• Bienvenue dans le Programme de formation en Science des Données au féminin en Afrique (SDAfrique)! 


    Cours de Science des données pour les étudiantes de l’Afrique francophone… parce que programmation, c’est un mot féminin!

    Nos étudiantes

    • Un groupe de 100 étudiantes sélectionnées, toutes de l’Afrique francophone.

    • 100 étudiantes motivées par la résolution de problèmes avec les outils technologiques du 21e siècle!

    • 100 étudiantes motivées par passer de l’intelligence artificielle à l’intelligence augmentée.

    • Un parcours de 6 cours sur deux années, incluant deux cours projets, organisé autour de deux certificats: le certificat pour la première année et le certificat pour la seconde année.

    Description

    • Durée du certificat 1: pendant trois trimestres, un groupe de jeunes femmes africaines francophones apprend ou approfondit leurs connaissances en programmation.

    • Durée du certificat 2: pendant trois trimestres, trois cours offerts: un cours sur les données géospatiales, un cours sur l'entrepreneuriat technologique et un cours projet.

    • Apprentissages: elles apprennent à programmer en R et en Markdown, et autres surprises!

    • Approche expérientielle: le choix d’un langage fonctionnel se justifie par l’objectif principal de cette activité: proposer des solutions technologiques à des problèmes de société qu’elles rencontrent chaque jour.

    Approche pédagogique

    Nous utilisons une approche expérientielle, totalement orientée vers la résolution de problèmes.

    Les étudiantes travaillent en équipe de trois à cinq personnes. Chaque équipe identifie un problème de société. Elles proposent ensuite un projet qui permet de répondre à ce problème ou à une dimension de ce problème. Il s’agit ici de commencer par une solution simple.

    Ensuite, les étudiantes apprennent les éléments fondamentaux de la programmation. Elles apprennent quelques modèles de base d’analyse de données. Elles apprennent également la programmation en Markdown afin de présenter leur solution sous forme d’un rapport dynamique.


Annonces du site

Cours séminaire sur "L'entrepreneuriat technologique féminin" à l'endroit de toutes les étudiantes et ouvert au public.

par Claudia D. Tchobo,

⚠️⚠️📢📢🔊 A votre attention chères étudiantes !!!

Nous sommes ravis d'annoncer une série de séminaires donnés par des femmes inspirantes et entrepreneures d'Afrique et d'ailleurs dans le domaine technologique. Ces séminaires, ouverts à toutes et tous, sont une occasion unique de découvrir les parcours de leaders féminins qui transforment le secteur de l'innovation et des startups ou qui l’appuient.

👩‍💻🔍 Intitulé "L'Entrepreneuriat technologique féminin", ce cours est crédité pour les étudiantes de deuxième année du programme Science des données au féminin en Afrique. Il se compose de six sessions captivantes explorant les défis et opportunités rencontrés par les femmes dans l'entrepreneuriat technologique.

📅 Les séminaires couvriront une variété de thèmes essentiels. Pour un aperçu des sujets abordés, cliquez sur ce lien (puis cliquez sur accéder en tant qu’anonyme si vous n’êtes pas une étudiante du programme) et visitez notre site sdafrique.org pour plus d'informations sur le programme.

🌟 Rejoignez-nous les six prochains mercredis, du 10 juillet au 14 août 2024 à 15:30 GMT+1 (heure du Bénin), pour découvrir les histoires inspirantes de femmes entrepreneures et explorer comment l'entrepreneuriat peut catalyser un changement positif dans nos communautés.

📚 Ces femmes croient fermement en l'importance de l'éducation STEM et sont de ferventes supportrices de notre initiative.

🔗 Marquez vos calendriers et préparez-vous à être inspirés !

#ScienceDesDonnées #FemmesEntrepreneures #InnovationTechnologique #Afrique #LeadershipFéminin #Entrepreneuriat


We are thrilled to announce a series of seminars given by inspiring women entrepreneurs from Africa and beyond in the technology field. These seminars, open to everyone, are a unique opportunity to discover the journeys of female leaders who are transforming or supporting the innovation and startup sector.

👩‍💻🔍 Titled "Female Technological Entrepreneurship", this course is credited for second-year students of the Science des données au féminin en Afrique program. It consists of six captivating sessions exploring the challenges and opportunities faced by women in technological entrepreneurship.

