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Line 56: − + − − + − + − + − <!--<strong>Visitez l'Expo</strong> -->+ − + − <!--<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Objectifs_de_réseautage Téléchargez vos objectifs de réseautage]</strong> -->+ − − <h1>** ÉBAUCHE ** Découvrez plus sur les données</h1> Line 83:
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Line 631: − <br> − − <!-- *** ARTICLES + POSTS *** --> − − <h2>Articles</h2> − <h3 style="text-decoration:none;">[https://derekalton.medium.com/building-a-framework-to-grow-ecosystems-a-rough-rough-draft-7b93ad73ed08 Construire un cadre pour faire croître les écosystèmes... une ébauche sommaire]</h3> − <p class="author">Derek Alton</p> − <p>(En anglais - titre original : <strong>Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft</strong>) Tout écosystème commence par un socle de base. Ce sont les rivières et les ruisseaux, les montagnes et la terre, le soleil, la pluie et le climat général. C'est à partir de cette base qu'un écosystème se développe. Cette base doit présenter un certain niveau de durabilité pour que la vie s'installe. De même, un écosystème social a besoin d'une infrastructure de base stable et sûre pour se développer. Il peut s'agir d'une infrastructure physique telle que des routes et des bâtiments alimentés en électricité et en énergie hydraulique, mais comme nous vivons à l'ère du numérique, il s'agit de plus en plus d'une infrastructure numérique : des éléments tels que la connexion à large bande et le World Wide Web (et tous les protocoles qui le sous-tendent). Il est important de comprendre quelles sont les infrastructures nécessaires à la prospérité de votre écosystème et de veiller à ce qu'elles soient durablement disponibles.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://medium.com/opendatacharter/spotlight-a-plea-from-the-odcs-iwg-data-standardisation-matters-4d26329a18bb Un plaidoyer du Groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes : la normalisation des données est importante]</h3> − <p class="author">Darine Benkalha</p> − <p>(En anglais - titre original : <strong>A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters</strong>) Un récapitulatif de la réunion du groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes qui s'est tenue en septembre 2021.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/visualisations-donnees Créer des visualisations de données convaincantes]</h3> − <p class="author">Alden Chen, Statistique Canada</p> − <p>La visualisation des données est un élément clé de nombreux projets de science des données. Pour certains intervenants, notamment les spécialistes du domaine et les cadres qui ne sont pas nécessairement des experts techniques, il s'agit de la principale voie par laquelle ils voient, comprennent et interagissent avec les projets de données. Par conséquent, il est important que les visualisations communiquent des renseignements aussi clairement que possible. Trop souvent, les visualisations sont entravées par certains défauts courants qui les rendent difficiles à interpréter ou, pire encore, sont trompeuses. Cet article passe en revue trois pièges courants de la visualisation que les communicateurs de données et les consommateurs de données devraient comprendre, ainsi que quelques suggestions pratiques pour les contourner.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/ressources Ressources en science des données]</h3> − <p class="author">Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale</p> − <p>Pour les passionnés de science des données : Trouvez des ressources, des formations, des outils et des communautés.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/eng/data-science/network/automated-systems Responsible use of automated decision systems in the federal government]</h3> − <p class="author">Benoit Deshaies, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, et Dawn Hall, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada</p> − <p>Les scientifiques des données jouent un rôle important dans l'évaluation de la qualité des données et la mise au point de modèles pour appuyer les systèmes décisionnels automatisés. Une compréhension du moment où la Directive s'applique et de la manière de satisfaire à ses exigences peut appuyer l'utilisation éthique et responsable de ces systèmes. En particulier, l'exigence en matière d'explication et l'orientation (Ligne directrice sur les services et le numérique, section 4.5.3 ) du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada (SCT) sur la sélection des modèles sont d'une grande importance pour les scientifiques des données.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=COM:2017:134:FIN Cadre d’interopérabilité européen– Stratégie de mise en oeuvre]</h3> − <p class="author">Commission européenne</p> − <p>Le cadre d'interopérabilité européen (CIR) fait partie de la communication (COM(2017)134) de la Commission européenne adoptée le 23 mars 2017. Ce cadre donne des orientations spécifiques sur la manière de mettre en place des services publics numériques interopérables.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://towardsdatascience.com/how-i-would-learn-data-science-if-i-had-to-start-over-f3bf0d27ca87 Comment j'apprendrais la science des données (si je devais recommencer)]</h3> − <p class="author">Ken Jee, sur Towards Data Science</p> − <p>(En anglais - titre original : <strong>How I Would Learn Data Science (If I Had to Start Over)</strong>) Lessons learned from my data science journey.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.mccarthy.ca/fr/references/blogues/techlex/le-projet-de-loi-95-de-la-volonte-de-letat-quebecois-de-permettre-un-acces-et-une-utilisation-optimale-de-ses-donnees Le projet de loi 95 : De la volonté de l’État québécois de permettre un accès et une utilisation optimale de ses données]</h3> − <p class="author">Karine Joizil</p> − <p>(En français) Dans le monde de la recherche, cette réforme était souhaitée depuis longtemps notamment par le Scientifique en chef du Québec et les fonds de recherche pour qui l’accès à ces données sera d’une grande utilité.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.stateofopendata.od4d.net/ L'état des données ouvertes]</h3> − <p class="author">Tim Davies, Stephen B Walker, et Mor Rubinstein, sur Open Data for Development</p> − <p>(En anglais - titre original : <strong>State of Open Data</strong>) Cela fait dix ans que les données ouvertes ont fait leur apparition sur la scène mondiale. Au cours de la dernière décennie, des milliers de programmes et de projets dans le monde entier ont travaillé à l'ouverture des données et les ont utilisées pour relever une myriade de défis sociaux et économiques. Pendant ce temps, les questions liées aux droits et à la confidentialité des données sont passées au centre du discours public et politique. Alors que le mouvement de l'ouverture des données entre dans une nouvelle phase de son évolution, se déplaçant pour cibler des problèmes du monde réel et intégrer la pensée de l'ouverture des données dans d'autres communautés de pratique existantes ou émergentes, de grandes questions demeurent.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://arxiv.org/abs/1811.10154 Arrêtez d'expliquer les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire pour les décisions à fort enjeu et utilisez plutôt des modèles interprétables]</h3> − <p class="author">Cynthia Rudin</p> − <p>(En anglais - titre original : <strong>Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead</strong>) Des modèles d'apprentissage automatique en boîte noire sont actuellement utilisés pour des prises de décision à fort enjeu dans toute la société, causant des problèmes dans les soins de santé, la justice pénale et d'autres domaines. Certaines personnes espèrent que la création de méthodes permettant d'expliquer ces modèles boîte noire atténuera certains des problèmes, mais essayer d'expliquer les modèles boîte noire, plutôt que de créer des modèles interprétables en premier lieu, risque de perpétuer les mauvaises pratiques et peut potentiellement causer un grand tort à la société. La voie à suivre consiste à concevoir des modèles qui sont intrinsèquement interprétables. Cette perspective clarifie le gouffre entre l'explication des boîtes noires et l'utilisation de modèles intrinsèquement interprétables, souligne plusieurs raisons clés pour lesquelles les boîtes noires explicables devraient être évitées dans les décisions à fort enjeu, identifie les défis de l'apprentissage automatique interprétable et fournit plusieurs exemples d'applications où les modèles interprétables pourraient potentiellement remplacer les modèles de boîtes noires dans la justice pénale, les soins de santé et la vision par ordinateur.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <!-- *** WEBSITES *** --> − − <h2>Sites web</h2> − <h3 style="text-decoration:none;">[https://data2x.org/ Data2x]</h3> − <p>(En anglais) Des données importantes sur les femmes et les filles sont incomplètes ou manquantes. Grâce à des partenariats avec des agences des Nations unies, des gouvernements, la société civile, des universitaires et le secteur privé, Data2X œuvre pour le changement.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/top/?t=all /r/DataIsBeautiful sur Reddit]</h3> − <p>(En anglais) DataIsBeautiful est destiné aux visualisations qui transmettent efficacement des informations. L'esthétique est une partie importante de la visualisation d'informations, mais les jolies images ne sont pas le seul objectif de ce subreddit.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://open.canada.ca/fr Gouvernement ouvert du Canada]</h3> − <p>Le gouvernement ouvert vise à rendre le gouvernement plus accessible à tous. Participez à des conversations, trouvez des données et des dossiers numériques, et apprenez-en davantage sur le gouvernement ouvert.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://informationisbeautiful.net/ L'information est belle]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>Information is Beautiful</strong>) Données, informations, connaissances : nous les distillons dans des graphiques et des diagrammes beaux et utiles. Information is Beautiful a pour vocation de vous aider à prendre des décisions plus claires et mieux informées sur le monde. Toutes nos visualisations sont basées sur des faits et des données : constamment mises à jour, révisées et révisées.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://opendatacharter.net/ Charte internationale des données ouvertes]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>International Open Data Charter</strong>) La Charte des données ouvertes est une collaboration entre plus de 150 gouvernements et organisations qui travaillent à l'ouverture des données sur la base d'un ensemble de principes communs. Nous promouvons des politiques et des pratiques qui permettent aux gouvernements et aux OSC de collecter, partager et utiliser des données bien gérées, afin de répondre de manière efficace et responsable aux domaines d'intérêt suivants : la lutte contre la corruption, l'action climatique et l'équité salariale.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-papers_20716826 Documents de travail de l'OCDE sur l'économie numérique]</h3> − <p>Les technologies de l'information et de la communication sont largement diffusées et utilisées, ce qui renforce leur incidence économique et sociale. L'OCDE conduit des activités pour aider à mieux comprendre la façon dont les TIC contribuent à une croissance économique et un bien-être social durables, ainsi que leur rôle dans l'évolution vers des sociétés fondées sur la connaissance.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd.org/gov/digital-government/open-government-data.htm Données de l'OCDE sur les gouvernements ouverts]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>OECD Open Government data</strong>) Les Données gouvernementales ouvertes (DGO) est une philosophie - et de plus en plus un ensemble de politiques - qui favorise la transparence, la responsabilité et la création de valeur en mettant les données gouvernementales à la disposition de tous. Les organismes publics produisent et commandent d'énormes quantités de données et d'informations. En mettant leurs jeux de données à disposition, les institutions publiques deviennent plus transparentes et plus responsables vis-à-vis des citoyens. En encourageant l'utilisation, la réutilisation et la distribution gratuite des ensembles de données, les gouvernements favorisent la création d'entreprises et de services innovants axés sur les citoyens.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/ Institut des données ouvertes]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>Open Data Institute</strong>) L'Institut des données ouvertes est un organisme à but non lucratif dont la mission est de travailler avec les entreprises et les gouvernements pour construire un écosystème de données ouvert et digne de confiance. Nous travaillons avec un éventail d'organisations, de gouvernements, d'organismes publics et de la société civile pour créer un monde où les données fonctionnent pour tout le monde.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.opengovpartnership.org/fr/ Partenariat pour un gouvernement ouvert]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>Open Government Partnership</strong>) En 2011, les dirigeants gouvernementaux et les défenseurs de la société civile se sont réunis pour créer un partenariat unique - un partenariat qui combine ces forces puissantes pour promouvoir une gouvernance transparente, participative, inclusive et responsable. Soixante-dix-huit pays et soixante-seize gouvernements locaux - représentant plus de deux milliards de personnes - ainsi que des milliers d'organisations de la société civile sont membres du Partenariat pour un gouvernement ouvert.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.data.gov/ Données ouvertes du gouvernement américain]</h3> − <p>(En anglais - titre original : <strong>US Government Open Data</strong>) Trouvez des données, des outils et des ressources pour mener des recherches, développer des applications web et mobiles, concevoir des visualisations de données, etc.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[https://donnees.banquemondiale.org/ Les données ouvertes de la Banque mondiale]</h3> − <p>Un accès gratuit et libre à des statistiques sur le développement dans le monde.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <!-- *** TOOLS *** --> − − <h2>Outils</h2> − − [[Image:Data-interoperatiblity_guide-UN.png|150px|Data Interoperability Guide]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://unstats.un.org/wiki/display/InteropGuide/Introduction Data Interoperability Guide]</h3> − <p class="author">Luis Gonzalez, sur UN Statistics Wiki</p> − <p>Over the years, countless systems that do not talk to one another have been created within and across organizations for the purposes of collecting, processing and disseminating data for development. With the proliferation of different technology platforms, data definitions and institutional arrangements for managing, sharing and using data, it has become increasingly necessary to dedicate resources to integrate the data necessary to support policy-design and decision-making. Interoperability is the ability to join-up and merge data without losing meaning (JUDS 2016). In practice, data is said to be interoperable when it can be easily re-used and processed in different applications, allowing different information systems to work together. Interoperability is a key enabler for the development sector to become more data-driven.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <h3 style="text-decoration:none;">[http://opendatatoolkit.worldbank.org/en/index.html Starting an Open Data Initiative]</h3> − <p class="author">from Worldbank</p> − <p>The Open Government Data Toolkit is designed to help governments, Bank staff and users understand the basic precepts of Open Data, then get “up to speed” in planning and implementing an open government data program, while avoiding common pitfalls.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − [[Image:Data-Ethics-Canvas.jpg|150px|The Data Ethics Canvas]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/article/the-data-ethics-canvas-2021/ The Data Ethics Canvas]</h3> − <p class="author">Dave Tarrant, James Maddison et Olivier Thereaux</p> − <p>The Data Ethics Canvas is a tool for anyone who collects, shares or uses data. It helps identify and manage ethical issues – at the start of a project that uses data, and throughout. It encourages you to ask important questions about projects that use data, and reflect on the responses. The Data Ethics Canvas provides a framework to develop ethical guidance that suits any context, whatever the project’s size or scope.</p> − <p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − <!-- *** PEOPLE *** --> − − <!--<h2>People to follow</h2> − <h3 style="text-decoration:none;">This</h3> − <p>Description</p> − <h3 style="text-decoration:none;">That</h3> − <p>Description</p>--> − − <!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** --> − − <h2>Newsletters and blogs</h2> − [[Image:GCDC-round-EN-FR.png|150px|Communauté des données du GC]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://mailchi.mp/e0872fde637e/gc-data-community-mailing-list-sign-up-inscription-la-liste-de-diffusion-de-la-communaut-des-donnes-du-gc Bulletin mensuel de la Communauté des données du GC]</h3> − <p>Inscrivez-vous pour vous tenir au courant des événements, des communiqués, des emplois et plus encore liés aux données au sein du gouvernement du Canada.</p> − <br> − <br> − <br> − <br> − − [[Image:The-AI-ethics-brief-newsletter.PNG|150px|The AI Ethics Brief]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://brief.montrealethics.ai/ The AI Ethics Brief]</h3> − <p class="author">Montreal AI Ethics Institute</p> − <p>The Montreal AI Ethics Institute is an international non-profit organization democratizing AI ethics literacy. Subscribe to get full access to the newsletter and have the latest from the field of AI ethics delivered right to your inbox every week. Never miss an update from the work being done at the Montreal AI Ethics Institute and our thoughts on research and development in the field from around the world.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − − <!-- *** PODCASTS *** --> − − <h2>Podcasts</h2> − [[Image:Women-in-data-science-podcast.PNG|150px|Women in Data Science podcast, Stanford University]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://www.widsconference.org/podcast.html Women in Data Science podcast]</h3> − <p>Leading women in data science share their work, advice, and lessons learned along the way with Professor Margot Gerritsen from Stanford University. Hear about how data science is being applied and having impact across a wide range of domains, from healthcare to finance to cosmology to human rights and more.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − <br> − − [[Image:Data-sceptic-podcast.PNG|150px|Data Skeptic podcast]] − <h3 style="text-decoration:none;">[https://dataskeptic.com/ Data Skeptic podcast]</h3> − <p>Your trusted podcast, centered on data science, machine learning, and artificial intelligence.</p> − <p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p> − <br>
Découvrez plus sur les données (view source)
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<p style="text-align:left; padding: 10px; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>
<p style="text-align:right; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>
[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]
[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]
<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>
<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>
<strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/events/data-conference2022/index-fra.aspx Inscrivez-vous ]</strong>
<strong>[https://vexpodev.z9.web.core.windows.net/fr/#/2203/accueil Exposition virtuelle]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong>
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong>
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Objectifs_de_r%C3%A9seautage Objectifs de réseautage]</strong> |
<!--<strong>Rencontrez les participants à la conférence</strong> -->
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_du_GC_2023/D%C3%A9couvrez-en_plus_sur_les_donn%C3%A9es Découvrez-en plus sur les données 2023]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>
</small></p>
</small></p>
<p style="color: DarkBlue; font-size:large;"><strong>Présenté par Statistique Canada et l'École de la fonction publique du Canada avec le soutien de la Communauté des données du GC.</strong></p>
<p style="color: DarkBlue; font-size:large;"><strong>Présenté par Statistique Canada et l'École de la fonction publique du Canada avec le soutien de la Communauté des données du GC.</strong></p>
<h1>Découvrez plus sur les données</h1>
<h1>Découvrez plus sur les données</h1>
<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I561 Un guide autodirigé pour comprendre les données]</strong> (En ligne, à rythme libre)</p>
<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I561 Un guide autodirigé pour comprendre les données]</strong> (En ligne, à rythme libre)</p>
<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I511 Le rôle des données dans un gouvernement numérique]</strong> (Classe virtuelle)</p>
<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I511 Le rôle des données dans un gouvernement numérique]</strong> (Classe virtuelle)</p>
<p class="recco">Recommandé par l'École de la fonction publique du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.csps-efpc.gc.ca/digital-academy/index-fra.aspx Académie du numérique]</h3>
<p>L'École de la fonction publique du Canada (EFPC) a créé l'Académie du numérique de l'EFPC en 2018. L'objectif de ce secteur d'activité est d'apprendre aux fonctionnaires fédéraux du Canada les compétences, les approches et les mentalités numériques nécessaires pour transformer les services publics en cette ère numérique. L'Académie du numérique soutient les principes de l'initiative Au-delà de 2020 pour un milieu de travail agile, inclusif et mieux outillé, et milite pour une approche axée sur la numérique qui s'harmonise aux normes numériques du gouvernement du Canada.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://catalogue.csps-efpc.gc.ca/catalog?pagename=Catalog&cm_locale=fr École de la fonction publique du Canada Catalogue d'apprentissage]</h3>
<p>Consultez le catalogue complet de l'École, qui propose des cours, des événements, des programmes et des outils d'apprentissage. Pour voir les produits d'apprentissage recommandés par thème ou par communauté, consultez nos parcours d'apprentissage.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/afc/litteratie-donnees Initiative de formation sur la littératie des données de Statistique Canada]</h3>
<p>La littératie des données est la capacité de tirer des renseignements utiles des données. Elle met l'accent sur les compétences nécessaires pour travailler avec les données, y compris les connaissances et les compétences requises pour les lire, les analyser, les interpréter, les visualiser et les communiquer ainsi que pour comprendre comment elles sont utilisées dans la prise de décisions.</p>
<ul>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fra/afc/litteratie-donnees/competences Compétences en littératie des données]</strong>: Les compétences en matière de littératie des données sont les compétences et les connaissances dont vous avez besoin pour travailler efficacement avec les données.</li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fra/afc/litteratie-donnees/cheminement Cheminement des données]</strong>: Le cheminement des données représente les étapes clés du processus appliqué aux données, allant de la recherche et de l'exploration des données jusqu'à la présentation de l'histoire des données.</li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fra/afc/litteratie-donnees/catalogue Catalogue d'apprentissage]</strong>: Formation sur la littératie des données disponible de Statistique Canada.</li>
</ul>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<!-- *** ARTICLES + POSTS *** -->
