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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>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://vexpodev.z9.web.core.windows.net/fr/#/2203/accueil Exposition virtuelle]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Objectifs_de_r%C3%A9seautage Objectifs de réseautage]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Objectifs_de_r%C3%A9seautage Objectifs de réseautage]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/D%C3%A9couvrez_plus_sur_les_donn%C3%A9es DÉCOUVREZ PLUS SUR LES DONNÉES]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<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>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<!--<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>-->

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>

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<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=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>

<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.statcan.gc.ca/fr/afc/litteratie-donnees Initiative de formation sur la littératie des données de Statistique Canada]</h3>

<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>

<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>

<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 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>(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>

<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>

<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">Melissa Hathaway</p>

<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 : Hijacked and Paying the Price - Why Ransomware Gangs Should be Designated as Terrorists) Les gangs de ransomware ont causé d'importants dégâts. Il est temps que le gouvernement les prenne plus au sérieux.</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>

<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC</p>

<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>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>

<p class="recco">Recommandé par Statistique 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>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.stateofopendata.od4d.net/ L'état des données ouvertes]</h3>

<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>

<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">Melissa Hathaway</p>

<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 : Patching Our Digital Future Is Unsustainable and Dangerous) 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>(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>

<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/reseau/systemes-automatises Utilisation responsable des systèmes décisionnels automatisés du gouvernement fédéral]</h3>

<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">Benoit Deshaies, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, et Dawn Hall, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada</p>

<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>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>

<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>

<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>(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>

<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>

<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>

<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>

<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>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>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</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>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>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** -->

<!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** -->

<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>

<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>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>

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<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC.</p>

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<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>

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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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