Présentation générale Cette formation couvre plusieurs usages de traitement de données en Python courants en sciences humaines et sociales avec une coloration spécifique sur les données textuelles. Pensée comme une journée « avancée », elle s’adresse à un public ayant déjà quelques notions de programmation. Plus précisément, cette formation abordera la mise en place d’analyses statistiques classiques (descriptives et inférentielles, mais aussi mobilisant l’apprentissage automatique), les stratégies pour réaliser et améliorer des visualisations, et une présentation des différentes stratégies existantes de traitement de données textuelles. Les notions seront abordées de manière pratique à travers l’analyse d’un corpus de données. Les participants sont par ailleurs encouragés à amener leur propre jeu de données, et un espace sera consacré à échanger sur les besoins futurs. ​​Objectifs de la formation - Se familiariser avec des bibliothèques centrales de l’écosystème Python pour le traitement de données (Pandas, Scikitlearn, Statsmodels…) - Réfléchir la construction de visualisations avancées (Matplotlib, Plotly, Seaborn…) - Avoir une vue d’ensemble des approches de traitement de données textuelles - Mettre en œuvre différents traitement de données textuelles et familiarisation avec les approches « IA » à partir de modèles Cette formation peut être introduite notamment par la formation [Introduction à Python pour les Sciences Humaines et Sociales](https://sygefor.reseau-urfist.fr/#/training/11300/14166) (en présentiel), le lundi 19/01 (1 j.)