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Cours «Tableurs, data et visualisations» pour l'Ecole de journalisme de Sciences-Po.
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Tableurs, data et visualisations

Objectif du cours

Les étudiants de M1 sont confrontés dès leur première année aux statistiques et à l’utilisation des chiffres en vue de trouver une information et raconter une histoire. C’est un atelier crucial pour des étudiants ayant souvent effectué des études littéraires et parfois démunis en la matière. En jonglant avec les spécificités des tableurs, en maniant les formules et autres fonctions avec fluidité, ils creusent, vérifient, contextualisent, et rendent visuelles des informations jusque là éparses afin de réaliser des projets de journalisme de données.

Lien vers cette page : http://bit.ly/ddj-edj

Programme

Jour #1

Lien vers la présentation

Le journalisme s'appuie depuis longtemps sur les données mais la numérisation croissante et l'amélioration de l'informatique permet d'en faire beaucoup plus. Découverte des différents formats de données, des tableurs et des logiciels et principes à connaître.

  1. Moi
  2. Vous
  3. Le journalisme
  4. Les données

À lire pour la semaine prochaine

À faire

Pour le 1er avril, identifier une enquête de data-journalisme et en faire une critique détaillée.

Jour #2

Lien vers la présentation

Lien vers les données

Les données sont accessibles partout, parfois facilement (open-data), parfois avec un peu de travail (CADA notamment). La statistique et la compréhension des nombres sont des corollaires du travail avec les données.

  1. Où trouver des données
    1. L'open-data et les données ouvertes
    2. La CADA et l'accès aux fichiers administratifs
  2. Rappels statistiques
  3. Bases du tableur

Exercice

Travail statistique sur les données de la délinquance en France et à Paris et dans le Nord.

À lire pour la semaine prochaine

Jour #3

Lien vers la présentation

Lien vers les données

Le tableau croisé dynamique est l'outil magique pour tout journaliste travaillant avec les données. Il permettra de faire des premières visualisations pour donner un sens aux données.

  1. Visualisations simples
    1. Principes de base
    2. Typologie des visualisations
  2. Tableaux croisés dynamiques

Exercice

Tableaux croisés dynamiques et visualisations simple sur la réserve parlementaire.

À lire pour la semaine prochaine

Jour #4

Lien vers la présentation

Les données qui sont accessibles en ligne ne sont pas toujours très bien rangées. Il existe des outils pour les nettoyer, améliorer, standardiser, comme Open Refine, par exemple.

Jour #5

Lien vers la présentation

Les données sont accessibles en ligne, mais pas forcément avec un petit bouton «Télécharger». Certains outils ou manipulations existent pour les télécharger, et ensuite les nettoyer et les rendre exploitables.

  1. Importer avec Google Sheets
  2. Scraper avec data-miner.io

Jour #6

Lien vers la présentation

Parfois, les données qu'on recherche n'existent pas, il faut alors construire sa propre base de données. Cela ne se fait pas sans préparation.

Jour #7

Lien vers la présentation

Une fois les données récupérées et nettoyées et qu'un angle a été trouvé, vient le temps de faire des visualisations plus ambitieuses et à destination des lecteurs.

Jour #8

Premier bilan et retour sur les points problématiques.

Jour #9

Présentation de travaux de data-journalisme

Jour #10

Lien vers la présentation

Mener un projet de data-journalisme demande un peu d'organisation.

Jour #11

Jour #12

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