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Présenté par Statistique Canada et l'École de la fonction publique du Canada avec le soutien de la Communauté des données du GC.
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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)
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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).
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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 to data technologies
Providing key information on how to work with research data, Introduction to Data Technologiespresents ideas and techniques for performing critical, behind-the-scenes tasks that take up so much time and effort yet typically receive little attention in formal education. With a focus on computational tools, the book shows readers how to improve their awareness of what tasks can be achieved and describes the correct approach to perform these tasks. Practical examples demonstrate the most important points. The author first discusses how to write computer code using HTML as a concrete example. He then covers a variety of data storage topics, including different file formats, XML, and the structure and design issues of relational databases. After illustrating how to extract data from a relational database using SQL, the book presents tools and techniques for searching, sorting, tabulating, and manipulating data. It also introduces some very basic programming concepts as well as the R language for statistical computing.
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Quantitative Bioimaging: An Introduction to Biology, Instrumentation, Experiments, and Data Analysis for Scientists and Engineers
Quantitative bioimaging is a broad interdisciplinary field that exploits tools from biology, chemistry, optics, and statistical data analysis for the design and implementation of investigations of biological processes. Instead of adopting the traditional approach of focusing on just one of the component disciplines, this textbook provides a unique introduction to quantitative bioimaging that presents all of the disciplines in an integrated manner. The wide range of topics covered include basic concepts in molecular and cellular biology, relevant aspects of antibody technology, instrumentation and experimental design in fluorescence microscopy, introductory geometrical optics and diffraction theory, and parameter estimation and information theory for the analysis of stochastic data.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
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.
Good Practice Principles for Data Ethics in the Public Sector
Taking values-based common actions that place human rights at the core of digital government and data policies. The Good Practice Principles for Data Ethics in the Public Sector support the ethical use of data in digital government projects, products, and services to ensure they are worthy of citizens' trust. The document introduces 10 Good Practice Principles for Data Ethics in the Public Sector, including a set of specific actions which can support their implementation.
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 to hierarchical Bayesian modeling for ecological data
Making statistical modeling and inference more accessible to ecologists and related scientists, Introduction to Hierarchical Bayesian Modeling for Ecological Datagives readers a flexible and effective framework to learn about complex ecological processes from various sources of data. It also helps readers get started on building their own statistical models. The text begins with simple models that progressively become more complex and realistic through explanatory covariates and intermediate hidden states variables. When fitting the models to data, the authors gradually present the concepts and techniques of the Bayesian paradigm from a practical point of view using real case studies. They emphasize how hierarchical Bayesian modeling supports multidimensional models involving complex interactions between parameters and latent variables. Data sets, exercises, and R and WinBUGS codes are available on the authors' website. This book shows how Bayesian statistical modeling provides an intuitive way to organize data, test ideas, investigate competing hypotheses, and assess degrees of confidence of predictions. It also illustrates how conditional reasoning can dismantle a complex reality into more understandable pieces. As conditional reasoning is intimately linked with Bayesian thinking, considering hierarchical models within the Bayesian setting offers a unified and coherent framework for modeling, estimation, and prediction.
Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
Statistical and machine-learning data mining: techniques for better predictive modeling and analysis of big data
Focusing on uniquely large-scale statistical models that effectively consider big data identifying structures (variables) with the appropriate predictive power in order to yield reliable, robust, relevant large scale analyses, this edition incorporates 13 chapters, as well as explanations of the author's own GenIQ model.
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Shifting the Balance: How Top Organizations Beat the Competition by Combining Intuition with Data
Digital transformation expert Mark Schrutt reveals how the world's top companies are using vast amounts of data to inform their decisions, disrupt industries, and get closer to their customers. Businesses that continue to rely only on intuition do so at their peril. What if you had the data you always wanted and could tell what was truly an emerging trend that would forever change your industry? Shifting the Balance analyzes the turn towards data-driven decision-making and describes how best-in-class organizations use data to shift their field of vision so it is forward-looking instead of reactive.