<h2>Articles</h2>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://arxiv.org/abs/1811.10154 Arrêtez d'expliquer les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire pour les décisions à fort enjeu et utilisez plutôt des modèles interprétables]</h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Cynthia_Rudin Cynthia Rudin]</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead</strong>) Des modèles d'apprentissage automatique en boîte noire sont actuellement utilisés pour des prises de décision à fort enjeu dans toute la société, causant des problèmes dans les soins de santé, la justice pénale et d'autres domaines. Certaines personnes espèrent que la création de méthodes permettant d'expliquer ces modèles boîte noire atténuera certains des problèmes, mais essayer d'expliquer les modèles boîte noire, plutôt que de créer des modèles interprétables en premier lieu, risque de perpétuer les mauvaises pratiques et peut potentiellement causer un grand tort à la société. La voie à suivre consiste à concevoir des modèles qui sont intrinsèquement interprétables. Cette perspective clarifie le gouffre entre l'explication des boîtes noires et l'utilisation de modèles intrinsèquement interprétables, souligne plusieurs raisons clés pour lesquelles les boîtes noires explicables devraient être évitées dans les décisions à fort enjeu, identifie les défis de l'apprentissage automatique interprétable et fournit plusieurs exemples d'applications où les modèles interprétables pourraient potentiellement remplacer les modèles de boîtes noires dans la justice pénale, les soins de santé et la vision par ordinateur.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=COM:2017:134:FIN Cadre d’interopérabilité européen– Stratégie de mise en oeuvre]</h3>
<p class="author">Commission européenne</p>
<p>Le cadre d'interopérabilité européen (CIR) fait partie de la communication (COM(2017)134) de la Commission européenne adoptée le 23 mars 2017. Ce cadre donne des orientations spécifiques sur la manière de mettre en place des services publics numériques interopérables.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://towardsdatascience.com/how-i-would-learn-data-science-if-i-had-to-start-over-f3bf0d27ca87 Comment j'apprendrais la science des données (si je devais recommencer)]</h3>
<p class="author">Ken Jee, sur Towards Data Science</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>How I Would Learn Data Science (If I Had to Start Over)</strong>) Lessons learned from my data science journey.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/visualisations-donnees Créer des visualisations de données convaincantes]</h3>
<p class="author">Alden Chen, Statistique Canada</p>
<p>La visualisation des données est un élément clé de nombreux projets de science des données. Pour certains intervenants, notamment les spécialistes du domaine et les cadres qui ne sont pas nécessairement des experts techniques, il s'agit de la principale voie par laquelle ils voient, comprennent et interagissent avec les projets de données. Par conséquent, il est important que les visualisations communiquent des renseignements aussi clairement que possible. Trop souvent, les visualisations sont entravées par certains défauts courants qui les rendent difficiles à interpréter ou, pire encore, sont trompeuses. Cet article passe en revue trois pièges courants de la visualisation que les communicateurs de données et les consommateurs de données devraient comprendre, ainsi que quelques suggestions pratiques pour les contourner.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://derekalton.medium.com/building-a-framework-to-grow-ecosystems-a-rough-rough-draft-7b93ad73ed08 Construire un cadre pour faire croître les écosystèmes... une ébauche sommaire]</h3>
<p class="author">Derek Alton</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft</strong>) Tout écosystème commence par un socle de base. Ce sont les rivières et les ruisseaux, les montagnes et la terre, le soleil, la pluie et le climat général. C'est à partir de cette base qu'un écosystème se développe. Cette base doit présenter un certain niveau de durabilité pour que la vie s'installe. De même, un écosystème social a besoin d'une infrastructure de base stable et sûre pour se développer. Il peut s'agir d'une infrastructure physique telle que des routes et des bâtiments alimentés en électricité et en énergie hydraulique, mais comme nous vivons à l'ère du numérique, il s'agit de plus en plus d'une infrastructure numérique : des éléments tels que la connexion à large bande et le World Wide Web (et tous les protocoles qui le sous-tendent). Il est important de comprendre quelles sont les infrastructures nécessaires à la prospérité de votre écosystème et de veiller à ce qu'elles soient durablement disponibles.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.ineteconomics.org/perspectives/blog/hijacked-and-paying-the-price-why-ransomware-gangs-should-be-designated-as-terrorists Détournement et paiement du prix - Pourquoi les gangs de rançongiciels devraient être considérés comme des terroristes]</h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Melissa_Hathaway Melissa Hathaway]</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Hijacked and Paying the Price - Why Ransomware Gangs Should be Designated as Terrorists</strong>) Les gangs de ransomware ont causé d'importants dégâts. Il est temps que le gouvernement les prenne plus au sérieux.</p>
<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.tbs-sct.gc.ca/pol/doc-fra.aspx?id=32592 Directive sur la prise de décisions automatisée]</h3>
<p>Le gouvernement du Canada cherche de plus en plus à utiliser l’intelligence artificielle pour prendre ou aider à prendre des décisions administratives afin d’améliorer la prestation des services. Le gouvernement s’est engagé à le faire d’une manière compatible avec les principes fondamentaux du droit administratif, comme la transparence, la responsabilisation, la légalité et l’équité procédurale. Sachant que cette technologie évolue rapidement, la présente Directive continuera d’évoluer afin de veiller à ce qu’elle soit pertinente.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.turing.ac.uk/news/can-data-trusts-be-backbone-our-future-ai-ecosystem Les fiducies de données peuvent-elles constituer l'épine dorsale de notre futur écosystème d'IA ?]</h3>
<p class="author">Dr Aida Mehonic, sur The Alan Turing Institute</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Can data trusts be the backbone of our future AI ecosystem?</strong>) Ici, à l'Alan Turing Institute, nous nous intéressons à la façon dont les fiducies de données pourraient contribuer à façonner le futur écosystème de l'intelligence artificielle (IA). À l'heure actuelle, de nombreuses initiatives bien intentionnées visant à créer des algorithmes d'apprentissage automatique échouent en raison du manque d'ensembles de données d'entraînement, et cela est vrai tant dans le secteur privé que dans le secteur public. Un trust de données pourrait permettre un partage sûr et sécurisé des données qui permettrait au Royaume-Uni de développer et de déployer des systèmes d'IA au profit de la société et de l'économie.</p>
<p class="recco">Recommandé par [https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Chantal_Bernier Chantal Bernier], une conférencière de la Conférence sur les données 2022</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.stateofopendata.od4d.net/ L'état des données ouvertes]</h3>
<p class="author">Tim Davies, Stephen B Walker, et Mor Rubinstein, sur Open Data for Development</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>State of Open Data</strong>) Cela fait dix ans que les données ouvertes ont fait leur apparition sur la scène mondiale. Au cours de la dernière décennie, des milliers de programmes et de projets dans le monde entier ont travaillé à l'ouverture des données et les ont utilisées pour relever une myriade de défis sociaux et économiques. Pendant ce temps, les questions liées aux droits et à la confidentialité des données sont passées au centre du discours public et politique. Alors que le mouvement de l'ouverture des données entre dans une nouvelle phase de son évolution, se déplaçant pour cibler des problèmes du monde réel et intégrer la pensée de l'ouverture des données dans d'autres communautés de pratique existantes ou émergentes, de grandes questions demeurent.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.mccarthy.ca/fr/references/blogues/techlex/le-projet-de-loi-95-de-la-volonte-de-letat-quebecois-de-permettre-un-acces-et-une-utilisation-optimale-de-ses-donnees Le projet de loi 95 : De la volonté de l’État québécois de permettre un accès et une utilisation optimale de ses données]</h3>
