Webinaire #1 : 30 formats collaboratifs pour explorer les données

Panel

Expert
Charles Népote
membre du Conseil d’administration d’OpenFoodFacts, ex Fing
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La vidéo

Déroulé

• 00’54” : présentation du projet ODEON par Karim
• 06’40” : “30 formats collaboratifs pour explorer les données”, présentation magistrale par Charles Népote
• 48’10” : quelques méthodologies élaborées ou testées par Datactivist présentées par Samuel Goeta
• 56’20” : séance de questions - réponses et de présentations d’autres méthodologies.

Documentation

Le support

Le support de la présentation “30 formats collaboratifs pour explorer les données” est disponible sur Google Slides.

Les liens partagés

• Challenge data #2 : 115 étudiants mettent les données publiques au service de l’intérêt général sur le Medium de Datactivist ;
• Guide d’organisation d’un sprint data, une méthodologie d’exploration des données expérimentée à l’occasion du Dataviz Challenge du 110 bis, laboratoire d’innovation du Ministère de l’éducation nationale, le 22 et 23 mars 2019 ;
• easydataviz, projet du designer colombien Jose Duarte, qui propose de nombreuses méthodologies de dataviz physiques ;
• le manifeste pour un “Data Humanism” publié dans PrintMag par la designeuse d’information Giorgia Lupi, à l’origine du projet de correspondance par visualisation de données Dear Data ;
• la page de l’Infolab du Grand Poitiers qui organise événements et concours pour valoriser les données mises à disposition pour l’aggloméraiton ;
• la page du projet PIAF (pour des IA francophones) où vous trouverez notamment des projets d’annotation collaboratifs d’articles ;
• la page de l’outil prodigy, élaboré par l’équipe de spaCy, pour déployer rapidement et efficacement des projets indépendants de machine learning et d’annotation ;
• Teachable machine, qui permet d’entraîner un ordinateur à la reconnaissance de schéma et d’introduire des publics non initiés à la notion de machine learning ;
• #tidytuesday, le rendez-vous hebdomadaire de la communauté R for data science pour explorer chaque semaine un jeu de données et confronter ses intuitions aux méthodes des autres dans le langage R ;