981). Ce jeu de données a été donné à UCI ML 27 en 1987.
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🦆 Les données sur les oiseaux du Minnesota proviennent de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds), extraites de [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota) par Hannah Collins.
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Tous ces jeux de données sont sous licence [CC0: Creative Commons](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/).
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**Avertissement** :
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