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Apprentissage
Série Découverte : Découvrez les données de l'Académie du numérique
Une introduction aux données au gouvernement du Canada : Découvrez comment la révolution des données façonne le gouvernement d'aujourd'hui et comment l'utilisation efficace des données crée des possibilités d'améliorer les programmes et les services pour les Canadiens.
Évaluer son niveau de littératie des données (En ligne, à rythme libre)
Un guide autodirigé pour comprendre les données (En ligne, à rythme libre)
Le rôle des données dans un gouvernement numérique (Classe virtuelle)
Recommandé par l'École de la fonction publique du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Initiative de formation sur la littératie des données de Statistique Canada
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.
- Compétences en littératie des données: Les compétences en matière de littératie des données sont les compétences et les connaissances dont vous avez besoin pour travailler efficacement avec les données.
- Cheminement des données: 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.
- Catalogue d'apprentissage: Formation sur la littératie des données disponible de Statistique Canada.
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Articles
Construire un cadre pour faire croître les écosystèmes... une ébauche sommaire
(En anglais - titre original : Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft) 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.
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Un plaidoyer du Groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes : la normalisation des données est importante
(En anglais - titre original : A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters) 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.
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Créer des visualisations de données convaincantes
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.
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Ressources en science des données
Pour les passionnés de science des données : Trouvez des ressources, des formations, des outils et des communautés.
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Responsible use of automated decision systems in the federal government
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.
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Cadre d’interopérabilité européen– Stratégie de mise en oeuvre
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.
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Comment j'apprendrais la science des données (si je devais recommencer)
(En anglais - titre original : How I Would Learn Data Science (If I Had to Start Over)) Lessons learned from my data science journey.
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Le projet de loi 95 : De la volonté de l’État québécois de permettre un accès et une utilisation optimale de ses données
(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.
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L'état des données ouvertes
(En anglais - titre original : State of Open Data) 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.
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Arrêtez d'expliquer les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire pour les décisions à fort enjeu et utilisez plutôt des modèles interprétables
(En anglais - titre original : Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead) 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.
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Sites web
Data2x
(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.
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/r/DataIsBeautiful sur Reddit
(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.
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Gouvernement ouvert du Canada
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.
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L'information est belle
(En anglais - titre original : Information is Beautiful) 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.
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Charte internationale des données ouvertes
(En anglais - titre original : International Open Data Charter) 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.
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Documents de travail de l'OCDE sur l'économie numérique
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.
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Données de l'OCDE sur les gouvernements ouverts
(En anglais - titre original : OECD Open Government data) 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.
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Institut des données ouvertes
(En anglais - titre original : Open Data Institute) 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.
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Partenariat pour un gouvernement ouvert
(En anglais - titre original : Open Government Partnership) 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.
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Données ouvertes du gouvernement américain
(En anglais - titre original : US Government Open Data) Trouvez des données, des outils et des ressources pour mener des recherches, développer des applications web et mobiles, concevoir des visualisations de données, etc.
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Les données ouvertes de la Banque mondiale
Un accès gratuit et libre à des statistiques sur le développement dans le monde.
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Outils
Guide d'interopérabilité des données
(En anglais - titre original : Data Interoperability Guide) 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.
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Guide pratique des données ouvertes
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.
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Le canevas de l'éthique des données
(En anglais - titre original : The Data Ethics Canvas) 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.
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Bulletins et blogs
Bulletin mensuel de la Communauté des données du GC
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.
L'éthique de l'IA en bref
(En anglais - titre original : The AI Ethics Brief) 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.
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Balados
Balado sur les femmes dans les sciences des données
(En anglais - titre original : Women in Data Science podcast) 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.
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Balado du sceptique des données
(En anglais - titre original : Data Skeptic podcast) Votre balado de confiance, centré sur la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
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Balado Hé-coutez bien!
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.
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Livres et rapports
Introduction aux données écologiques et environnementales en ligne
(En anglais - titre original : Introduction to Online Ecological and Environmental Data) L'avènement de l'Internet et la prolifération des documents qu'il contient ont entraîné des changements importants et rapides dans la communication savante. L'affichage des données de recherche en vue de leur partage avec d'autres chercheurs dans le domaine a peut-être été plus progressif. Ce volume décrit plusieurs projets qui ont rendu les données des chercheurs en environnement et en écologie librement accessibles en ligne. Des bibliothécaires de la National Aeronautics and Space Administration (NASA), du United States Geological Survey (USGS), d'une agence régionale basée en Oregon, d'une université et d'une société de recherche décrivent les aspects des projets de données en ligne développés par leurs institutions respectives. Un sixième article, rédigé par un bibliothécaire de l'université de l'État de New York à Buffalo, suit le développement de données de recherche en ligne dans un domaine spécifique, la recherche sur les pluies acides, à partir de divers types de programmes de recherche. Un thème commun à ces articles est l'implication interdisciplinaire des chercheurs qui produisent et utilisent des données dans les domaines des études environnementales et écologiques.