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Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition
Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition uses practical examples to illustrate the power of R and data mining. Providing an extensive update to the best-selling first edition, this new edition is divided into two parts. The first part will feature introductory material, including a new chapter that provides an introduction to data mining, to complement the already existing introduction to R. The second part includes case studies, and the new edition strongly revises the R code of the case studies making it more up-to-date with recent packages that have emerged in R. The book does not assume any prior knowledge about R. Readers who are new to R and data mining should be able to follow the case studies, and they are designed to be self-contained so the reader can start anywhere in the document. The book is accompanied by a set of freely available R source files that can be obtained at the book’s web site. These files include all the code used in the case studies, and they facilitate the "do-it-yourself" approach followed in the book. Designed for users of data analysis tools, as well as researchers and developers, the book should be useful for anyone interested in entering the "world" of R and data mining.
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R for Political Data Science: A Practical Guide
R for Political Data Science: A Practical Guide is a handbook for political scientists new to R who want to learn the most useful and common ways to interpret and analyze political data. It was written by political scientists, thinking about the many real-world problems faced in their work. The book has 16 chapters and is organized in three sections. The first, on the use of R, is for those users who are learning R or are migrating from another software. The second section, on econometric models, covers OLS, binary and survival models, panel data, and causal inference. The third section is a data science toolbox of some the most useful tools in the discipline: data imputation, fuzzy merge of large datasets, web mining, quantitative text analysis, network analysis, mapping, spatial cluster analysis, and principal component analysis. As the title suggests, this book is highly applied in nature, and is designed as a toolbox for the reader. It can be used in methods and data science courses, at both the undergraduate and graduate levels. It will be equally useful for a university student pursuing a PhD, political consultants, or a public official, all of whom need to transform their datasets into substantive and easily interpretable conclusions.
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The Social Dynamics of Open Data
The Social Dynamics of Open Data is a collection of peer reviewed papers presented at the 2nd Open Data Research Symposium (ODRS) held in Madrid, Spain, on 5 October 2016. Research is critical to developing a more rigorous and fine-combed analysis not only of why open data is valuable, but how it is valuable and under what specific conditions. The objective of the Open Data Research Symposium and the subsequent collection of chapters published here is to build such a stronger evidence base. This base is essential to understanding what open data's impacts have been to date, and how positive impacts can be enabled and amplified. Consequently, common to the majority of chapters in this collection is the attempt by the authors to draw on existing scientific theories, and to apply them to open data to better explain the socially embedded dynamics that account for open data's successes and failures in contributing to a more equitable and just society.
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Articles and posts
Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft
Any ecosystem starts with a base foundation. These are the rivers and streams, the mountains and earth, the sun, rain and general climate. It is from this base foundation that an ecosystem grows. This foundation needs to have some level of sustainability for life to take hold. Likewise a social ecosystem requires a base infrastructure that is stable and secure to develop on. This could be physical infrastructure like roads and buildings with electricity and hydro but since we live now in a digital age, this is increasingly digital infrastructure: things like broadband connection and the world wide web (and all the protocols that underpin it). It is important to understand what infrastructure is required for your ecosystem to thrive and make sure it is sustainably available.
Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.
A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters
A re-cap of ODC’s Implementation Working Group meeting held last September 2021.
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Creating Compelling Data Visualizations
Data visualization is a key component in many data science projects. For some stakeholders, especially subject matter experts and executives who may not be technical experts, it is the primary avenue by which they see, understand and interact with data projects. Consequently, it is important that visualizations communicate insights as clearly as possible. But too often, visualizations are hindered by some common flaws that make them difficult to interpret, or worse yet, are misleading. This article will review three common visualization pitfalls that both data communicators and data consumers should understand, as well as some practical suggestions for getting around them.
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Data science resources
For data science enthusiasts: Find resources, training, tools, and communities.
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Responsible use of automated decision systems in the federal government
Data scientists play an important role in assessing data quality and building models to support automated decision systems. An understanding of when the Directive on Automated Decision-Making applies and how to meet its requirements can support the ethical and responsible use of these systems. In particular, the explanation requirement and the guidance (Guidance on Service and Digital, section 4.5.3.) from the Treasury Board of Canada Secretariat (TBS) on model selection are of high relevance to data scientists.
