Décoder les données à travers 6 situations du quotidien
Clientèle cible
Cette formation s’adresse aux personnes en emploi et aux citoyennes et citoyens tout simplement curieux d’en savoir plus sur les données ou désireuses de suivre les autres formations du parcours.
Description
Ce n’est plus à démontrer, les données sont partout dans notre vie personnelle et notre vie professionnelle. La meilleure façon de pouvoir continuer à s’orienter dans ce déluge qui caractérise plus que jamais notre monde numérique et de se sentir moins vulnérable face lui est sans doute d’améliorer notre capacité à les identifier et à les interpréter correctement, essentiellement pour mieux comprendre ce qui nous entoure et être plus en mesure de prendre de bonnes décisions.
Loin de l’expérience aride, nous proposons par le biais de cette formation une exploration de 6 situations du quotidien qui interpellent chacune et chacun d’entre nous, dans un esprit ludique et très accessible. Cette exploration aidera l’apprenante et l’apprenant à identifier dans les situations proposées les principaux concepts statistiques et numériques en cause et fournira certaines clés pour les décoder.
Objectifs
- S’éveiller à la place qu’occupent les données dans des situations de tous les jours
- Se sensibiliser à l’importance d’interpréter adéquatement ces données pour en tirer la bonne information
Contenu
Situation 1: l’inflation
Éléments de concepts: Statistiques, fenêtre d'observation, base de temps, inflation
Situation 2: la marge d’erreur
Éléments de concepts: Marge d’erreur, intervalle de confiance, niveau de confiance
Situation 3: la signification statistique
Éléments de concepts: Signification statistique, différence significative, risque individuel/risque collectif
Situation 4: le risque absolu et le risque relatif
Éléments de concepts: Risque absolu/risque relatif
Situation 5: le traçage sur le Web
Éléments de concepts: Traçage sur le Web, témoins de navigation
Situation 6: l’apprentissage automatique
Éléments de concepts: Données massives, traitement du langage naturel, apprentissage automatique