Datajournalisme - Faire parler les données

Jour 1

Introduction au Data Journalisme

• Découverte du Data Journalisme
• Bonnes pratiques
• Comment utiliser le Data Journalisme pour raconter une histoire
• Journalistes, informaticiens et graphistes
• La place de chacun dans le Data Journalisme
• Les compétences nécessaires

Trouver et valider des données

• Où et comment trouver des données ?
• Les données publiques
• Web Scraping
• Le crowdsourcing
• Utilisation de l'IA Générative pour explorer et extraire des données

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Récupérer des données d'un site Web avec un outil IA ou un service équivalent

Analyser les données avec un tableur

• Les fonctions de base et spécifique d'Excel pour le Data Journalisme
• Introduction à Google Sheets et son intégration avec l'IA Générative

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Prise en main d'Excel et utilisation de l'IA pour nettoyer les données

Jour 2

Principes de base des statistiques et erreurs à éviter

• Moyenne, médiane et écart-type
• Le calcul d'une progression

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en pratique sur des données avec l'aide d'outils d'IA

Visualisation des données

• Quelle mise en forme selon les données recueillies ?
• Histogrammes
• Diagrammes en bâtons et circulaires
• Nuages de points
• Le choix des formes et des couleurs
• Les erreurs à ne pas commettre
• L'IA Générative pour la création automatisée de visualisations

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Création d'un histogramme avec l'aide de l'IA

Géolocalisation et cartographie

• OpenStreetMap
• Google Maps
• Fichiers KML
• Utilisation de l'IA pour la géolocalisation de données

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Création d'une carte avec l'aide de l'IA

Outils de visualisation des données

• Infographie animée
• Infogram
• Piktochart
• Datawrapper
• RAWGraphs
• Introduction aux outils d'IA pour la visualisation de données

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en forme de données avec l'aide de l'IA

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des productions
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation