"Big data" : capture et analyse de données massives

ldemo2640  2019-2020  Louvain-la-Neuve

"Big data" : capture et analyse de données massives
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.
3 crédits
20.0 h
Q2
Enseignants
Schnor Christine;
Langue
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

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
L'évaluation prend la forme d'un examen écrit.
Faculté ou entité
en charge
PSAD


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
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