<p class="author">Karine Joizil</p>
<p>(En français) Dans le monde de la recherche, cette réforme était souhaitée depuis longtemps notamment par le Scientifique en chef du Québec et les fonds de recherche pour qui l’accès à ces données sera d’une grande utilité.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.cigionline.org/publications/patching-our-digital-future-unsustainable-and-dangerous/ Le rafistolage de notre avenir numérique est insoutenable et dangereux]</h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Melissa_Hathaway Melissa Hathaway]</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Patching Our Digital Future Is Unsustainable and Dangerous</strong>) Ces dernières années, le monde a été témoin d'un nombre alarmant de cyberincidents très médiatisés, de pratiques préjudiciables dans le domaine des technologies de l'information et des communications (TIC) et d'actes répréhensibles à l'échelle internationale dus à une mauvaise utilisation des TIC. Au cours des 30 dernières années, une vulnérabilité unique et stratégique a été apportée à la société, en permettant à des produits commerciaux prêts à l'emploi, mal codés ou mal conçus, d'imprégner et d'alimenter chaque aspect de notre société connectée. Ces produits et services, qui présentent des faiblesses exploitables, sont devenus le ventre mou des systèmes gouvernementaux, des infrastructures et services essentiels, ainsi que des activités des entreprises et des ménages. La cyber-insécurité mondiale qui en résulte représente un risque croissant pour la santé, la sécurité et la prospérité publiques. Il est essentiel de devenir beaucoup plus stratégique dans la façon dont les nouvelles technologies numériques sont conçues et déployées, et de tenir les fabricants de ces technologies responsables de la sécurité numérique et de la sûreté de leurs produits. L'industrie technologique a rapidement mis sur le marché des produits vulnérables - maintenant, il est crucial de travailler ensemble pour réduire les risques créés et guérir notre environnement numérique aussi vite que la société le peut. Cet article a d'abord été publié dans le cadre de la récente série d'essais du CIGI, Governing Cyber Space during a Crisis in Trust.</p>
<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/ressources Ressources en science des données]</h3>
<p class="author">Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale</p>
<p>Pour les passionnés de science des données : Trouvez des ressources, des formations, des outils et des communautés.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://medium.com/opendatacharter/spotlight-a-plea-from-the-odcs-iwg-data-standardisation-matters-4d26329a18bb Un plaidoyer du Groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes : la normalisation des données est importante]</h3>
<p class="author">Darine Benkalha</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters</strong>) Un récapitulatif de la réunion du groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes qui s'est tenue en septembre 2021.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/systemes-automatises Utilisation responsable des systèmes décisionnels automatisés du gouvernement fédéral]</h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Benoit_Deshaies Benoit Deshaies], Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, et Dawn Hall, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada</p>
<p>Les scientifiques des données jouent un rôle important dans l'évaluation de la qualité des données et la mise au point de modèles pour appuyer les systèmes décisionnels automatisés. Une compréhension du moment où la Directive s'applique et de la manière de satisfaire à ses exigences peut appuyer l'utilisation éthique et responsable de ces systèmes. En particulier, l'exigence en matière d'explication et l'orientation (Ligne directrice sur les services et le numérique, section 4.5.3 ) du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada (SCT) sur la sélection des modèles sont d'une grande importance pour les scientifiques des données.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<!-- *** WEBSITES *** -->
<h2>Sites web</h2>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees Centre de la science des données]</h3>
<p>En cette ère du numérique en croissance rapide, les organismes statistiques doivent trouver des moyens innovants pour exploiter la puissance des données. Statistique Canada adopte les possibilités que la science des données lui offre pour mieux répondre aux besoins d'information des Canadiens.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://opendatacharter.net/ Charte internationale des données ouvertes]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>International Open Data Charter</strong>) La Charte des données ouvertes est une collaboration entre plus de 150 gouvernements et organisations qui travaillent à l'ouverture des données sur la base d'un ensemble de principes communs. Nous promouvons des politiques et des pratiques qui permettent aux gouvernements et aux OSC de collecter, partager et utiliser des données bien gérées, afin de répondre de manière efficace et responsable aux domaines d'intérêt suivants : la lutte contre la corruption, l'action climatique et l'équité salariale.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/covid19?HPA=1 La COVID-19 : sous l'angle des données]</h3>
<p>Une série d'articles sur divers sujets qui traitent des répercussions de la COVID-19 sur le plan socio-économique. De nouveaux articles seront diffusés de façon périodique.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://data2x.org/ Data2x]</h3>
<p>(En anglais) Des données importantes sur les femmes et les filles sont incomplètes ou manquantes. Grâce à des partenariats avec des agences des Nations unies, des gouvernements, la société civile, des universitaires et le secteur privé, Data2X œuvre pour le changement.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/top/?t=all /r/DataIsBeautiful sur Reddit]</h3>
<p>(En anglais) DataIsBeautiful est destiné aux visualisations qui transmettent efficacement des informations. L'esthétique est une partie importante de la visualisation d'informations, mais les jolies images ne sont pas le seul objectif de ce subreddit.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.thedatalodge.com/ The Data Lodge]</h3>
<p>(En anglais) Les données et l'analytique sont le pivot de la transformation numérique, mais la culture est la partie la plus difficile. La maîtrise des données est le chaînon manquant, et la clé pour déchiffrer le code culturel. Nous pensons que le fondement de la formation d'une main-d'œuvre compétente en matière de données (des cadres supérieurs aux professionnels des données et de l'analyse, en passant par vos collaborateurs de première ligne) est la promotion d'un langage commun autour de l'utilisation des données, ou Information as a Second Language® (ISL). Et pour briser le code culturel, il faut commencer par rendre ce langage personnel.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.datatothepeople.org/ Data To The People]</h3>
<p>(En anglais) Data To The People sont des experts mondiaux reconnus et des leaders de l'industrie dans le développement et l'entretien de la culture des données. Nous fournissons aux dirigeants et aux organisations les outils nécessaires pour évaluer les compétences individuelles et organisationnelles en matière de données, et nous concevons des programmes sur mesure pour améliorer les compétences de leur personnel dans ce domaine.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-papers_20716826 Documents de travail de l'OCDE sur l'économie numérique]</h3>
