ceriscope Utiliser Magrit dans le cadre de la géographie scolaire Etape 1 : Présentation de l'application Magrit est une application en ligne de cartographie thématique développée par Matthieu Viry, Timothée Giraud et Nicolas Lambert au sein du pôle géomatique de l’UMS RIATE. Les concepteurs sont ingénieurs en traitement, analyse et représentation de données. Magrit est un outil issu du monde de la recherche (voir la vidéo de présentation), mais il comporte une forte dimension pédagogique comme le suggère le carnet du blog qui lui est associé. Pour la prise en main de l'application, les enseignants et les élèves disposent de tutoriels et d'une documentation détaillée avec un sommaire très pratique. Le sommaire de la documentation en ligne de Magrit détaille les étapes en fonction des types de cartes à réaliser : La documentation en ligne de Magrit : 3.1. Le logiciel lit les principaux formats de données spatiales (Shapefile, GeoJSON, KML, CSV…) : Des exemples de jeux de données proposés par Magrit. Ceux qui connaissent le Manuel de cartographie.
Didacticiels ArcGIS Cette rubrique fournit un ensemble de liens vers un ensemble de didacticiels ArcGIS utilisés pour effectuer un certain nombre de tâches courantes dans ArcGIS. Retrouvez le didacticiel que vous aimeriez étudier en cliquant sur les liens dans les tableaux ci-dessous. Pour utiliser les didacticiels ArcGIS for Desktop, vous devez installer les données du didacticiel à partir de l'installation des données du didacticiel ArcGIS for Desktop, qui fait partie du support ou du téléchargement d'installation d'ArcGIS for Desktop. Si les données de didacticiel sont installées sur votre système, recherchez-les dans le dossier C:\arcgis\ArcTutor (emplacement d'installation par défaut). Dans la plupart des cas, vous aurez besoin d'un accès en écriture à cet emplacement pour étudier le didacticiel. L'Installation d'ArcGIS for Server ne comprend pas de données du didacticiel. N'oubliez pas que ces didacticiels ne constituent qu'un point de départ pour en savoir plus sur ArcGIS.
The Refugee Project Qu'est-ce que la data visualisation ? La multiplication exponentielle des données sur le web et les progrès de l’informatique permettent aujourd’hui d’emmagasiner de plus en plus d’informations reliées de façon toujours plus complexes entre elles. Selon des spécialistes de la « science de l’information et de la documentation » cité sur wikipédia "l’information ne circule pas (elle n’est pas un objet), mais elle se redéfinit sans cesse (elle est une relation et une action)". Des chercheurs, scientifiques travaillent sur ces banques de données pour les traiter, les corréler afin d’en simplifier l’accès et de rendre plus explicites ces informations qui à tout moment peuvent être utiles pour mieux comprendre des processus, des environnement et faciliter des prises de décision. La maîtrise des données constituent un enjeu majeur à l’échelle d’une entreprise, d’un établissement public ou d’un état. Ainsi, les données sont devenues un outil indispensable et un enjeu stratégique dans le monde actuel. Data visualisation définition :
Les indices simples Les indices de végétation les plus simples sont basés sur des opérations arithmétiques entre deux bandes spectrales, généralement le rouge et le proche infrarouge, mais également les bandes du proche et du moyen infrarouge. - Parmi les indices les plus élémentaires et les plus anciens, on trouve l'indice de végétation brut, ou indice différentiel de végétation (DVI en anglais) qui est égal à la simple différence des bandes du proche infrarouge et du rouge (Bacour et al., 2006 Où : réflectance dans la bande rouge : réflectance dans la bande proche infrarouge - L'indice de végétation par quotient (RVI en anglais), s'exprime également de façon très simple. ; Jordan, 1969 L'inconvénient de ces indices est qu'ils sont très sensibles aux variations atmosphériques, ainsi qu'à la contribution spectrale des sols. - L'indice le plus connu et le plus utilisé est l'indice de végétation par différence normalisé ou indice de Tucker (NDVI en anglais) (Rouse and Haas, 1973 ; Tucker, 1979 ).