📅 The seminars will cover a variety of essential themes. For an overview of the topics covered, click on this link (then click on "access as a guest" if you are not a student of the program) and visit our site sdafrique.org for more information about the program.

🌟 Join us for the next six Wednesdays, from July 10 to August 14, 2024, at 15:30 GMT+1 (Benin time), to discover the inspiring stories of women entrepreneurs and explore how entrepreneurship can catalyze positive change in our communities. The seminars will be conducted in French.

📚 These women firmly believe in the importance of STEM education and are strong supporters of our initiative.

🔗 Mark your calendars and get ready to be inspired!

#DataScience #WomenEntrepreneurs #TechnologicalInnovation #Africa #FemaleLeadership #Entrepreneurship


Cohorte 2024 : Organisation de séance récapitulative et proposition de projets d'équipe

par Claudia D. Tchobo,

🚨⚠️ A l'attention des étudiantes de la première année!!!

📌Organisation de séance récapitulative du cours 1 sur les Fondamentaux dans R.

Comme vous l'aurez remarqué sur le tableau de bord au niveau du calendrier, il n'aura pas cours les 2 prochains mardis. Le cours 2 reprendra le 14 mai 2024 avec l'introduction au cours. 

Pour ce faire, nous exploiterons ce temps pour organiser deux séances récapitulatives la semaine prochaine ou dans la mesure du possible une cette semaine (soit samedi prochain 04 mai 2024) et une autre la semaine prochaine (soit le mardi 07 mai 2024). Ainsi, pour mieux organiser ces séances, nous aimerions que vous remplissez un Google sheet que vous retrouverez au niveau de "Séance récapitulative" du "Cours 1" précisément à la suite de la "séance 6". Votre retour est attendu au plus tard le mercredi 1er mai 2024 prochain. Merci de faire vite diligence.

📌 Proposition de projets d'équipe.

Dans le même temps, nous aimerions que vous renseignez vos idées de projets dans le Google sheet dans la resource "Proposition de projets d'équipe: Cohorte 2024" se trouvant au niveau du "Cours 2" précisément au niveau de la rubrique "Généralités". 

NB: Votre idée de projet doit pouvoir résoudre un problème social (innovation) de votre communauté (pays, commune, ville, etc.) à partir de la Science des données. Des équipes de 3-5 personnes doivent être constituées (le mixage de nationalités est aussi possible). Lorsqu'une proposition de projet est faite dans une équipe, vous pouvez décider de vous joindre à cette équipe (si cela partage votre centre d'intérêt). De même, votre idée de projet peut être dans n'importe quel domaine (médecine, agriculture, éducation, etc.). 

Plus de détails seront donnés lors des prochaines séances de cours ou dans le chat. 

Merci!

Sujets antérieurs...


Cours disponibles

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 :

  1. Comprendre les principes fondamentaux de la science des données dans le contexte des sciences sociales.
  2. Utiliser R pour manipuler, analyser et visualiser des données.
  3. Créer des tableaux de bord interactifs et accéder à des données externes via des API.
  4. Appliquer des techniques de débogage pour résoudre des problèmes dans les scripts R.
  5. 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.

Titre du cours : R~Statistiques
Professeur : Thierry Warin, PhD

Description du cours :
Ce cours approfondit l'analyse statistique avec R, mettant l'accent sur l'analyse exploratoire des données, les techniques de régression et l'analyse des données de panel. Il vise à doter les étudiants de compétences pratiques pour la manipulation de données et la modélisation statistique avec R.

Structure du cours :

  1. Séance 1 : Introduction générale

    • Présentation du cours, introduction à R et aux concepts d'analyse de données.
  2. Séance 2 : Analyse exploratoire des données 1/2

    • Techniques fondamentales d'analyse exploratoire, exercices pratiques et devoirs.
  3. Séance 3 : Analyse exploratoire des données 2/2 & Régression linéaire

    • Approfondissement de l'analyse exploratoire et introduction à la régression linéaire, avec des travaux pratiques.
  4. Séance 4 : Discussion sur les projets

    • Session interactive axée sur les projets étudiants et l'application des concepts appris.
  5. Séance 5 : Régression logistique & Données de panel et autres considérations

    • Exploration de la régression logistique et de l'analyse des données de panel, incluant des exercices pratiques.
  6. Séance 6 : Discussion sur les projets & Conclusion

    • Présentation finale des projets et conclusion du cours.