<p>Les technologies de l'information et de la communication sont largement diffusées et utilisées, ce qui renforce leur incidence économique et sociale. L'OCDE conduit des activités pour aider à mieux comprendre la façon dont les TIC contribuent à une croissance économique et un bien-être social durables, ainsi que leur rôle dans l'évolution vers des sociétés fondées sur la connaissance.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd.org/gov/digital-government/open-government-data.htm Données de l'OCDE sur les gouvernements ouverts]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>OECD Open Government data</strong>) Les Données gouvernementales ouvertes (DGO) est une philosophie - et de plus en plus un ensemble de politiques - qui favorise la transparence, la responsabilité et la création de valeur en mettant les données gouvernementales à la disposition de tous. Les organismes publics produisent et commandent d'énormes quantités de données et d'informations. En mettant leurs jeux de données à disposition, les institutions publiques deviennent plus transparentes et plus responsables vis-à-vis des citoyens. En encourageant l'utilisation, la réutilisation et la distribution gratuite des ensembles de données, les gouvernements favorisent la création d'entreprises et de services innovants axés sur les citoyens.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.data.gov/ Données ouvertes du gouvernement américain]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>US Government Open Data</strong>) Trouvez des données, des outils et des ressources pour mener des recherches, développer des applications web et mobiles, concevoir des visualisations de données, etc.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://donnees.banquemondiale.org/ Données ouvertes de la Banque mondiale]</h3>
<p>Un accès gratuit et libre à des statistiques sur le développement dans le monde.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://open.canada.ca/fr Gouvernement ouvert du Canada]</h3>
<p>Le gouvernement ouvert vise à rendre le gouvernement plus accessible à tous. Participez à des conversations, trouvez des données et des dossiers numériques, et apprenez-en davantage sur le gouvernement ouvert.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://informationisbeautiful.net/ L'information est belle]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Information is Beautiful</strong>) Données, informations, connaissances : nous les distillons dans des graphiques et des diagrammes beaux et utiles. Information is Beautiful a pour vocation de vous aider à prendre des décisions plus claires et mieux informées sur le monde. Toutes nos visualisations sont basées sur des faits et des données : constamment mises à jour, révisées et révisées.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/ Institut des données ouvertes]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Open Data Institute</strong>) L'Institut des données ouvertes est un organisme à but non lucratif dont la mission est de travailler avec les entreprises et les gouvernements pour construire un écosystème de données ouvert et digne de confiance. Nous travaillons avec un éventail d'organisations, de gouvernements, d'organismes publics et de la société civile pour créer un monde où les données fonctionnent pour tout le monde.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/interagir?HPA=1 Interagir avec les données]</h3>
<p>Trouvez des vidéos, des visualisations de données, des infographies et des cartes thématiques de Statistique Canada.</p>
<p class="recco"><p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.opengovpartnership.org/fr/ Partenariat pour un gouvernement ouvert]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Open Government Partnership</strong>) En 2011, les dirigeants gouvernementaux et les défenseurs de la société civile se sont réunis pour créer un partenariat unique - un partenariat qui combine ces forces puissantes pour promouvoir une gouvernance transparente, participative, inclusive et responsable. Soixante-dix-huit pays et soixante-seize gouvernements locaux - représentant plus de deux milliards de personnes - ainsi que des milliers d'organisations de la société civile sont membres du Partenariat pour un gouvernement ouvert.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/index-fra.cfm?DGUID=2021A000011124 Recensement de la population]</h3>
<p>Un portrait statistique détaillé du Canada et de ses habitants selon leurs caractéristiques démographiques, sociales et économiques.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale]</h3>
<p>À la recherche d'un espace dynamique pour collaborer et en apprendre davantage sur la science des données? Joignez-vous au nouveau Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale (propulsé par l'intendance de StatCan). Notre vision est de créer une communauté dynamique de passionnés de la science des données et d'offrir un espace de communication permettant aux membres de collaborer et d'en apprendre davantage sur la science des données.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://busrides-trajetsenbus.csps-efpc.gc.ca/fr Trajets en bus]</h3>
<p>Trajets en bus est un produit de l’Académie du numérique de l’École de la fonction publique du Canada et constitue une ressource pour mieux comprendre tout ce qui est numérique et gouvernemental.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">Statistiques</h3>
<ul>
<li><strong>[https://www144.statcan.gc.ca/tdih-cdit/index-fra.htm?HPA=1 Carrefour de données et d'information sur les transports]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/themes-debut/pauvrete Carrefour des dimensions de la pauvreté]</strong></li>
<li><strong>[https://information-energie.canada.ca/fr Centre canadien d'information sur l'énergie]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/economie_et_societe_numeriques Statistiques sur l'économie et la société numériques]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/environnement Statistiques sur l'environnement]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/themes-debut/genre_diversite_et_inclusion Statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/logement Statistiques sur le logement]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/peuples_autochtones Statistiques sur les peuples autochtones]</strong></li>
<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/travail_ Statistiques sur le travail]</strong></li>
</ul>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<!-- *** TOOLS *** -->
<h2>Outils</h2>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/89-20-0006/892000062021001-fra.htm Cadre pour l’utilisation des processus d’apprentissage automatique de façon responsable à Statistique Canada]</h3>
<p>Le présent document est un guide pour les utilisateurs qui désirent élaborer et mettre en œuvre des projets d’apprentissage automatique. Il fournit une orientation et des conseils pratiques sur la façon responsable d’élaborer ces processus automatisés au sein de Statistique Canada, mais qui pourrait aussi être adopté par toute autre organisation. Le guide peut s’appliquer au travail de production tout aussi bien qu’au travail de recherche menant à des publications.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
[[Image:Data-interoperatiblity_guide-UN.png|150px|Data Interoperability Guide]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://unstats.un.org/wiki/display/InteropGuide/Introduction Guide d'interopérabilité des données]</h3>
<p class="author">Luis Gonzalez, sur UN Statistics Wiki</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Data Interoperability Guide</strong>) Au fil des ans, d'innombrables systèmes qui ne communiquent pas entre eux ont été créés au sein des organisations et entre elles dans le but de collecter, traiter et diffuser des données pour le développement. Avec la prolifération de différentes plateformes technologiques, définitions de données et dispositions institutionnelles pour la gestion, le partage et l'utilisation des données, il est devenu de plus en plus nécessaire de consacrer des ressources à l'intégration des données nécessaires pour soutenir l'élaboration des politiques et la prise de décision. L'interopérabilité est la capacité de joindre et de fusionner des données sans perdre de sens (JUDS 2016). En pratique, on dit que les données sont interopérables lorsqu'elles peuvent être facilement réutilisées et traitées dans différentes applications, ce qui permet à différents systèmes d'information de fonctionner ensemble. L'interopérabilité est un catalyseur essentiel pour que le secteur du développement devienne plus axé sur les données.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[http://opendatatoolkit.worldbank.org/fr/ Guide pratique des données ouvertes]</h3>
