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Unités d’enseignement libre pour les SHS

« DEVELOPPER UNE CULTURE ET UNE PRATIQUE DU TRAITEMENT DES DONNEES NUMERIQUES CHEZ LES ETUDIANTS EN SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES »

Lors de cette rentrée universitaire 2017-2018, un enseignement consacré au développement d’une culture et une pratique du traitement du numérique est offerte en UE libre aux étudiants de Licence 3 de Géographie, Archéologie, Histoire, Aménagement, Sociologie, Démographie ou encore Science politique.

La mise en place de cette UE a été possible grâce aux financements Idex de l’Unistra, appel à projets FORMATION IDEX 2017 – « Innovations pédagogiques s’appuyant sur le numérique »

 

Informations pratiques :

  • Le nombre de places est limité à 12 personnes. Les volontaires doivent se signaler au plus tôt en envoyant une demande par mail d’ici le 15 septembreau référent de l’UE dans la composante :
  • Aucun prérequis en informatique ou en statistiques n’est nécessaire, mais un intérêt pour la question du numérique et son utilité en Sciences humaines et sociales est primordial. 
  • Au premier semestre, les cours auront lieu le jeudi (17h00 – 19h00) et le vendredi (10h00-12h00) à la Maison Interuniversitaire des Sciences de l’Homme (MISHA) sur le campus de l’Esplanade.
  • L’évaluation sera basée sur la présence en cours et la réalisation de « mini projets » continus. L’UE est considérée comme ne UE libre.  Elle sera ou non validée et ne fera pas l’objet. 
  • Au total il y aura 4 UE qui se suivront 4 semestres consécutifs : L3 Semestre 1 et semestre 2 (2017-2018) puis Master 1 semestre 1 et 2 (2018-2019).
  • Les étudiants seront encouragés à suivre les 4 semestres mais sans obligation. Les étudiants qui auront suivi un semestre seront prioritaires pour le semestre suivant.

 

Sciences Sociales Numériques

Unité d'enseignement libre - Semestre 1

Julien Boelaert, Étienne Ollion, Floriane Varieras

 

Données de l’internet, big data, données numérique, web sémantique, etc. ces termes ont fait une fulgurante apparition dans les sciences humaines et sociales. Dans les discours d'abord, où ils sont régulièrement convoqués pour évoquer le futur de la recherche. Dans les pratiques ensuite, puisque les chercheurs sont régulièrement confrontés à des données de ce type, sans toujours pouvoir saisir les opportunités empiriques qu’elles offrent. Qu’il s’agisse d’informations issues de l’internet, de bases de données ou d’informations stockées sur un disque dur, ou même de textes papiers scannés, un matériau parfois extrêmement riche est à portée de main, à condition de le repérer et savoir le traiter. Ces données intéressent les chercheurs en SHS dans leur ensemble, car qu’ils fassent des traitements quantitatifs ou non, tous peuvent avoir recours aux méthodes numériques pour collecter, stocker et traiter ces données.

 

L’objectif de ce cours est de proposer une introduction à la collecte, la curation et l'exploitation de ces diverses données numériques. Il s’agira d’apprendre à les localiser, à mettre en place une stratégie pour les collecter, les nettoyer et les préparer en vue d’un traitement. Cet apprentissage ne sera pas dissocié d’une réflexion sur les enjeux que pose leur utilisation. L’accent sera mis sur les divers types de données, leurs avantages et leurs limites. Concrètement, il s’agira :

  • de présenter les enjeux scientifiques qui entourent la multiplication des données numériques dans nos pratiques de recherche ;
  • d'identifier les diverses données numériques utilisables pour mener à bien un projet ;
  • de mettre en œuvre des techniques simples de collecte et de nettoyage de ces données.

 

Le module sera articulé autour d’un apprentissage concret des techniques en deux temps : d’abord un cours qui introduit les principales méthodes, puis un TD qui permet son application à des cas concrets. A la fin du semestre, plusieurs séances de TD seront dédiées à une permanence pour aider les étudiants dans leur projet.

 

La majorité des tâches sera menée avec le logiciel R. Libre, multiplateforme et utile aux chercheurs en sciences sociales pour d’autres tâches, il sera présenté progressivement.

 

Lieu : Salle informatique de la MISHA

 

Prérequis : La participation à cette UE n’exige aucune connaissance préalable en informatique ou en statistique.

 

Programme du semestre 1


Semaine 1

Jeudi 28/09 : Introduction générale

Vendredi 29/09 : Domestication des logiciels (TD)

Semaine 2

Jeudi 05/10 : Comment s’écrit le web, et comment le lire

Vendredi 06/10 : Aspirer une page web (TD)

Semaine 3

Jeudi 12/10 : Extraire des informations d'une page internet

Vendredi 13/10 : Sur les pas de XPath (TD)

Semaine 4

Jeudi 19/10 : Automatiser la récolte de données (1)

Vendredi 20/10 : Boucles et stockages 1 (TD)

Semaine 5

Jeudi 26/10 : Automatiser la récolte de données (2)

Vendredi 27/10 : Boucles et stockages 2 (TD)

Semaine 6

Jeudi 09/11 : Récapitulatif et considérations sur la sécurité et la vie privée

Vendredi 10/11 : Aspects légaux de la collecte de données

Semaine 7

Jeudi 16/11 : Rechercher et formater dans le texte

Vendredi 17/11 : Expressions régulières (TD)

Semaine 8

Jeudi 23/11 : Les sources de données : plateforme universitaire des données

Vendredi 24/11 : Permanence

Semaine 9

Jeudi 30/11 : Harmoniser des grandes bases avec OpenRefine

Vendredi 01/12 : Permanence

Semaine 10

Jeudi 07/12 : Introduction à la visualisation

Vendredi 08/12 : Permanence

Semaine 11

Jeudi 14/12 : Comment aller plus vite quand on a des gros volumes ?

Vendredi 15/12 : Permanence

 

 

Intitulés des autres semestres

                L3 – Semestre 2 : visualisation et spatialisation des données

                M1 – semestre 1 : différentes techniques de d’analyses multivariées

                M1 – semestre 2 : clustering et Machine learning

 

Le 22 septembre 2017
De 09h00 à 18h00
Amphi Schoepflin 2A rue de la Fonderie
Le 28 septembre 2017
De 10h00 à 12h00
MISHA - Salle Océanie
sept. 18 2017

La thèse de Luc Sigalo Santos sera publiée chez Dalloz, collection « Nouvelle bibliothèque des...