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Axe de recherche en histoire numérique
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====== Ateliers de l'Axe de recherche en histoire numérique ======

====== Programme 2022-2023 ======

===== Ateliers « Cycle Data » =====
{{:atelier:midjourney-pour-cycle-data-small_70.png?nolink |}}

//Illustration : montage à partir d'images générées par [[https://www.midjourney.com/home/|MidJourney]] ([[https://midjourney.gitbook.io/docs/terms-of-service|conditions d'utilisation]]), par Morgane Pica.//

==== Présentation ====

Ce cycle, organisé par Morgane Pica, a pour but de rendre accessible à tous les possibilités offertes par les données numériques à la recherche en Histoire. À cheval sur deux années scolaires, il s’adresse aux enseignants-chercheurs, doctorants et masterants ; débutants, faux-débutants et curieux sont les bienvenus. Nous allons progresser à rebours, en partant de la visualisation, pour aller vers la conception, afin que la finalité et l’utilité soient toujours comprises. À noter : la progression est également technique. Ainsi, nous considérons qu’il est compliqué pour un débutant d’accéder directement aux séances dites « avancées », tandis qu’une personne qui a assisté à toutes les séances dites d’ « introduction » y sera bien plus à l’aise.

Nous prévoyons une heure de matériau théorique à chaque séance, afin de laisser du temps à la pratique assistée, ainsi qu’aux idées et questions de chacun. Le matériau, le plan et une bibliographie succincte seront mis à disposition des participants sur GitHub pour chaque séance, fournissant des outils pour reprendre et approfondir le contenu en fonction des goûts et besoins de chaque participant.

Le cycle a vocation à recommencer et se renouveler chaque fois qu’il vient à son terme afin de permettre aux nouveaux arrivants dans le domaine de bénéficier de la même opportunité de découverte.
Le cours utilisant des outils précis, une journée de permanence dans les bureaux du LARHRA, à la MSH de l’avenue Berthelot, sera ouverte entre deux séances pour permettre de venir installer ces outils directement avec les membres de l’ARHN afin de régler les problèmes en amont de la pratique.

==== Inscription ====

Pour s'inscrire à un ou plusieurs ateliers, merci de remplir [[https://framaforms.org/inscription-a-un-atelier-du-cycle-data-de-larhn-1665649088|ce sondage]]. Cette démarche est nécessaire car les salles ont une capacité d'accueil limitée et le lien de visioconférence ne sera pas disponible publiquement et, à moins que vous ne nous signaliez explicitement que vous souhaitez rester en contact, nous supprimerons les données collectées dès l'atelier terminé.

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==== Dépôt des ressources du cours ====

[[https://github.com/Semantic-Data-for-Humanities/Cycle-Data|Cycle Data sur GitHub]]

==== Séances ====

=== Les bases de la visualisation de données (dataviz) ===

  * Date : 1er décembre 2022 - 14h-16h (CET).
  * Lieu : MSH-LSE, salle Élise Rivet.
  * Niveau : Introduction.

=== Agréger plusieurs jeux de données (mashup) ===

  * Date : 2 février 2023 - 14h-16h (CET).
  * Lieu : MSH-LSE, salle André Frossard.
  * Niveau : introduction.

=== Nettoyer des données avant visualisation ===

  * Date : <del>6 avril</del> 10 mai 2023 - 14h-16h (CET).
  * Lieu : MSH-LSE, salle Élise Rivet.
  * Niveau : introduction.

=== Comment se procurer des données ? ===

  * Date : 1r juin 2023 - 14h-16h (CET).
  * Lieu : MSH-LSE, salle Élise Rivet.
  * Niveau : introduction.

=== Séances prévues en 2023-2024 ===

Cette liste est susceptible de changer, en fonction des retours sur les séances de 2022-2023.

  * Comprendre les carnets JuPyTer de l'ARHN pour plus d'autonomie (niveau avancé).
  * Customiser les carnets JuPyTer de l'ARHN pour (encore) plus d'autonomie (niveau avancé).
  * Quelques bases de SPARQL pour les carnets JuPyTer de l'ARHN (niveau avancé).
  * Héberger son mashup de données avec Fuseki (niveau avancé).
  * Créer un projet personnel sur Geovistory (séance bonus).

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==== Plan des séances ====

=== 1 - Dataviz ===

== Introduction : ==


  * "Davaviz" ?
  * SHS et statistiques
  * "Données" ?

== Prérequis : ==


  * Matériel
  * Connaissances

== Présentation des données : ==


  * Le projet Maritime History
  * Le projet Slave Voyages

== Méthodologie : ==


  * Quelques principes de dataviz
  * Le biais d'analyse
  * "Vive les tableaux" ?
  * Le format CSV
  * Naviguer dans le dépôt du Cycle

== L'outil RawGraphs : ==


  * Présentation
  * Pratique

== Palladio (Stanford University) : ==

  * Présentation
  * Pratique
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