<p class="author">from Worldbank</p>
<p>Le Guide Pratique des Données Ouvertes a pour but d’aider les pouvoirs publics, le personnel de la Banque mondiale et les utilisateurs à comprendre les principes fondamentaux de l'ouverture des données publiques, et à planifier et mettre en œuvre un programme de ce type en évitant les écueils les plus courants. </p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
[[Image:Data-Ethics-Canvas.jpg|150px|The Data Ethics Canvas]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/article/the-data-ethics-canvas-2021/ Le canevas de l'éthique des données]</h3>
<p class="author">Dave Tarrant, James Maddison et Olivier Thereaux</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>The Data Ethics Canvas</strong>) Le Canevas d'éthique des données est un outil destiné à tous ceux qui collectent, partagent ou utilisent des données. Il permet d'identifier et de gérer les problèmes éthiques - au début d'un projet qui utilise des données, et tout au long de celui-ci. Il vous encourage à poser des questions importantes sur les projets qui utilisent des données, et à réfléchir aux réponses. Le Canevas d'éthique des données fournit un cadre pour développer des conseils éthiques adaptés à tout contexte, quelle que soit la taille ou la portée du projet.</p>
<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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[[Image:StatsCAN-appli-FR.png|150px|L'appli StatsCAN]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/rb/applications-mobiles L'appli StatsCAN]</h3>
<p class="author">Statistique Canada</p>
<p>Cette application gratuite vous donne accès à des analyses spécialisées, des faits amusants, des produits de visualisation, de brèves histoires et des observations qui rassemblent des données, des outils et des articles pour vous fournir les renseignements les plus récents sur l'économie, la société et l'environnement du Canada.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/monstatcan/connexion?HPA=1 Mon StatCan]</h3>
<p class="author">Statistique Canada</p>
<p>Mon StatCan est un portail complet et personnalisable qui vous permet de : mettre un signet à vos articles, rapports, tableaux de données, indicateurs et autres favoris pour y avoir accès rapidement; recevoir par courriel les avis portant sur les données les plus récentes que nous avons diffusées; participer à des discussions en ligne sur le blogue de StatCan, Clavarder avec un expert et la Question du mois.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.canada.ca/fr/gouvernement/systeme/gouvernement-numerique/innovations-gouvernementales-numeriques/utilisation-responsable-ai/evaluation-incidence-algorithmique.html Outil d’évaluation de l’incidence algorithmique]</h3>
<p>L’outil d’évaluation de l’incidence algorithmique (ÉIA) est un outil d’évaluation des risques obligatoire destiné à soutenir la Directive sur la prise de décisions automatisée (« la Directive ») du Conseil du Trésor. L’outil est un questionnaire qui détermine le niveau d’incidence d’un système de décision automatisé. Il est composé de 48 questions sur les risques et de 33 questions sur l’atténuation. Les notes d’évaluation sont fondées sur de nombreux facteurs, y compris la conception des systèmes, l’algorithme, le type de décision, l’incidence et les données.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/71-607-x/71-607-x2020010-fra.htm?HPA=1 L’Explorateur géospatial des statistiques canadiennes ]</h3>
<p class="author">Statistique Canada</p>
<p>L’Explorateur géospatial des statistiques canadiennes permet aux utilisateurs de découvrir les données géospatiales de Statistique Canada jusqu'au plus petit niveau de détail disponible, l'aire de diffusion. Les utilisateurs peuvent rechercher, explorer puis exporter des données dans divers formats pour les utiliser dans leurs flux de travail. Les utilisateurs peuvent également personnaliser la carte et modifier les fonds de carte (imagerie satellite, topographie, etc.) pour afficher les données dans un contexte different.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://wiki.gccollab.ca/File:TheDataLodge_Where_to_go_to_learn_more.pdf Où dois-je aller pour en savoir plus, de « The Data Lodge »] <small>(PDF)</small></h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Data_Conference_2022_Speakers#Valerie_A_Logan Valerie Logan]</p>
<p>(En anglais) Ressources et webinaires clés sur la maîtrise des données.</p>
<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC.</p>
<!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** -->
<h2>Bulletins, blogs et flux</h2>
[[Image:GCDC-round-EN-FR.png|150px|Communauté des données du GC]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://mailchi.mp/e0872fde637e/gc-data-community-mailing-list-sign-up-inscription-la-liste-de-diffusion-de-la-communaut-des-donnes-du-gc Bulletin mensuel de la Communauté des données du GC]</h3>
<p>Inscrivez-vous pour vous tenir au courant des événements, des communiqués, des emplois et plus encore liés aux données au sein du gouvernement du Canada.</p>
<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC.</p>
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<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/infolettre Bulletin d'information du Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale]</h3>
<p>Tenez-vous au courant des dernières nouvelles dans le monde de la science des données en vous abonnant au bulletin d'information du Réseau : Méli-mélo de la science des données—votre source d'information pour tout ce qui concerne la science des données au sein du gouvernement du Canada et ailleurs.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
[[Image:The-AI-ethics-brief-newsletter.PNG|150px|The AI Ethics Brief]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://brief.montrealethics.ai/ L'éthique de l'IA en bref]</h3>
<p class="author">Institut d'éthique de l'IA de Montréal</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>The AI Ethics Brief</strong>) L'Institut d'éthique de l'IA de Montréal est une organisation internationale à but non lucratif qui démocratise la connaissance de l'éthique de l'IA. Abonnez-vous pour avoir un accès complet à la newsletter et recevoir chaque semaine dans votre boîte de réception les dernières nouvelles du domaine de l'éthique de l'IA. Ne manquez jamais une mise à jour du travail effectué à l'Institut d'éthique de l'IA de Montréal et nos réflexions sur la recherche et le développement dans ce domaine à travers le monde.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www150.statcan.gc.ca/n1/dai-quo/index-fra.htm?HPA=1 Le Quotidien]</h3>
<p class="author">Statistics Canada</p>
<p>En manchette : les communiqués quotidiens.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/o1/fr/plus?HPA=1 StatsCAN Plus]</h3>
<p class="author">Statistics Canada</p>
<p>Restez au courant de l'actualité statistique du pays tout au long de la journée !</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<!-- *** PODCASTS *** -->
<h2>Balados</h2>
[[Image:Women-in-data-science-podcast.PNG|150px|Women in Data Science podcast, Stanford University]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.widsconference.org/podcast.html Balado sur les femmes dans les sciences des données]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Women in Data Science podcast</strong>) Des femmes de premier plan dans le domaine de la science des données partagent leur travail, leurs conseils et les leçons apprises en cours de route avec le professeur Margot Gerritsen de l'université de Stanford. Découvrez comment la science des données est appliquée et a un impact dans un large éventail de domaines, des soins de santé à la finance en passant par la cosmologie et les droits de l'homme, etc.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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[[Image:Data-sceptic-podcast.PNG|150px|Data Skeptic podcast]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://dataskeptic.com/ Balado du sceptique des données]</h3>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Data Skeptic podcast</strong>) Votre balado de confiance, centré sur la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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[[Image:He-coutez-bien-balados-fra.jpg|150px|Hé-coutez bien!]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/rb/balados Balado Hé-coutez bien!]</h3>