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La science des données fédérales : transformer le gouvernement et la politique agricole grâce à l'intelligence artificielle
(En anglais - titre original : Federal data science: Transforming government and agricultural policy using artificial intelligence) La science des données fédérales sert de guide aux ingénieurs logiciels fédéraux, aux analystes gouvernementaux, aux économistes, aux chercheurs, aux scientifiques des données et aux responsables de l'ingénierie pour déployer des méthodes d'analyse des données dans les processus gouvernementaux. Poussées par les initiatives de gouvernement ouvert (2009) et de big data (2012), les agences fédérales ont un sérieux besoin de mettre en œuvre des méthodes de gestion intelligente des données, de partager leurs données et de déployer des analyses avancées dans leurs processus. L'utilisation des données fédérales pour une prise de décision réactive n'est plus suffisante, les systèmes de données intelligents permettent des activités proactives qui conduisent à des avantages tels que : l'amélioration des services aux citoyens, une plus grande responsabilité, la réduction des inefficacités de livraison, la réduction des coûts, l'amélioration des connaissances nationales et une meilleure prise de décision. Aucun autre ouvrage consacré au gouvernement n'a été trouvé dans la littérature qui traite de ce vaste sujet. Ce livre présente de nombreux cas d'utilisation, décrit les avantages de la science des données au niveau fédéral et comble les lacunes dans ce domaine critique et opportun.
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L’intelligence artificielle et les mondes du travail: Perspectives sociojuridiques et enjeux éthiques
(En français) Le développement de l'économie numérique et de l'intelligence artificielle (IA) a modifié de façon importante les modes de production des produits et des services, à telle enseigne qu'il oblige les entreprises à revoir leurs pratiques de fonctionnement sur tous les plans. Qui plus est, l'accélération vers le numérique envahit peu à peu le quotidien de chacun et chacune qui voit se transformer parfois en profondeur son activité de travail jusqu'à entraîner une certaine forme de déqualification professionnelle, voire la perte de certains emplois et la création de certains autres, nécessitant un niveau de formation différent et plus élevé. Conçu selon une approche interdisciplinaire et grâce à la contribution d'autrices et d'auteurs québécois, français et belge, le présent ouvrage examine les principaux effets que provoquent ces transformations vers le numérique sur les mondes du travail ainsi que la place de plus en plus importante qu'y occupe l'intelligence artificielle (IA). Il propose un éclairage sur certains des enjeux que suscitent ces transformations tant sur le plan éthique que sur celui du dialogue social et de la gestion des ressources humaines ou encore sur le plan juridique. À ces enjeux s'ajoutent les défis que représentent la dilution de la frontière entre la vie de travail et la vie privée de même que la métamorphose du rapport entre l'entreprise et les personnes salariées qui découle du développement des plateformes numériques. L'ouvrage vise aussi à susciter la réflexion sur la nécessité de revoir les modes de régulation du travail pour lesquels il présente des avenues à explorer.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
La feuille de route du Collectif canadien de normalisation (juin 2021)
La feuille de route du Collectif canadien de normalisation en matière de gouvernance des données aborde les grandes questions au carrefour des normes et de la gouvernance des données. Elle décrit le paysage normatif du Canada, actuel et souhaité, formule 35 recommandations pour combler les lacunes, et signale des domaines qui bénéficieraient de cadres normatifs ou de mécanismes d’évaluation de la conformité. En 2019, le CCN a formé le Collectif canadien de normalisation en matière de gouvernance des données en vue de dynamiser l’élaboration de normes de gouvernance des données dans tous les secteurs. Le Collectif, qui a passé les deux dernières années à élaborer une feuille de route de normalisation, réunit 220 acteurs canadiens issus d’administrations publiques, du secteur privé, de la société civile, d’organisations autochtones, du milieu universitaire et d’organismes d’élaboration de normes.
