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@ -64,7 +64,7 @@ Du simple tableau Excel au "pipeline" complexe d'analyses utilisant du code info
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### Les données
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# Données
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Différents types de données impliquent différents outils, hypothèses, traitements, résultats...
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Différents types de données impliquent différents outils, hypothèses, traitements, résultats...
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@ -112,19 +112,22 @@ Sources journalistiques versus sources scientifiques ?
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### Étapes
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# Étapes
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- Formulation d'hypothèses
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- Identification des sources
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- Collecte des données
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- Exploration et contrôle
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- Choix des outils adaptés
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- Filtrage et enrichissement
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- Analyse et visualisation
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- Restitution et mise à disposition
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### Formulation d'hypothèses
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1. Formulation d'hypothèses
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2. Identification des sources
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3. Collecte des données
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4. Exploration et contrôle
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5. Choix des outils adaptés
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6. Filtrage et enrichissement
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7. Analyse et visualisation
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8. Restitution et mise à disposition
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### 1. Formulation d'hypothèses
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Les questions doivent, autant que possible, précéder l'exploration et l'analyse
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Les questions doivent, autant que possible, précéder l'exploration et l'analyse
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__Méthodes numériques =/= magie__
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__Méthodes numériques =/= magie__
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@ -133,7 +136,7 @@ _Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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### Sources
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### 2. Sources
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- Sources officielles : opendata.swiss
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- Sources officielles : opendata.swiss
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- Sites web : europresse, smd.ch, scraping...
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- Sites web : europresse, smd.ch, scraping...
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- Entrepôt de données : kaggle.com
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- Entrepôt de données : kaggle.com
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@ -142,7 +145,7 @@ _Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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### Collecte
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### 3. Collecte
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- Parfois simple : télécharger un jeu de données, demander gentiment à un partenaire, ...
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- Parfois simple : télécharger un jeu de données, demander gentiment à un partenaire, ...
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- Parfois complexe : faire du scraping sur un site, constituer son jeu de données à la main, ...
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- Parfois complexe : faire du scraping sur un site, constituer son jeu de données à la main, ...
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- Parfois impossible : certaines données sont inexistantes, trop couteuses, interdites, ...
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- Parfois impossible : certaines données sont inexistantes, trop couteuses, interdites, ...
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@ -150,14 +153,14 @@ _Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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### Exploration & contrôle
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### 4. Exploration & contrôle
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- Regarder ses données, les lire, s'en "imprégner"
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- Regarder ses données, les lire, s'en "imprégner"
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- Ajuster et re-re-re-formuler ses hypothèses
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- Ajuster et re-re-re-formuler ses hypothèses
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- Contrôler la qualité de ses données, l'adaptation à la tâche, les besoins d'enrichir ou de croiser
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- Contrôler la qualité de ses données, l'adaptation à la tâche, les besoins d'enrichir ou de croiser
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### Choix des outils
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### 5. Choix des outils
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- Des outils libres, open source, gratuits
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- Des outils libres, open source, gratuits
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- Des formats simples et ouverts : csv, json, txt
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- Des formats simples et ouverts : csv, json, txt
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- Un "pipeline" dimensionné correctement
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- Un "pipeline" dimensionné correctement
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@ -165,27 +168,26 @@ _Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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### Filtrage & enrichissement
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### 6. Filtrage & enrichissement
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- Inutile de garder des données énormes si ça n'est pas nécessaire : difficile à manipuler, ajoute des possibilités d'erreur
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- Inutile de garder des données énormes si ça n'est pas nécessaire : difficile à manipuler, ajoute des possibilités d'erreur
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- Possibilité de documenter, d'annoter, ou de _joindre_ des données : manuellement ou à l'aide d'outils adaptés
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- Possibilité de documenter, d'annoter, ou de _joindre_ des données : manuellement ou à l'aide d'outils adaptés
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### Analyse & visualisation
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### 7. Analyse & visualisation
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- Warning : "J'ai fait tourner l'outil, j'ai fini !"
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- Warning : "J'ai fait tourner l'outil, j'ai fini !"
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- Analyse guidée par les hypothèses : pour répondre à une question précise, outillée correctement
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- Analyse guidée par les hypothèses : pour répondre à une question précise, outillée correctement
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- Visualisation exploratoire, analytique ou de restitution ?
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- Visualisation exploratoire, analytique ou de restitution ?
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### Restitution et repartage
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### 8. Restitution et repartage
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- Raconter une histoire avec des données
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- Raconter une histoire avec des données
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- Mettre autant que possible à disposition ses sources, sa méthode, ses outils, son code
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- Mettre autant que possible à disposition ses sources, sa méthode, ses outils, son code
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### Démystifier
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# Démystifier
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Ça peut vite devenir complexe...
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@ -205,6 +207,10 @@ _Conseil : noter/(re)formuler vos pistes et intuitions_
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# Panda
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### Un exemple concret
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### Un exemple concret
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Le projet [Panda](https://www.unine.ch/ajm/panda/)
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Le projet [Panda](https://www.unine.ch/ajm/panda/)
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@ -263,8 +269,7 @@ Les emails de contacts ne donnent rien... Que faire ?
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## Outils
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# Outils
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[Il y en a tellement...](https://weave.andrezieux.de/dab/AJM_digitalmethods_course/src/branch/main/outils.csv)
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@ -288,13 +293,21 @@ Les emails de contacts ne donnent rien... Que faire ?
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### Dataviz
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### Raw Graphs
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- Le cours Data d'Andrew R. !
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- Le cours Data d'Andrew R. !
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- [RawGraphs](https://app.rawgraphs.io/)
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- Un outil / plein de dataviz
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- [rawgraphs.io](https://app.rawgraphs.io/)
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[Il y en a tellement...](https://weave.andrezieux.de/dab/AJM_digitalmethods_course/src/branch/main/outils.csv)
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### Démystifier
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# Démystifier encore
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Ça paraît beaucoup, mais c'est faisable
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Ça paraît beaucoup, mais c'est faisable
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Ça paraît facile, mais pas d'emportement
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Ça paraît facile, mais pas d'emportement
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@ -303,7 +316,6 @@ Soyez confiant-e mais raisonnable, et demandez conseil : diego.antolinos@unine.c
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### Démystifier encore
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Un travail outillé n'est pas meilleur
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Un travail outillé n'est pas meilleur
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Utiliser de nouvelles méthodes demande rigueur
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Utiliser de nouvelles méthodes demande rigueur
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