<p>Soyez à l'écoute du balado Hé-coutez bien! pour faire la connaissance des personnes derrière les données et découvrir les histoires qu'elles révèlent. Soyez des nôtres alors que nous rencontrons des experts de Statistique Canada ainsi que de partout au pays pour leur poser les questions qui comptent pour les Canadiens et entendre leur réponses.</p>
<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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<h2>Livres et rapports</h2>
<h2>Livres et rapports</h2>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Systems immunology: an introduction to modeling methods for scientists</strong>) Ce livre offre une vue d'ensemble complète de l'immunologie computationnelle, depuis les concepts de base jusqu'à la modélisation mathématique au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Il présente les modèles mécanistes modernes et leur utilisation pour faire des prédictions, concevoir des expériences et élucider les processus biochimiques sous-jacents. Il commence par une introduction à l'analyse des données, aux approximations et aux hypothèses utilisées dans la construction des modèles. Les chapitres principaux traitent des modèles et des méthodes d'étude des réponses immunitaires, les concepts fondamentaux étant clairement définis. Les lecteurs issus de l'immunologie, de la biologie quantitative et de la physique appliquée bénéficieront des éléments suivants : Les principes fondamentaux de l'immunologie computationnelle et les méthodes quantitatives modernes pour étudier la réponse immunitaire au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Un aperçu des concepts de base de la modélisation et de l'analyse des données. Couverture de sujets pour lesquels la modélisation mécaniste a contribué de manière substantielle à la compréhension actuelle. Discussion sur la diversité génétique du système immunitaire, la signalisation cellulaire dans le système immunitaire, la réponse immunitaire à l'échelle de la population cellulaire et l'écologie des interactions hôte-pathogène.</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>Systems immunology: an introduction to modeling methods for scientists</strong>) Ce livre offre une vue d'ensemble complète de l'immunologie computationnelle, depuis les concepts de base jusqu'à la modélisation mathématique au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Il présente les modèles mécanistes modernes et leur utilisation pour faire des prédictions, concevoir des expériences et élucider les processus biochimiques sous-jacents. Il commence par une introduction à l'analyse des données, aux approximations et aux hypothèses utilisées dans la construction des modèles. Les chapitres principaux traitent des modèles et des méthodes d'étude des réponses immunitaires, les concepts fondamentaux étant clairement définis. Les lecteurs issus de l'immunologie, de la biologie quantitative et de la physique appliquée bénéficieront des éléments suivants : Les principes fondamentaux de l'immunologie computationnelle et les méthodes quantitatives modernes pour étudier la réponse immunitaire au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Un aperçu des concepts de base de la modélisation et de l'analyse des données. Couverture de sujets pour lesquels la modélisation mécaniste a contribué de manière substantielle à la compréhension actuelle. Discussion sur la diversité génétique du système immunitaire, la signalisation cellulaire dans le système immunitaire, la réponse immunitaire à l'échelle de la population cellulaire et l'écologie des interactions hôte-pathogène.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
[[Image:Les-donnees-administratives-publiques-dans-l-espace-numerique.jpg|150px|Les données administratives publiques dans l'espace numérique]]
<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.worldcat.org/title/donnes-administratives-publiques-dans-lespace-numrique/oclc/1281673459/editions?referer=di&editionsView=true Les données administratives publiques dans l'espace numérique]</h3>
<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Pierre_Desrochers Pierre Desrochers]</p>
<p>(En français) Cet ouvrage a pour objectif d'explorer les enjeux liés à la collecte et à l'utilisation des données administratives. Ces données, accumulées par les ministères et les organismes gouvernementaux lors de leurs activités quotidiennes, deviennent de plus en plus intéressantes à mesure que les outils statistiques et technologiques se développent et permettent leur exploitation. Les données administratives sont celles qui sont recueillies systématiquement lors de l'inscription de personnes ou la réalisation de transactions, ou encore créées lors des activités de tenue de documents liées à la prestation d'un service. Les incidences des mégadonnées, ou Big Data, l'arrivée de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle sont importantes pour les organisations et la gouvernance de leur information. Elles soulèvent de nombreux enjeux de qualité, de précision, de protection des renseignements personnels ou encore d'interprétation.</p>
<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC.</p>
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<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>
<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>
<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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<p>(En anglais - titre original : <strong>The Social Dynamics of Open Data</strong>) La dynamique sociale des données ouvertes est un recueil d'articles évalués par les pairs présentés lors du 2e symposium de recherche sur les données ouvertes (ODRS) qui s'est tenu à Madrid, en Espagne, le 5 octobre 2016. La recherche est essentielle pour développer une analyse plus rigoureuse et plus fine non seulement des raisons pour lesquelles les données ouvertes sont précieuses, mais aussi de la manière dont elles le sont et dans quelles conditions spécifiques. L'objectif du Symposium de recherche sur les données ouvertes et du recueil de chapitres qui en découle et qui est publié ici est de construire une telle base de preuves plus solide. Cette base est essentielle pour comprendre quels ont été les impacts des données ouvertes à ce jour, et comment les impacts positifs peuvent être activés et amplifiés. Par conséquent, le point commun à la majorité des chapitres de cette collection est la tentative des auteurs de s'appuyer sur les théories scientifiques existantes et de les appliquer aux données ouvertes afin de mieux expliquer la dynamique socialement intégrée qui explique les succès et les échecs des données ouvertes dans la contribution à une société plus équitable et plus juste.</p>
<p>(En anglais - titre original : <strong>The Social Dynamics of Open Data</strong>) La dynamique sociale des données ouvertes est un recueil d'articles évalués par les pairs présentés lors du 2e symposium de recherche sur les données ouvertes (ODRS) qui s'est tenu à Madrid, en Espagne, le 5 octobre 2016. La recherche est essentielle pour développer une analyse plus rigoureuse et plus fine non seulement des raisons pour lesquelles les données ouvertes sont précieuses, mais aussi de la manière dont elles le sont et dans quelles conditions spécifiques. L'objectif du Symposium de recherche sur les données ouvertes et du recueil de chapitres qui en découle et qui est publié ici est de construire une telle base de preuves plus solide. Cette base est essentielle pour comprendre quels ont été les impacts des données ouvertes à ce jour, et comment les impacts positifs peuvent être activés et amplifiés. Par conséquent, le point commun à la majorité des chapitres de cette collection est la tentative des auteurs de s'appuyer sur les théories scientifiques existantes et de les appliquer aux données ouvertes afin de mieux expliquer la dynamique socialement intégrée qui explique les succès et les échecs des données ouvertes dans la contribution à une société plus équitable et plus juste.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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