Évaluation :
Basée sur les devoirs, les présentations de projets et la participation active aux discussions.

Ressources :
Le cours offrira diverses ressources incluant des vidéos, des présentations interactives et des lectures recommandées.

Titre du cours : Apprentissage automatique avec R

Professeur: Thierry Warin, PhD

Description : Ce cours explore l'apprentissage automatique en utilisant R, couvrant des sujets comme les modèles de classification, les réseaux neuronaux, et l'éthique en IA.

Séances :

  1. Introduction à l’apprentissage automatique - Fondements et présentation du cours.
  2. Modèles de classification - Principes et applications pratiques.
  3. Réseaux neuronaux - Concepts de base et introduction pratique.
  4. Projets - Application des concepts appris dans des projets concrets.
  5. Modèles logistiques avec pénalisation - Techniques avancées et cas d'utilisation.
  6. Intelligence artificielle et éthique - Discussion sur les implications éthiques.

Méthodologie : Présentations interactives, vidéos, et travaux pratiques.

Évaluation : Basée sur la participation, les projets, et les travaux pratiques.


Le syllabus pour le cours "Projets I- Développement" chez SDAfrique se structure autour du développement de projets appliquant l'apprentissage automatique.

  • Il encourage les étudiantes à appliquer des compétences pratiques et des méthodes de gestion de projet agiles pour résoudre des problèmes locaux.
  • Les projets couvrent une gamme de sujets comme:
    • la reconnaissance vocale,
    • la détection de désinformation, et
    • l'amélioration des soins de santé.
Ce cours vise à préparer les étudiants à déployer leurs solutions dans des contextes variés tels que les ONG ou les startups ou les politiques publiques.

Titre du cours : Données géospatiales avec R
Professeur : Thierry Warin, PhD

Description du cours :
Ce cours se concentre sur l'utilisation de R pour analyser et visualiser des données géospatiales. Il couvre des techniques allant de la manipulation de base de données géographiques jusqu'aux méthodes avancées d'analyse spatiale, en mettant l'accent sur les applications pratiques.

Structure du cours :

  1. Séance 1 : Introduction aux données géospatiales avec R

    • Fondamentaux des données géospatiales, systèmes de coordonnées, introduction aux packages R pour les données spatiales.
  2. Séance 2 : Techniques de base pour la manipulation de données géospatiales

    • Importation et exportation de données, manipulation de vecteurs et de raster, traitement de base des données spatiales.
  3. Séance 3 : Visualisation de données géospatiales avec R

    • Création de cartes statiques et interactives, utilisation de ggplot2 pour la visualisation spatiale, intégration de données externes.
  4. Séance 4 : Analyse spatiale avancée

    • Techniques d'analyse spatiale, y compris l'interpolation spatiale, l'analyse de cluster, et les méthodes de voisinage.
  5. Séance 5 : Intégration de données géospatiales dans la modélisation statistique

    • Modélisation spatiale et temporelle, régression spatiale, analyse de séries temporelles spatiales.
  6. Séance 6 : Projets appliqués et études de cas

    • Application des compétences acquises sur des projets réels, études de cas sur des problématiques actuelles utilisant les données géospatiales.

Évaluation :
Les évaluations se baseront sur des travaux pratiques, des projets et la participation en classe.

Ressources :
Des vidéos, des présentations interactives et des lectures recommandées seront mises à disposition pour approfondir les connaissances acquises en classe.


Titre du cours : Apprentissage automatique avancé avec R

Professeur: Thierry Warin, PhD

Description du cours :
Ce cours avancé sur l'apprentissage automatique avec R vise à approfondir les connaissances et compétences dans des techniques sophistiquées telles que l'apprentissage profond, l'optimisation des modèles et les réseaux neuronaux.

Structure du cours :

Séance 1: Introduction à la modélisation et aux outils de base

  • Introduction générale : Objectifs du cours, présentation du syllabus, importance de la modélisation en science des données.
  • Logiciel pour la modélisation : Présentation des logiciels utilisés dans le cours, focus sur R.
  • A Tidyverse Primer : Introduction aux packages du Tidyverse utilisés pour la manipulation de données.