Recommandé par le Conseil canadien des normes, ami de la Communauté des données du GC
La modélisation par équations structurelles avec Mplus
(En français) La modelisation par equations structurelles s'impose de plus en plus en sciences humaines, que ce soit en psychologie, en sociologie ou en sexologie. L'objectif du present ouvrage est d'offrir aux chercheurs et aux etudiants une introduction a la syntaxe Mplus sous forme d'un guide pratique leur permettant de realiser des analyses de base. Le logiciel Mplus se demarque par la diversite des analyses qu'il offre, sa polyvalence quant a la gestion des donnees (continues, ordinales, binaires, non normales, etc), son traitement des donnees manquantes et sa simplicite d'utilisation.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Femmes invisibles : La partialité des données dans un monde conçu pour les hommes
(En anglais - titre original : Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men) Les données sont fondamentales dans le monde moderne. Du développement économique aux soins de santé, en passant par l'éducation et les politiques publiques, nous nous appuyons sur des chiffres pour allouer des ressources et prendre des décisions cruciales. Mais comme de nombreuses données ne tiennent pas compte du sexe, parce qu'elles considèrent les hommes comme la norme et les femmes comme atypiques, les préjugés et la discrimination sont intégrés dans nos systèmes. Et les femmes paient un prix énorme pour ces préjugés, en temps, en argent, et souvent de leur vie. La célèbre féministe Caroline Criado Perez enquête sur les causes profondes et choquantes de l'inégalité des sexes et de la recherche dans Les femmes invisibles, en plongeant dans la vie des femmes à la maison, au travail, sur la place publique, chez le médecin, etc. Fondé sur des centaines d'études menées aux États-Unis, au Royaume-Uni et dans le monde entier, et écrit avec énergie, esprit et intelligence, ce livre est un exposé révolutionnaire et inoubliable qui changera votre façon de voir le monde.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Introduction à l'analyse des données avec R pour les scientifiques de la police scientifique (Vol. 21)
(En anglais - titre original : Introduction to data analysis with R for forensic scientists (Vol. 21)) Les méthodes statistiques fournissent un cadre logique et cohérent dans lequel les données issues de la science expérimentale peuvent être analysées. Cependant, de nombreux chercheurs ne disposent pas des compétences ou des ressources statistiques qui leur permettraient d'explorer leurs données à leur plein potentiel. Introduction à l'analyse des données avec R pour les scientifiques de la police scientifique minimise la théorie et les mathématiques et se concentre sur l'application et la pratique des statistiques afin de fournir aux chercheurs la dextérité nécessaire pour analyser systématiquement les données découvertes à partir des fruits de leurs recherches. En utilisant des techniques traditionnelles et en s'appuyant sur des exemples et des tutoriels avec des données réelles recueillies lors d'expériences, ce livre présente les informations essentielles suivantes nécessaires aux chercheurs : Une remise à niveau sur les statistiques de base et une introduction à R. Des considérations et des techniques pour l'affichage visuel des données par le biais de graphiques ; Une vue d'ensemble des tests d'hypothèses statistiques et le raisonnement qui les sous-tend ; Un guide complet de l'utilisation du modèle linéaire, le fondement de la plupart des statistiques rencontrées ; Une introduction aux extensions du modèle linéaire pour les scénarios couramment rencontrés.
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Immunologie des systèmes : une introduction aux méthodes de modélisation pour les scientifiques
(En anglais - titre original : Systems immunology: an introduction to modeling methods for scientists) 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.
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Le féminisme des données : Une nouvelle façon de penser la science des données et l'éthique des données qui est informée par les idées du féminisme intersectionne
(En anglais - titre original : Data Feminism: A new way of thinking about data science and data ethics that is informed by the ideas of intersectional feminism) Aujourd'hui, la science des données est une forme de pouvoir. Elle a été utilisée pour dénoncer l'injustice, améliorer les résultats en matière de santé et renverser des gouvernements. Mais elle a également été utilisée pour discriminer, policer et surveiller. Ce potentiel de bien, d'une part, et de mal, d'autre part, fait qu'il est essentiel de s'interroger : La science des données par qui ? La science des données pour qui ? La science des données dans l'intérêt de qui ? Les récits autour du big data et de la science des données sont très majoritairement blancs, masculins et techno-héroïques. Dans Data Feminism, Catherine D'Ignazio et Lauren Klein présentent une nouvelle façon de penser la science des données et l'éthique des données - une qui est informée par la pensée féministe intersectionnelle. Data Feminism offre des stratégies pour les scientifiques des données qui cherchent à apprendre comment le féminisme peut les aider à œuvrer pour la justice, et pour les féministes qui veulent concentrer leurs efforts sur le domaine croissant de la science des données. Mais le féminisme des données va bien au-delà du genre. Il s'agit du pouvoir, de qui en a et de qui n'en a pas, et de la manière dont ces différences de pouvoir peuvent être remises en question et modifiées.
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Qu’est-ce que le text et data mining ?
(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).
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Inférence statistique à l'ère de l'informatique : Algorithmes, preuves et science des données
(En anglais - titre original : Computer age statistical inference: Algorithms, evidence, and data science) Le vingt-et-unième siècle a vu une expansion époustouflante de la méthodologie statistique, tant en termes de portée que d'influence. Les termes « Big data » , « science des données » et « apprentissage automatique » sont devenus des termes familiers dans l'actualité, car les méthodes statistiques sont appliquées aux énormes ensembles de données de la science et du commerce modernes. Comment en sommes-nous arrivés là ? Et où allons-nous ? Ce livre nous emmène dans un voyage exaltant à travers la révolution de l'analyse des données qui a suivi l'introduction du calcul électronique dans les années 1950. En commençant par les théories inférentielles classiques - bayésiennes, fréquentistes, fisheriennes - les différents chapitres abordent une série de sujets influents : l'analyse de survie, la régression logistique, Bayes empirique, le jackknife et le bootstrap, les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux, la chaîne de Markov Monte Carlo, l'inférence après sélection de modèle, et des dizaines d'autres. L'approche résolument moderne intègre la méthodologie et les algorithmes à l'inférence statistique. Le livre se termine par des spéculations sur l'orientation future des statistiques et de la science des données.