Des cartes anciennes : The Collection Rumsey Participez au DataViz Challenge "Education & Territoires" ! Le DataViz Challenge se déroulera dans les locaux historiques du ministère de l’Education nationale et de la Jeunesse, au 110 rue de Grenelle (Paris 7e), plus exactement au 110 bis, le lab d’innovation de l’Education nationale inauguré en juin 2018 par Jean-Michel Blanquer : un espace propice à la création, à la collaboration et au partage d’expérience! Tout au long des deux jours de DataViz Challenge, des mentors seront présents pour vous orienter, vous aider et vous challenger dans vos idées et dans vos productions. Ces mentors représenteront les directions du ministère impliquées dans le DataViz challenge (DGESCO - Direction générale de l’Enseignement Scolaire et DEPP - Direction de l’Evaluation de la Prospective et de la Performance, notamment), des partenaires d’autres institutions publiques, des experts externes sur les domaines d’activité nécessaires au DataViz Challenge (données, design, politiques éducatives). La liste des mentors sera disponible bientôt.
Les pays du Golfe : des données et des cartes en Anglais Data Visualization : Top des startups de visualisation de données Le terme de data visualization désigne la présentation de données au format graphique ou pictural. Cette technique permet aux responsables d’une entreprise de pouvoir examiner les analyses de données de façon visuelle, afin de mieux comprendre des concepts complexes ou d’identifier davantage de patterns. Découvrez le top des startups de data visualization les plus novatrices et influences à l’heure actuelle. Looker, la startup de la data visualization accessible à tous Créée en 2011, la startup Looker est spécialisée dans la création de logiciels permettant aux entreprises des secteurs de l’économie et de l’ingénierie d’utiliser les données pour stimuler leur croissance. Les fondateurs de cette startup sont convaincus qu’un business ne peut fonctionner que quand les informations sont accessibles facilement et exposées de façon claire à tous les employés. DatavizVR, la startup de la data visualization en réalité virtuelle MapD, la startup de la data visualization rapide
Jeux éducatifs - Géographie jeux gratuits DataViz - Définition & Top 20 des outils de Data visualisation - Share on StumbleUpon0 shares on StumbleUpon « Une image vaut mille mots ». Cette sentence de Confucius résume tout l’intérêt et la raison d’être de la Data Visualisation – ou DataViz pour les intimes. La Data Visualisation est la technique qui consiste à représenter des données sous une forme visuellement compréhensible (tableaux, graphiques, cartes, chronologies…) afin d’en faciliter la lecture et l’analyse. Dans ce dossier complet, nous allons commencer par vous présenter très concrètement en quoi consiste l’art de la Data Visualisation (oui, on peut parler d’art !). Qu’est ce qu’est que la Dataviz ? Lorsque Confucius prononça cette sentence, il n’y avait pas d’ordinateurs…L’idée qu’il exprime en si peu de mots est plus vraie que jamais. Comme l’explique Charles Miglietti, co-fondateur de Toucan Toco (outil que nous présenterons dans un instant), « La Data Visualisation, c’est l’art de raconter des chiffres de manière créative et ludique, là où les tableaux Excel échouent. #2 Chartio
La France ! Connais-tu la France ? Corrélation ou causalité ? Brillez en société avec notre générateur aléatoire de comparaisons absurdes En France, 57 % des morts ont lieu à l’hôpital : la probabilité de mourir dans les établissements de santé est supérieure à celle de passer l’arme à gauche chez soi dans son lit. Alors, dangereux l’hôpital ? Non. Si la proportion de morts est plus élevée à l’hôpital, c’est parce qu’on s’y rend lorsqu’on est malade, et que c’est quand on est malade qu’on risque le plus de mourir. Cette notion de corrélation, autrement dit quand deux données semblent liées, est tout à fait différente de celle de causalité, le lien de cause à effet. Le risque ? Dans le sillage des « sept conseils pour ne pas se faire avoir par les représentations graphiques », le graphe ci-dessus pourrait ressembler à un exemple de ce qu’il ne faut pas faire : les deux données n’ont ni la même échelle ni la même unité. Pierre Breteau, Maxime Ferrer et Lucas Baudin Réutiliser ce contenu