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The New European Interoperability Framework
The European Interoperability Framework (EIF) is part of the Communication (COM(2017)134) from the European Commission adopted on 23 March 2017. The framework gives specific guidance on how to set up interoperable digital public services.
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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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State of Open Data
It’s been ten years since open data first broke onto the global stage. Over the past decade, thousands of programmes and projects around the world have worked to open data and use it to address a myriad of social and economic challenges. Meanwhile, issues related to data rights and privacy have moved to the centre of public and political discourse. As the open data movement enters a new phase in its evolution, shifting to target real-world problems and embed open data thinking into other existing or emerging communities of practice, big questions still remain.
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Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
Black box machine learning models are currently being used for high-stakes decision making throughout society, causing problems in healthcare, criminal justice and other domains. Some people hope that creating methods for explaining these black box models will alleviate some of the problems, but trying to explain black box models, rather than creating models that are interpretable in the first place, is likely to perpetuate bad practice and can potentially cause great harm to society. The way forward is to design models that are inherently interpretable. This Perspective clarifies the chasm between explaining black boxes and using inherently interpretable models, outlines several key reasons why explainable black boxes should be avoided in high-stakes decisions, identifies challenges to interpretable machine learning, and provides several example applications where interpretable models could potentially replace black box models in criminal justice, healthcare and computer vision.
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Websites
Data2x
Important data about women and girls is incomplete or missing. Through partnerships with UN agencies, governments, civil society, academics, and the private sector, Data2X is working for change.
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/r/DataIsBeautiful
DataIsBeautiful is for visualizations that effectively convey information. Aesthetics are an important part of information visualization, but pretty pictures are not the sole aim of this subreddit.
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Government of Canada Open Government
Open Government is about making government more accessible to everyone. Participate in conversations, find data and digital records, and learn about open government.
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Information is beautiful
Data, information, knowledge: we distil it into beautiful, useful graphics & diagrams. Information is Beautiful is dedicated to helping you make clearer, more informed decisions about the world. All our visualizations are based on facts and data: constantly updated, revised and revisioned.
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International Open Data Charter
The Open Data Charter is a collaboration between over 150 governments and organisations working to open up data based on a shared set of principles. We promote policies and practices that enable governments and CSOs to collect, share, and use well-governed data, to respond effectively and accountably to the following focus areas: anti-corruption, climate action and pay equity.
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OECD Digital Economy Papers
The OECD Directorate for Science, Technology and Innovation (STI) undertakes a wide range of activities to better understand how information and communication technologies (ICTs) contribute to sustainable economic growth and social well-being. The OECD Digital Economy Papers series covers a broad range of ICT-related issues and makes selected studies available to a wider readership. They include policy reports, which are officially declassified by an OECD Committee, and occasional working papers, which are meant to share early knowledge.
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OECD Open Government data
Open Government Data (OGD) is a philosophy- and increasingly a set of policies - that promotes transparency, accountability and value creation by making government data available to all. Public bodies produce and commission huge quantities of data and information. By making their datasets available, public institutions become more transparent and accountable to citizens. By encouraging the use, reuse and free distribution of datasets, governments promote business creation and innovative, citizen-centric services.
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Open Data Institute
The ODI is a non-profit with a mission to work with companies and governments to build an open, trustworthy data ecosystem. We work with a range of organisations, governments, public bodies and civil society to create a world where data works for everyone.
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Open Government Partnership
In 2011, government leaders and civil society advocates came together to create a unique partnership—one that combines these powerful forces to promote transparent, participatory, inclusive and accountable governance. Seventy-eight countries and seventy-six local governments — representing more than two billion people — along with thousands of civil society organizations are members of the Open Government Partnership (OGP).
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US Government Open Data
Find data, tools, and resources to conduct research, develop web and mobile applications, design data visualizations, and more.
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World Bank Open Data
Free and open access to global development data.
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Tools
Data Interoperability Guide
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.
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Starting an Open Data Initiative
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.
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The Data Ethics Canvas
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.
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Women in Data Science podcast
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.
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