#14 Data Visualisation: De la visualisation au Software Engineering

Data Workers

Cette semaine, Yan Holtz est mon invité. Yan a occupé de nombreuses positions dans le domaine de la data. Du rôle de biostatisticien à celui de software ingénieur en passant par celui d'expert en visualisation. Ensemble, nous avons retracé son parcours et les différentes étapes qui l'ont poussé à créer des sites internets qui répondent aux besoins de milliers d'utilisateurs. Durant cet épisode, Yan nous parle des problèmes de reproductibilité dans le monde scientifique, des erreurs à éviter en visualisation ainsi que des différents rôles qu'il a occupé.

👤👤👤 Pour suivre Yan sur les réseaux :

Site personnel : https://www.yan-holtz.com/
Data to Viz: https://www.data-to-viz.com/
R graph gallery: https://www.r-graph-gallery.com/
Python graph gallery: https://www.python-graph-gallery.com/
D3 graph gallery: https://www.d3-graph-gallery.com/
Github: https://github.com/holtzy
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/yan-holtz-2477534a/
Etudes psychiatriques et épidemiologiques: https://holtzy.github.io/NbEpi/

💡💡💡 Recommandations:
Les Livres:
📚 R for data science - H. Wickham & G. Grolemund Solutions (Le livre)
📚 How Charts Lie: Getting Smarter About Visual Information - Alberto Cairo (conférence sur le contenu du livre)

Les Blogs
📝 Lisa Muth pour la visualisation et faire des visualisation sans coder: https://lisacharlottemuth.com/
📝 Josh Comeau pour mieux manipuler le CSS de vos pages web: https://css-for-js.dev/
📝 Amelia Wattenberger pour mieux communiquer l'information entre react.js et d3.js: https://wattenberger.com/

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