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Le sens des nombres : comment utiliser le Big Data à votre avantage
(En anglais - titre original : Numbersense: How to Use Big Data to Your Advantage) Nous vivons dans un monde de Big Data — et il devient de plus en plus grand chaque jour. Pratiquement tous les choix que nous faisons dépendent de la façon dont quelqu'un génère des données... et de la façon dont quelqu'un d'autre les interprète ... et de la façon dont quelqu'un d'autre les interprète — que nous en soyons conscients ou non. Le problème est que plus nous avons de données, plus il est difficile de les interpréter. Des leaders mondiaux aux citoyens moyens, tout le monde est enclin à prendre des décisions critiques basées sur de mauvaises interprétations des données. Numbersense vous donne un aperçu de la façon dont l'interprétation des Big Data fonctionne — et comment, trop souvent, elle ne fonctionne pas. Vous n'en ressortirez pas avec les compétences d'un statisticien professionnel, mais vous aurez une compréhension fine des pièges à données dans lesquels même les meilleurs statisticiens peuvent tomber, et vous ferez confiance à l'alarme mentale qui se déclenche dans votre tête lorsque quelque chose ne semble pas s'additionner.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn et TensorFlow : concepts, outils et techniques pour construire des systèmes intelligents
(En anglais - titre original : Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems) À l'aide d'exemples concrets, d'un minimum de théorie et de deux frameworks Python prêts à l'emploi — Scikit-learn et TensorFlow — l'auteur Aurélien Géron vous aide à acquérir une compréhension intuitive des concepts et des outils permettant de construire des systèmes intelligents. Vous apprendrez un éventail de techniques, en commençant par la régression linéaire simple et en progressant vers les réseaux neuronaux profonds. Avec des exercices dans chaque chapitre pour vous aider à appliquer ce que vous avez appris, tout ce dont vous avez besoin est une expérience de la programmation pour commencer.
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Opinions des Canadiens sur l'intelligence artificielle : Rapport final
Cette étude avait pour but de recueillir l'opinion actuelle du public concernant la perception de l'IA au Canada. La recherche servira à appuyer le mandat du Conseil consultatif en matière d'IA, qui consiste à formuler des recommandations au gouvernement du Canada quant aux « manières de consolider les forces du pays en matière d'IA. De plus, il cernera les possibilités de croissance économique qui procureront des retombées pour tous les Canadiens, et il veillera à ce que les avancées dans le secteur reflètent les valeurs canadiennes ». Le but est d'établir une norme fondée sur des données probantes concernant la perception publique actuelle de l'IA et de son développement, ce qui permettra de mieux étayer le discours canadien grâce à une compréhension mesurée de la technologie, de ses utilisations potentielles et des risques qui y sont associés.
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Introduction à la science des données : analyse des données et algorithmes de prédiction avec R
(En anglais - titre original : Introduction to data science: data analysis and prediction algorithms with R) Introduction à la science des données : analyse des données et algorithmes de prédiction avec R présente des concepts et des compétences qui peuvent vous aider à relever des défis réels en matière d'analyse de données. Il couvre les concepts de probabilité, d'inférence statistique, de régression linéaire et d'apprentissage automatique. Il vous aide également à développer des compétences telles que la programmation R, le traitement des données, la visualisation des données, la construction d'algorithmes prédictifs, l'organisation des fichiers avec le shell UNIX/Linux, le contrôle de version avec Git et GitHub, et la préparation de documents reproductibles. Ce livre est un manuel pour un premier cours de science des données. Aucune connaissance préalable de R n'est nécessaire, bien qu'une certaine expérience de la programmation puisse être utile. Le livre est divisé en six parties : R, la visualisation des données, les statistiques avec R, le traitement des données, l'apprentissage automatique et les outils de productivité. Chaque partie comporte plusieurs chapitres destinés à être présentés comme un seul cours. L'auteur utilise des études de cas motivantes qui reproduisent de manière réaliste l'expérience d'un scientifique des données.
