Analyse de données et programmation pour les sciences sociales et humaines

La recherche en sciences humaines et sociales repose de plus en plus sur les données numériques, mais l'apprentissage du code peut sembler intimidant lorsque l'on vient d'un milieu non technique. Ce cours basé sur le texte comble ce fossé, introduisant la programmation et la littératie des données à travers un objectif doux et axé sur la recherche. Vous passerez des méthodes de recherche manuelles et chronophages à la collecte, au nettoyage et à l'analyse programmatiques des données, vous permettant de découvrir des modèles profonds dans les textes, les enquêtes et les archives historiques. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des données, les structures de fichiers et la logique de programmation de base adaptée aux chercheurs qualitatifs. - Lire et nettoyer des données textuelles non structurées, des archives historiques et des résultats d'enquêtes à l'aide de bibliothèques Python modernes. - Appliquer des méthodes statistiques de base aux ensembles de données des sciences sociales pour valider vos hypothèses de recherche. - Pratiquer la collecte structurée de données et les techniques de base de web scraping pour rassembler du matériel de recherche de manière programmatique. - Explorer les flux de travail de données modernes, y compris les environnements virtuels et les indications de type, pour garder votre code de recherche organisé et reproductible. En commençant par les définitions fondamentales des types de données et les concepts de programmation essentiels, ce cours vous guide étape par étape à travers des techniques pratiques de traitement de texte et d'analyse de données à l'aide d'explications écrites et d'exercices de code structurés. Ce cours est spécialement conçu pour les étudiants, les chercheurs et les professionnels des sciences humaines et sociales sans aucune expérience préalable en programmation. Commencez dès aujourd'hui votre voyage dans les humanités numériques et la recherche sociale axée sur les données.