L'équipe de Science des données au féminin en Afrique (SDA), dirigée par Docteure Bancole Bernice, PhD (Plant Pathologist) et Professeur Thierry Warin (HEC Montréal, Digital, Data and Design (D^3) Institute à Harvard Business School), est fière d'annoncer l'ouverture des candidatures pour la première année de son programme de formation en Science des Données, un programme complet étalé sur trois années, spécialement conçu pour les jeunes femmes scientifiques de l'Afrique francophone. Ce programme ambitieux offre une formation complète et approfondie en Science des données.
Dans cette première phase de recrutement, nous invitons les candidates à postuler pour la première année du programme pour le compte de l'année 2025.
La première année est composée de quatre cours essentiels, dont un cours-projet. Les candidates sélectionnées pour cette première année auront accès aux quatre premiers cours, qui poseront les bases solides nécessaires pour la suite de leur formation en Science des données. À l'issue de cette année, les candidates qui auront satisfait aux exigences du programme pourront poursuivre avec la deuxième année.
Critères de sélection: Nous recherchons des candidates passionnées par les Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques (STIM), actuellement de niveau Licence, Master/Maîtrise ou Doctorat (en cours) dans ces domaines. Un intérêt marqué pour l'utilisation de la Science des données pour résoudre des problèmes locaux est également crucial.
Comment postuler? Les intéressées sont invitées à remplir ce Google forms en cliquant sur le lien suivant : https://forms.gle/dv2HV9XsX4bB6mJK8.
Vous serez appelée à joindre votre CV et une lettre de motivation lors du remplissage. La lettre de motivation devrait refléter les attentes des candidates vis-à-vis du programme et leur vision pour l'application des compétences en Science des données, notamment dans la résolution de problèmes locaux.
Date d'ouverture de la candidature: 7 avril 2025
Date limite de candidature : 15 juin 2025.
Pour un aperçu des réalisations des précédentes cohortes n'hésitez pas à consulter notre site Web www.sdafrique.org.
Rejoignez-nous pour cette aventure éducative unique!
OWSD-Benin/ BW4S HEC Montréal, Digital Data Design (D^3) Institute at Harvard Génome Québec CIRANO Science des données au féminin en Afrique R Consortium Obvia, Réseau francophone international en conseil scientifique - RFICS, quantum simulations, IITA Benin Officiel
Josette-Renée Landry, Nathalie de Marcellis-Warin, Hugo Warin, Wissale Jaouate
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Titre du cours: Introduction à la science des données pour les sciences sociales
Professeur: Thierry Warin, PhD
Description du cours: Ce cours vise à fournir aux étudiants en sciences sociales une introduction complète à la science des données, en mettant l'accent sur l'utilisation du langage de programmation R. Les étudiants acquerront des compétences pratiques dans la manipulation de données, la création de visuels et de tableaux de bord, et l'accès à des bases de données et API. Le cours abordera également les bonnes pratiques en matière de débogage et de gestion de code avec Git et GitHub.
Objectifs pédagogiques: À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de la science des données dans le contexte des sciences sociales.
- Utiliser R pour manipuler, analyser et visualiser des données.
- Créer des tableaux de bord interactifs et accéder à des données externes via des API.
- Appliquer des techniques de débogage pour résoudre des problèmes dans les scripts R.
- Gérer le code source et la collaboration via Git et GitHub.
Méthodologie d'enseignement: Le cours sera dispensé sous forme de conférences interactives et d'ateliers pratiques. Les étudiants seront encouragés à participer activement et à collaborer sur des projets de groupe.
Évaluation: L'évaluation sera basée sur des devoirs pratiques, la participation en classe, et un projet final.
Programme du cours:
Séance 1: Introduction générale
- Présentation du cours et des objectifs
- Aperçu de la science des données dans les sciences sociales
- Importance des compétences en programmation et analyse de données
Séance 2: Introduction à R, Markdown et Github
- Fondamentaux de R: installation et configuration de l'environnement
- Introduction à Markdown pour la documentation
- Utilisation de Git et GitHub pour la gestion de version
Séance 3: Manipuler les données
- Importation et nettoyage de données avec R
- Concepts de base des structures de données en R
- Techniques d'analyse exploratoire des données
Séance 4: Créer des visuels avec R
- Principes de la visualisation de données
- Utilisation de ggplot2 et d'autres packages pour la création de graphiques
- Interprétation et communication des résultats par des visuels
Séance 5: Créer des tableaux de bord avec R et accéder à des bases de données et API avec R
- Introduction aux tableaux de bord interactifs avec Shiny
- Connexion à des bases de données externes
- Utilisation d'API pour récupérer des données en ligne
Séance 6: Apprendre à déboguer avec R et Conclusion
- Techniques de débogage en R
- Bonnes pratiques de programmation
- Révision générale et perspectives futures dans la science des données pour les sciences sociales
Lectures recommandées et ressources seront fournies pour chaque séance.
- Enseignant: Bernice Bancole
- Enseignant: Thierry Warin