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Introduction à l'analyse fonctionnelle des données
(En anglais - titre original : Introduction to functional data analysis) Introduction à l'analyse des données fonctionnelles est un manuel concis d'introduction à ce domaine. Il explique comment analyser les données fonctionnelles, tant au niveau exploratoire qu'inférentiel. Il fournit également une exposition systématique et accessible de la méthodologie et du cadre mathématique requis. Ce livre peut être utilisé comme manuel pour un cours d'un semestre sur l'AFD destiné aux étudiants de premier cycle ou de deuxième cycle en statistiques, ainsi qu'aux étudiants de deuxième et troisième cycles d'autres disciplines, notamment les mathématiques appliquées, les sciences de l'environnement, la santé publique, la recherche médicale, les sciences géophysiques et l'économie. Il peut également être utilisé en autoformation et comme référence pour les chercheurs de ces domaines qui souhaitent acquérir une solide compréhension de la méthodologie de la FDA et des conseils pratiques pour sa mise en œuvre.
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Faire de l'analyse bayésienne des données : un tutoriel avec R, JAGS et Stan
(En anglais - titre original : Doing Bayesian data analysis: a tutorial with R, JAGS, and Stan) Faire de l'analyse bayésienne des données propose une approche accessible de l'analyse bayésienne des données, la matière étant expliquée clairement à l'aide d'exemples concrets. Le livre commence par les bases, notamment les concepts essentiels de probabilité et d'échantillonnage aléatoire, et progresse progressivement vers des méthodes avancées de modélisation hiérarchique pour des données réalistes.
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Assimilation des données : Une introduction mathématique
(En anglais - titre original : Data Assimilation: A Mathematical Introduction) Ce livre offre un traitement systématique des fondements mathématiques des travaux sur l'assimilation des données, couvrant à la fois les approches théoriques et informatiques. Plus précisément, les auteurs développent un cadre mathématique unifié dans lequel une formulation bayésienne du problème sert de base à la dérivation, au développement et à l'analyse des algorithmes. Les nombreux exemples utilisés dans le texte, ainsi que les algorithmes présentés et discutés, sont tous illustrés par le logiciel MATLAB détaillé dans le livre et disponible gratuitement en ligne. Le livre est organisé en neuf chapitres : le premier contient une brève introduction aux outils mathématiques autour desquels le matériel est organisé ; les quatre suivants concernent les systèmes dynamiques à temps discret et les données à temps discret ; les quatre derniers concernent les systèmes dynamiques à temps continu et les données à temps continu et sont organisés de manière analogue aux chapitres correspondants sur le temps discret. Ce livre s'adresse aux chercheurs en mathématiques intéressés par un développement systématique de ce domaine interdisciplinaire, ainsi qu'aux chercheurs des géosciences, et d'une variété d'autres domaines scientifiques, qui utilisent les outils de l'assimilation de données pour combiner des données avec des modèles dépendant du temps.
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Réglementer l’intelligence artificielle – Enjeux et choix essentiels PDF
(En anglais - titre original : Regulating AI: Critical Issues and Choice) Ce rapport constitue une analyse innovante sur la façon de réglementer les systèmes d’intelligence artificielle (IA) et de prise de décision automatisée (PDA) utilisés par les gouvernements et autres institutions publiques. Il examine les principaux choix entourant cette question, cerne les lacunes en matière de réglementation et propose un cadre exhaustif pour faire en sorte que les gouvernements ayant recours aux systèmes d’IA et de PDA protègent les droits de la personne, assurent l’application régulière de la loi et favorisent la participation du public.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Analyse des données textuelles
(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.
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Analyse exploratoire des données avec MATLAB, 3e édition
(En anglais - titre original : Exploratory data analysis with MATLAB, 3rd edition) Analyse exploratoire des données avec MATLAB, 3e édition, présente les méthodes d'AED d'un point de vue informatique et utilise de nombreux exemples et applications pour montrer comment les méthodes sont utilisées en pratique. Les auteurs utilisent du code MATLAB, du pseudo-code et des descriptions d'algorithmes pour illustrer les concepts. Le code MATLAB des exemples, les ensembles de données et l'EDA Toolbox peuvent être téléchargés sur le site Web de l'ouvrage. Nouveautés de la troisième édition Projections aléatoires et estimation de la dimensionnalité intrinsèque locale Autoencodeurs d'apprentissage profond et intégration stochastique des voisins Arbre de portée minimale et indices supplémentaires de validité des clusters Estimation de la densité du noyau Graphiques de visualisation des distributions de données, tels que les diagrammes en forme de haricot et les diagrammes en forme de violon Chapitre sur la visualisation des données catégorielles;Les auteurs mettent l'accent sur les méthodes utilisées pour visualiser et résumer les données avant de faire des hypothèses de modèle pour générer des hypothèses. Ils utilisent le code MATLAB et les descriptions algorithmiques pour fournir à l'utilisateur des techniques de pointe pour trouver des modèles et des structures dans les données.
