L’axe Sciences Sociales Computationnelles du CREST, le laboratoire CNRS de l’École polytechnique et de l’ENSAE, propose librement un cours de Stratégies numériques en Sciences Sociales animé par Etienne Ollion & Julien Boelaert, qui permet d’apprendre à collecter et à nettoyer des données numériques. Que vous soyez novices en programmation, ou que vous ayez déjà des bases solides mais que vous vouliez vous perfectionner ou découvrir ce qu’on peut faire en sciences sociales avec des données numériques, vous trouverez sûrement des éléments utiles pour votre travail.

Ce cours part d’un constat : nous sommes de plus en plus entourés de données numériques. Dans le débat public, dans notre quotidien, dans la décision publique, et parfois jusque dans notre vie privée, des traces numériques enregistrent nos activités.

Cette abondance de données est déjà largement analysée par les sciences sociales. Elle est aussi utilisée, afin de poser des questions nouvelles, ou de reposer d’anciennes questions à partir de ces nouvelles sources.

L’enjeu de ce cours, c’est d’offrir à des étudiantes, des jeunes chercheuses qui n’ont pas forcément de compétences en informatique des éléments pour qu’elles puissent d’une part saisir certains des enjeux que pose la multiplication des données numériques, et d’autre part pour qu’elles puissent en tirer partie de façon empirique, en maîtrisant différents outils qui permettent de travailler à partir de ces données numériques.

Le cours a pour objectif principal de donner des bases de programmation. Mais ce faisant, il propose des éléments de réflexion théoriques et épistémologiques sur ce que peuvent ces données numériques pour les sciences sociales, ce qu’elles peuvent leur faire. Il nous semble en effet qu’on ne peut dissocier l’analyse des données des conditions de leur production.

Le cours peut être suivi en intégralité, ou de manière sélective. Chaque chapitre s’appuie toutefois sur des notions qui ont été vues précédemment. Aucune connaissance préalable en informatique n’est nécessaire.
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