Toujours heureux d’apprendre que nous sommes les intervenants de trophées gagnants : Trophées de l’open data : prime aux mutualisations et aux coopérations
L’OpenData dans la pratique ; avant de vous plonger dans le BigData, que vous serez trop peu à aborder, comprenez les principes de base pour normaliser, traiter et analyser les "Petites données" de votre quotidien.
Résumé
Démarche : OpenData ou Données Ouvertes
Durée : 7 heures
Objectif :
– être en capacité de comprendre l’intérêt de normaliser ses données et savoir comment le faire, pour les diffuser en OpenData.
Publics : Tout public
Pré-requis : Avoir des besoins métier. Un tableur et un éditeur de texte.
Méthodes mobilisées : Alternance d’apports théoriques et d’exercices de mise en application pratique.
Modalités et délais d’accès : Sur inscription préalable au minimum 1 semaine avant le début de la formation selon disponibilité du formateur.
Modalités d’évaluations : Une évaluation du niveau des stagiaires est réalisée avant l’entrée en formation par téléphone ou au moyen d’un questionnaire. Évaluation des acquis et de la satisfaction en fin de formation.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap ou présentant des difficultés d’apprentissage : nous pouvons proposer des solutions de compensation de nos prestations en adaptant les moyens pédagogiques, techniques et d’encadrement (les précisions).
Taux de satisfaction 2i2L : 96,34 % des stagiaires sont satisfaits à l’issue de leur formation.
Tarif : pour une demande de formation interne, nous consulter.
Programme
Connaître les réglementations
– analyser l’exemple des subventions aux associations
– lire et interpréter la loi
– lire et appliquer le décret
– composer et mettre en place le fichier
Maîtriser les tables de données
– écrire les noms de variables
– normaliser les modalités
– qualifier les modalités en colonnes
– comprendre le nettoyage de données
– comprendre le traitement de données
– comprendre l’analyse de données
Réaliser une table de données à saisir
– mettre en place un fichier tableur
– découvrir les règles de table
– comprendre l’intérêt des traitements possibles
– préparer les traitements de base (questions)
– enregistrer dans un format tableur
Comprendre l’intérêt de normer les données
– faire des filtres de colonnes (simple !)
– faire faire les traitements au tableur
– demander des calculs, sans calculer !
– faire un tri à plat
– faire un tri croisé
– faire un tri multi-varié
– sortir les enregistrements d’un tableau
– grouper les variables numériques
– grouper les variables nominales
– grouper les variables temporelles
– composer des tris sur du multi-vairé
Savoir commencer une analyse de données
– calculer des effectifs
– calculer des fréquences
– faire des graphiques
– savoir choisir le graphique adhoc
Réaliser une table de données existantes
– exporter de données d’une application métier
– importer les données dans un tableur
– vérifier les données
– nettoyer les données
– qualifier les données
– enregistrer dans un format tableur
Exporter les données dans un fichier texte
– savoir créer un fichier CSV ou TSV
– savoir définir les séparateurs de colonnes
– savoir définir les séparateurs de textes
– savoir définir les retours lignes
– vérifier le format texte
Tagger vos données
– renseigner les informations sur vos données
– choisir et poser une licence ouverte