Microprogramme de 1^er cycle en analyse des mégadonnées en sciences humaines et sociales

Présentation

Ce microprogramme s’adresse aux étudiant-e-s inscrit-e-s au premier cycle en sciences humaines et sociales qui souhaitent développer une expertise approfondie dans les méthodes de recherche liées aux mégadonnées et à la science des données.

Le microprogramme compte cinq cours au total, dont trois obligatoires qui offrent une initiation à la programmation dans le langage R, une introduction à l’analyse des mégadonnées, et un cours de statistiques avancées en sciences sociales.

Les étudiants seront aussi amenés à choisir une ou deux spécialisations parmi les trois cours suivantes : visualisation de données, programmation dans le langage Python, et intelligence artificielle et données textuelles.

Objectifs

Au terme de cette formation, les étudiants auront acquis les compétences nécessaires pour faire de la gestion et du codage de bases de données massives. Les étudiants auront aussi les compétences requises pour analyser ces données avec des modèles statistiques avancées. Enfin, les étudiants auront acquis des connaissances techniques pour faire du forage de données numériques, de la visualisation de données, et de l'analyse automatisée de données textuelles.

Forces

• Ce microprogramme est adapté pour une clientèle étudiante qui provient d’un programme de premier cycle en sciences humaines ou sociales.
• Aucune connaissance préalable en programmation informatique n’est nécessaire pour s’inscrire à ce microprogramme.
• L’enseignement se fera principalement en mode présentiel et sera offert par des professeur-e-s qui proviennent des différents départements de sciences sociales à la Faculté des arts et sciences.

Ce microprogramme favorise l’apprentissage du langage de programmation R, plus adapté aux besoins des chercheurs en sciences humaines et sociales. Non seulement ce langage est-il de plus en plus utilisé par le corps professoral, il est en voie de devenir aussi un nouveau standard dans l’industrie. R est un environnement statistique d'analyse de données puissants et polyvalents qui est disponible gratuitement et largement utilisé par des grandes entreprises comme Google, Facebook, et Twitter pour la gestion, la visualisation et l'analyse des données massives.