Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
3 crédits
20.0 h
Q2
Enseignants
Schnor Christine;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Le cours DEMO 2640 offre une introduction à la problématique des « Big Data » et à leur utilisation en sciences sociales. Il vise à familiariser les étudiants avec les principaux concepts, aux méthodes permettant de capturer ces données et à quelques méthodes d'analyse. Les étudiants sont également amenés à développer un regard critique sur les défis associés au traitement massif de données.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1. | définir le concept de « Big Data » et de fournir des illustrations de ce concept en sciences sociales ; |
| 2. | distinguer différents types de données numériques regroupées sous ce label ; |
| 3. | mener une réflexion critique sur les limites des « Big Data » et les enjeux éthiques associés ; |
| 4. | utiliser les outils appropriés pour extraire des données de contenus web et de mener une analyse de ces données. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- Terminologie et principaux concepts dans le champ des « Big Data » (volume, variété, vitesse, véracité et valeur).
- Principales sources de 'Big Data': contenus web, images et vidéos en ligne, signaux GPS de téléphones mobiles, larges bases de données administratives, etc.
- Applications pratiques en sciences humaines et sociales : collecte automatisée de données sur les réseaux sociaux, analyse des migrations de court terme, etc.
- Enjeux éthiques, protection de la vie privée et surveillance massive
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation prend la forme d'un examen écrit.
Faculté ou entité
en charge
en charge
PSAD
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Master [120] en sociologie
Master [120] en sciences de la population et du développement
Master de spécialisation en méthodes quantitatives en sciences sociales