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Big data et traçabilité numérique
(En français) Les traces numériques de l’activité des individus, des entreprises, des administrations, des réseaux sociaux sont devenues un gisement considérable. Comment ces données sont-elles prélevées, stockées, valorisées, et vendues ? Et que penser des algorithmes qui convertissent en outil de contrôle et de persuasion l’information sur les comportements, les actes de travail et les échanges ? Les big data sont-elles à notre service ou font-elles de nous les rouages consentants du capitalisme informationnel et relationnel ? Les sciences sociales enquêtent sur les enjeux sociaux, éthiques, politiques et économiques de ces transformations. Mais elles sont elles aussi de plus en plus consommatrices de données numériques de masse. Cet ouvrage collectif explore l’expansion de la traçabilité numérique dans ces deux dimensions, marchande et scientifique. L’ouvrage est dirigé par Pierre-Michel Menger, professeur au Collège de France et titulaire de la chaire « Sociologie du travail créateur », et par Simon Paye, maître de conférences à l’université de Lorraine, sociologue du travail et des groupes professionnels.
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Big Data et société: Industrialisation des médiations symboliques
(En français) Le Big Data (ou mégadonnées) suscite des discours porteurs de visions économiques prometteuses : efficience du microciblage, meilleurs rendements par gestion prédictive, algorithmes et intelligence artificielle, villes intelligentes . bref, toute une économie des données qui trouverait son achèvement véritable dans une créativité enfin libérée de tout joug disciplinaire, idéologique et politique. L'éclatement des individualités émancipées sonde le social tel qu'il est porté par ces discours de promotion. En effet, force est de constater que le social est relativement absent, pour l'instant, des réflexions que l'on présente comme névralgiques pour un avenir meilleur. Ce phénomène soulève d'importantes et préoccupantes questions, que ce soit concernant l'intégrité de la vie privée face à la marchandisation des données personnelles, les dynamiques - économiquement productives - de la surveillance corporative, les rapports de pouvoir induits par les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), les pièges du temps réel ou encore la dynamique algorithmique et sa tendance à suppléer les lois (le politique) par les faits (le réel enfin rendu indéniable grâce aux données quantifiables). Ce premier ouvrage collectif du Groupe de recherche sur l'information et la surveillance au quotidien (GRISQ) envisage le Big Data comme producteur d'effets en même temps que produit de dynamiques sociales. Il intéressera les étudiants et les chercheurs du domaine de la communication qui s'interrogent sur le vaste univers des mégadonnées.
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Structures de données ouvertes : une introduction
(En anglais - titre original : Open data structures: an introduction) Proposé comme une introduction au domaine des structures de données et des algorithmes, Structures de données ouvertes couvre l'implémentation et l'analyse des structures de données pour les séquences (listes), les files d'attente, les files d'attente prioritaires, les dictionnaires non ordonnés, les dictionnaires ordonnés et les graphes. En se concentrant sur une approche mathématiquement rigoureuse qui est rapide, pratique et efficace, Morin présente clairement et rapidement des instructions accompagnées du code source. Analysées et implémentées en Java, les structures de données présentées dans le livre comprennent les piles, les files d'attente, les déques et les listes implémentées sous forme de tableaux et de listes chaînées ; des implémentations efficaces des listes en termes d'espace ; des listes de saut ; des tables de hachage et des codes de hachage ; les arbres de recherche binaires, y compris les arbres treaps, les arbres scapegoat et les arbres red-black ; les structures de recherche d'entiers, y compris les essais binaires, les essais x-fast et les essais y-fast ; les tas, y compris les tas binaires implicites et les tas meldable randomisés ; les graphes, y compris les représentations de la matrice d'adjacence et de la liste d'adjacence ; et les B-trees. Traitement moderne d'un sujet essentiel de l'informatique, Structures de données ouvertes est un équilibre mesuré entre les sujets classiques et les structures de pointe qui répondra aux besoins de tous les étudiants de premier cycle ou des apprenants autonomes.
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Introduction aux technologies des données
(En anglais - titre original : Introduction to data technologies) Fournissant des informations clés sur la façon de travailler avec des données de recherche, Introduction aux technologies des donnéess présente des idées et des techniques pour effectuer des tâches critiques, en coulisses, qui prennent beaucoup de temps et d'efforts mais qui reçoivent généralement peu d'attention dans l'éducation formelle. En mettant l'accent sur les outils informatiques, le livre montre aux lecteurs comment améliorer leur prise de conscience des tâches qui peuvent être réalisées et décrit l'approche correcte pour effectuer ces tâches. Des exemples pratiques démontrent les points les plus importants. L'auteur explique d'abord comment écrire du code informatique en utilisant le langage HTML comme exemple concret. Il aborde ensuite divers sujets relatifs au stockage des données, notamment les différents formats de fichiers, le XML, ainsi que la structure et les problèmes de conception des bases de données relationnelles. Après avoir illustré comment extraire des données d'une base de données relationnelle à l'aide de SQL, le livre présente des outils et des techniques de recherche, de tri, de tabulation et de manipulation des données. Il présente également quelques concepts de programmation de base ainsi que le langage R pour le calcul statistique.
