Identification de la formation
Code de formation: 
8125
Domaine - Formacode: 
information scientifique et technique

Modules suivis durant les 2 journées :

- 1- Ouvrir la « boîte noire » de votre ordinateur (ligne de commande, hiérarchie de dossiers)
- 2- Constituer votre boite à outil du chercheur numérique avec des logiciels free et open source
- 3- Travailler dans un environnement numérique collaboratif (Git/Giltab, fonctionnement d’un serveur)
- 4- Comprendre les bases de la pensée computationnelle et de l’organisation de projets data science
- 5- Adopter de « bonnes pratiques » open science et y apporter un regard critique et réflexif

[Compétences acquises :]

À la fin de la session, vous saurez capable de :

- Prendre « contrôle » de votre ordinateur : connaissance du shell, de la hiérarchie des dossiers et des fichiers, des extensions de fichiers, du suivi de version (Git), du fonctionnement d’un serveur ;
- se constituer une « boîte à outil » du chercheur numérique adapté pour vos futurs projets avec la découverte/installation possible de logiciels libres et open source pour la programmation (R, Python) et le développement Web ;
- comprendre les différentes étapes de traitement des données (de la collecte des données à leur visualisation), les bases de la pensée computationnelle et les méthodologies qui les accompagnent ;
- savoir traduire une problématique de recherche en briques techniques et méthodologiques pour l’inclusion dans un projet open et data science ;
- adopter les bonnes pratiques et reflexes pour la gestion d’un projet de recherche** (plan de gestion de données, infrastructures open science, considérations éthiques et juridiques) ;
- développer une compréhensions générale (et critique) des modes de production de la recherche aujourd’hui et des raisons de ses évolutions.

Contenus pédagogiques
Objectifs: 
Avec l’essor du numérique, les projets de recherche nécessitent une attention toute particulière aux données et à leur cycle de vie (collecte, stockage, traitement, analyse, visualisation, etc.). Les principes et pratiques issus des data science sont ainsi de plus en plus intégrés dans les projets de recherche que ce soit dans les STM ou les SHS. D’autre part, l’émergence d’Internet a rendu possible la mise en oeuvre à grande échelle de méthodologies collaboratives associées à une ouverture des contenus de la recherche (articles, données, méthodologies,), soutenue également par les institutions publiques sous le vocable d’open science. [Objectifs :] Ces deux journées vous offriront une introduction aux principes de l’open et de la data science sous la forme d’une immersion pratique qui vous aidera à mettre en place un environnement numérique de recherche adapté à vos projets en cours ou futurs projets, tout en développant une réflexion critique sur les enjeux techniques et sociopolitiques des recherches numériques (approche Science Technologies Studies). L’objectif de ce cours n’est pas de former des ingénieur.e.s mais de donner une autonomie technique aux participant.e.s dans leur recherche numérique. [Méthode :] Lors de ces deux journées, nous ouvrirons ensemble la « boîte noire » de votre ordinateur. La session sera à l’image des principes de l’open et de la data science (itération, travail collaboratif, partage d’experience) et se basera sur les besoins/questionnements de chaque participant.e.s. Elle s’appuiera sur : - Une pédagogie active avec l’immersion dans une plateforme de développement collaboratif de logiciels (Gitlab) ; - les principes de la classe inversée (travail en groupe, recherche d’informations efficaces) ; - des exposés techniques et réflexifs sur l’open et la data science avec la proposition de plusieurs modules « à la carte » ; - du mentorat pour couvrir les besoins spécifiques de chacun.e.
Public visé: 
tout public
Résultats attendus de la formation: 
Avec l’essor du numérique, les projets de recherche nécessitent une attention toute particulière aux données et à leur cycle de vie (collecte, stockage, traitement, analyse, visualisation, etc.). Les principes et pratiques issus des data science sont ainsi de plus en plus intégrés dans les projets de recherche que ce soit dans les STM ou les SHS. D’autre part, l’émergence d’Internet a rendu possible la mise en oeuvre à grande échelle de méthodologies collaboratives associées à une ouverture des contenus de la recherche (articles, données, méthodologies,), soutenue également par les institutions publiques sous le vocable d’open science. [Objectifs :] Ces deux journées vous offriront une introduction aux principes de l’open et de la data science sous la forme d’une immersion pratique qui vous aidera à mettre en place un environnement numérique de recherche adapté à vos projets en cours ou futurs projets, tout en développant une réflexion critique sur les enjeux techniques et sociopolitiques des recherches numériques (approche Science Technologies Studies). L’objectif de ce cours n’est pas de former des ingénieur.e.s mais de donner une autonomie technique aux participant.e.s dans leur recherche numérique. [Méthode :] Lors de ces deux journées, nous ouvrirons ensemble la « boîte noire » de votre ordinateur. La session sera à l’image des principes de l’open et de la data science (itération, travail collaboratif, partage d’experience) et se basera sur les besoins/questionnements de chaque participant.e.s. Elle s’appuiera sur : - Une pédagogie active avec l’immersion dans une plateforme de développement collaboratif de logiciels (Gitlab) ; - les principes de la classe inversée (travail en groupe, recherche d’informations efficaces) ; - des exposés techniques et réflexifs sur l’open et la data science avec la proposition de plusieurs modules « à la carte » ; - du mentorat pour couvrir les besoins spécifiques de chacun.e.
Modalités d'alternance: 
pas d'alternance
Conditions spécifiques: 
Aucune condition technique préalable n’est requise, cette session étant destinée à surmonter les premières réticences à l’égard de son environnement technique souvent perçu comme une « boîte noire » quelque soit son niveau ! Les participant.e.s seront guidé.e.s pas à pas. Une plateforme de gestion collaborative de projets (lab.driss.org) sera mise à disposition lors de la formation avec l’ensemble des contenus abordés. Pour une session fructueuse, nous demandons aux participant.e.s de venir avec leur propre ordinateur (Bring Your Own Device) et de remplir un formulaire quelques jours avant la formation afin de mieux connaître leurs besoins spécifiques et leurs attentes.
Déroulement du stage
Modalités d'enseignement: 
Formation entièrement présentielle
Durée (heures): 
14 heures
Période de formation: 
Je, 03/10/2019 - Ve, 04/10/2019
Inscription
Période d`inscription: 
Je, 03/10/2019 - Me, 02/10/2019
Prise en charge des frais de formation possible: 
Oui
Contact de l'action de formation: 

URFIST de Lyon (20 Avenue Gaston Berger 69603 Villeurbanne)

Nom: 
URFIST de Lyon
Adresse: 
20 Avenue Gaston Berger
Code postal: 
69603
Ville: 
Villeurbanne
Téléphone fixe: 
04 72 43 12 89
Courriel: 
cherifa.boukacem@univ-lyon1.fr
Web: 
urfist.univ-lyon1.fr/
Région: 
Rhône-Alpes
Organisme formateur: 
URFIST de Lyon
Organisme de formation: 
URFIST de Lyon
Domaine - NSF: 
325
Domaine - Rome: 
32214
Niveau à l'entrée en formation: 
Information non communiquée
Niveau à l'entrée en formation obligatoire: 
Non
Formation certifiante: 
Non
Rythme de la formation: 
Temps plein
Modalités d'entrée sortie: 
Entrées / sorties à dates fixes
Langue utilisée lors de la formation: 
Français