Séance 2: Fondamentaux de la modélisation avec R

  • Révision des fondamentaux de la modélisation avec R : Concepts de base de la modélisation statistique et préparation des données.
  • The Ames Housing Data : Exploration et préparation d'un jeu de données réel pour la modélisation.
  • Spending our Data : Techniques de gestion des données pour la modélisation.

Séance 3: Construction et évaluation de modèles de base

  • Fitting Models with parsnip : Introduction à parsnip pour l'ajustement des modèles.
  • A Model Workflow : Création d'un flux de travail de modélisation répétable.
  • Feature Engineering with recipes : Utilisation de recipes pour l'ingénierie des caractéristiques.

Séance 4: Techniques avancées pour l'évaluation des modèles

  • Resampling for Evaluating Performance : Techniques de rééchantillonnage pour l'évaluation des modèles.
  • Comparing Models with Resampling : Comparaison de différents modèles via le rééchantillonnage.
  • Model Tuning and the Dangers of Overfitting : Ajustement des modèles et sensibilisation au surajustement.

Séance 5: Recherche et sélection de modèles

  • Grid Search and Iterative Search : Techniques de recherche exhaustive et itérative pour l'optimisation des hyperparamètres.
  • Screening Many Models : Évaluation et sélection parmi un large éventail de modèles.

Séance 6: Au-delà des fondamentaux de la modélisation

  • Dimensionality Reduction, Encoding Categorical Data : Techniques de réduction de dimensionnalité et d'encodage des données catégorielles.
  • Explaining Models and Predictions : Méthodes pour expliquer les modèles et les prédictions.
  • Trust, Ensembles, and Inferential Analysis : Quand faire confiance aux prédictions, utilisation des modèles ensembles et analyse inférentielle.



Évaluation :
Basée sur les travaux pratiques, un projet final, et la participation en classe.

Ressources :
Le cours inclura des ressources variées telles que des lectures, des vidéos et des présentations interactives.

Le cours 3 est un pré-requis.

Titre du cours : Entrepreneuriat Technologique au Féminin en Afrique

Professeurs: Bernice Bancole, PhD et Thierry Warin, PhD

Description du cours :
Ce cours met l'accent sur l'entrepreneuriat technologique féminin en Afrique, en explorant les stratégies, défis et succès spécifiques à ce domaine.

Structure du cours :

  1. Séance 1 : Introduction à l'entrepreneuriat technologique féminin

    • Vue d'ensemble du paysage technologique en Afrique et rôle des femmes.
  2. Séance 2 : Innovation et technologie

    • Focus sur l'innovation technologique portée par les femmes.
  3. Séance 3 : Réseautage dans le secteur technologique

    • Importance du réseautage et collaboration dans la tech.
  4. Séance 4 : Financement des startups technologiques féminines

    • Accès au capital et financement participatif.
  5. Séance 5 : Marketing digital et présence en ligne

    • Stratégies de marketing numérique pour startups technologiques.
  6. Séance 6 : Témoignages d'entrepreneures technologiques

    • Études de cas et parcours de femmes leaders en tech.

Ces séminaires seront animés par des expertes et entrepreneures reconnues, offrant un aperçu précieux dans l'entrepreneuriat technologique féminin en Afrique.

Titre du cours : Projet II - Incubation et Développement

Professeurs: Bernice Bancole, PhD et Thierry Warin, PhD

Description du cours :
Ce cours se concentre sur l'incubation de projets avec un potentiel de devenir des ONG, startups, ou solutions pour les politiques publiques.

Structure du cours :

  1. Séance 1 : Fondations de l'incubation de projet

    • Principes de l'incubation, structure et planification.
  2. Séance 2 : Études de marché et validation de concept

    • Techniques pour évaluer la viabilité et l'acceptation du marché.
  3. Séance 3 : Stratégies de financement et modèles économiques

    • Exploration des options de financement et élaboration de modèles économiques durables.
  4. Séance 4 : Marketing et branding

    • Stratégies de marketing efficaces pour lancer et promouvoir le projet.
  5. Séance 5 : Aspects juridiques et réglementaires

    • Compréhension des enjeux juridiques et réglementaires liés au lancement d'un projet.
  6. Séance 6 : Pitch et présentation du projet

    • Préparation et présentation du projet à des investisseurs potentiels ou parties prenantes.

Ce cours vise à doter les étudiants des compétences nécessaires pour transformer leurs idées en projets viables.