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Bioimagerie quantitative : Une introduction à la biologie, à l'instrumentation, aux expériences et à l'analyse des données pour les scientifiques et les ingénieurs
(En anglais - titre original : Quantitative Bioimaging: An Introduction to Biology, Instrumentation, Experiments, and Data Analysis for Scientists and Engineers) La bioimagerie quantitative est un vaste domaine interdisciplinaire qui exploite les outils de la biologie, de la chimie, de l'optique et de l'analyse statistique des données pour concevoir et mettre en œuvre des études sur les processus biologiques. Au lieu d'adopter l'approche traditionnelle consistant à se concentrer sur une seule des disciplines constitutives, ce manuel offre une introduction unique à la bioimagerie quantitative qui présente toutes les disciplines d'une manière intégrée. Le large éventail de sujets abordés comprend les concepts de base de la biologie moléculaire et cellulaire, les aspects pertinents de la technologie des anticorps, l'instrumentation et la conception expérimentale en microscopie à fluorescence, l'introduction à l'optique géométrique et à la théorie de la diffraction, ainsi que l'estimation des paramètres et la théorie de l'information pour l'analyse des données stochastiques.
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Rapport sur les données ouvertes publiques : Encourager la maturité des politiques de données ouvertes pour un impact durable
Ce rapport offre un aperçu détaillé de l’état des politiques de données ouvertes dans les pays membres de l’OCDE et de ses partenaires, se basant principalement sur les données récoltées par les enquêtes de l’OCDE sur les données publiques ouvertes en 2013, 2014 et 2016, sur celles des revues de pays et des analyses comparatives faîtes par l’OCDE. Le rapport analyse les politiques de données ouvertes en utilisant un cadre analytique conforme à l’indice OURdata sur les données publiques ouvertes, utiles et réutilisables et à la Charte internationale des données ouvertes (International Open Data Charter). Il évalue les efforts déployés par les gouvernements pour renforcer la disponibilité, l'accessibilité et la réutilisation des données publiques ouvertes. Le rapport soutient qu’au-delà de l'engagement des pays à ouvrir des données gouvernementales de qualité, la création de valeur publique nécessite la mobilisation des différentes communautés d'utilisateurs de l'ensemble de l'écosystème, tel que les journalistes, les organisations de la société civile, les entrepreneurs, les grandes entreprises technologiques privées et les universités. Le rapport souligne également le fait que les politiques de données ouvertes sont des éléments de transformations numériques plus larges et que les politiques de données du secteur public nécessitent une interaction avec d'autres programmes publics, tels que celles du gouvernement ouvert, de l'innovation, l'emploi, l'intégrité, la budgétisation publique, le développement durable, la mobilité urbaine et les transports. Il met aussi l’accent sur la pertinence de mesurer les impacts des données ouvertes afin de soutenir l'analyse de rentabilisation (i.e. le business case) des données publiques ouvertes.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Principes de bonnes pratiques pour l'éthique des données dans le secteur public
(En anglais - titre original : Good Practice Principles for Data Ethics in the Public Sector) Prendre des mesures communes fondées sur des valeurs qui placent les droits de l'homme au cœur des politiques en matière de gouvernement numérique et de données. Les principes de bonnes pratiques pour l'éthique des données dans le secteur public soutiennent l'utilisation éthique des données dans les projets, produits et services du gouvernement numérique afin de garantir qu'ils sont dignes de la confiance des citoyens. Le document présente 10 principes de bonnes pratiques pour l'éthique des données dans le secteur public, y compris une série d'actions spécifiques qui peuvent soutenir leur mise en œuvre.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Introduction à la modélisation bayésienne hiérarchique pour les données écologiques
(En anglais - titre original : Introduction to hierarchical Bayesian modeling for ecological data) Rendant la modélisation et l'inférence statistiques plus accessibles aux écologistes et aux scientifiques connexes, Introduction à la modélisation bayésienne hiérarchique pour les données écologiques offre aux lecteurs un cadre souple et efficace pour apprendre à connaître les processus écologiques complexes à partir de diverses sources de données. Il aide également les lecteurs à commencer à construire leurs propres modèles statistiques. Le texte commence par des modèles simples qui deviennent progressivement plus complexes et réalistes grâce à des covariables explicatives et des variables intermédiaires à états cachés. Lors de l'ajustement des modèles aux données, les auteurs présentent progressivement les concepts et techniques du paradigme bayésien d'un point de vue pratique à l'aide d'études de cas réels. Ils soulignent comment la modélisation bayésienne hiérarchique prend en charge les modèles multidimensionnels impliquant des interactions complexes entre les paramètres et les variables latentes. Des ensembles de données, des exercices et des codes R et WinBUGS sont disponibles sur le site Web des auteurs. Ce livre montre comment la modélisation statistique bayésienne offre un moyen intuitif d'organiser les données, de tester des idées, d'étudier des hypothèses concurrentes et d'évaluer le degré de confiance des prédictions. Il illustre également comment le raisonnement conditionnel peut démanteler une réalité complexe en morceaux plus compréhensibles. Le raisonnement conditionnel étant intimement lié à la pensée bayésienne, la prise en compte des modèles hiérarchiques dans le cadre bayésien offre un cadre unifié et cohérent pour la modélisation, l'estimation et la prédiction.
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Extraction de données statistiques et d'apprentissage automatique : techniques pour une meilleure modélisation prédictive et une meilleure analyse des données volumineuses
(En anglais - titre original : Statistical and machine-learning data mining: techniques for better predictive modeling and analysis of big data) Axée sur des modèles statistiques à grande échelle uniques qui prennent efficacement en compte les structures d'identification des big data (variables) avec le pouvoir prédictif approprié afin de produire des analyses à grande échelle fiables, robustes et pertinentes, cette édition comprend 13 chapitres, ainsi que des explications sur le modèle GenIQ propre à l'auteur.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Modifier l'équilibre : Comment les meilleures organisations battent la concurrence en combinant l'intuition et les données
(En anglais - titre original : Shifting the Balance: How Top Organizations Beat the Competition by Combining Intuition with Data) Mark Schrutt, expert en transformation numérique, révèle comment les plus grandes entreprises du monde utilisent de grandes quantités de données pour éclairer leurs décisions, perturber les industries et se rapprocher de leurs clients. Les entreprises qui continuent à ne se fier qu'à leur intuition le font à leurs risques et périls. Et si vous disposiez des données dont vous avez toujours rêvé et pouviez dire quelle est la véritable tendance émergente qui va changer à jamais votre secteur ? Modifier l'équilibre analyse le virage vers la prise de décision basée sur les données et décrit comment les organisations les plus performantes utilisent les données pour modifier leur champ de vision afin qu'il soit tourné vers l'avenir plutôt que réactif.
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Data Mining avec R : Apprendre avec des études de cas, deuxième édition
(En anglais - titre original : Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition) Data Mining avec R utilise des exemples pratiques pour illustrer la puissance de R et du data mining. Cette nouvelle édition, qui constitue une mise à jour complète de la première édition best-seller, est divisée en deux parties. La première partie comprend des éléments d'introduction, dont un nouveau chapitre d'introduction à l'exploration de données, qui vient compléter l'introduction à R déjà existante. La deuxième partie comprend des études de cas, et la nouvelle édition révise fortement le code R des études de cas afin de le mettre à jour avec les paquets récents qui sont apparus dans R. Le livre ne suppose aucune connaissance préalable de R. Les lecteurs qui ne connaissent pas R et l'exploration de données devraient être en mesure de suivre les études de cas, et celles-ci sont conçues pour être autonomes afin que le lecteur puisse commencer n'importe où dans le document. Le livre est accompagné d'un ensemble de fichiers sources R librement disponibles, qui peuvent être obtenus sur le site Web du livre. Ces fichiers comprennent tout le code utilisé dans les études de cas et facilitent l'approche « do-it-yourself » suivie dans le livre. Conçu pour les utilisateurs d'outils d'analyse de données, ainsi que pour les chercheurs et les développeurs, ce livre devrait être utile à toute personne souhaitant entrer dans le « monde » de R et de l'exploration de données.
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R pour la science des données politiques : Un guide pratique
(En anglais - titre original : R for Political Data Science: A Practical Guide) R pour la science des données politiques : Un guide pratique est un manuel destiné aux politologues novices en R qui souhaitent apprendre les méthodes les plus utiles et les plus courantes pour interpréter et analyser les données politiques. Il a été écrit par des politologues, en pensant aux nombreux problèmes du monde réel rencontrés dans leur travail. Le livre comporte 16 chapitres et est organisé en trois sections. La première, sur l'utilisation de R, s'adresse aux utilisateurs qui apprennent R ou qui migrent d'un autre logiciel. La deuxième section, consacrée aux modèles économétriques, couvre les MCO, les modèles binaires et de survie, les données de panel et l'inférence causale. La troisième section est une boîte à outils de science des données contenant certains des outils les plus utiles de la discipline : imputation de données, fusion floue de grands ensembles de données, exploration du Web, analyse quantitative de texte, analyse de réseau, cartographie, analyse spatiale en grappes et analyse en composantes principales. Comme le suggère le titre, ce livre est très appliqué par nature et est conçu comme une boîte à outils pour le lecteur. Il peut être utilisé dans le cadre de cours de méthodologie et de science des données, tant au niveau du premier cycle que du deuxième cycle. Il sera également utile à un étudiant universitaire poursuivant un doctorat, à des consultants politiques ou à un fonctionnaire, qui ont tous besoin de transformer leurs ensembles de données en conclusions substantielles et facilement interprétables.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
La dynamique sociale des données ouvertes
(En anglais - titre original : The Social Dynamics of Open Data) 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.
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