ATELIERS NUMERIQUES

Ateliers passés

Les bases du Big data accessible à tous-tes (les jeunes chercheur-euses) (3, 12, 26 mars et 16 avril 2021)

Description
De plus en plus, les jeunes chercheurs génèrent ou accèdent à de grandes quantités de données - les Big Data - pour leurs recherches. L'apprentissage à partir de ces données ("analytics") permet l'acquisition de connaissances (ou l'interprétation d'une problématique de recherche) à partir d'un ensemble de données. Afin de le faire de manière efficace et scientifique, les chercheurs doivent adopter une approche d'amélioration continue basée sur la résolution de problèmes par l'application de méthodes, techniques et pratiques spécifiques. Une fois que les données pertinentes nécessaires à la résolution de problèmes ont été identifiées, il faut y accéder et elles peuvent alors être explorées et analysées. Toutefois, il est important que les chercheurs visualisent d'abord les données afin d'avoir une vue d'ensemble des données avant de procéder aux analyses ultérieures. Ces dernières peuvent varier considérablement en fonction de la structure des données et des objectifs des chercheurs.

Contenu

  • Atelier 1 : Le Big Data : la base pour résoudre les problèmes ? (Professeur Diego Kuonen)
  • Atelier 2 : Les fondements de la programmation pour l'analyse des données (Dr David A. Cucci)
  • Atelier 3 : Visualisation des données (Prof Stéphane Guerrier)
  • Atelier 4 : Introduction à la régression (Profs Maria-Pia Victoria-Feser et Stéphane Guerrier)

 

 

Atelier 1 : Le Big Data : la base pour résoudre les problèmes ?

 

Objectifs
Ce premier atelier vous permettra de mener une réflexion structurée sur la "véracité" ("veracity") et la "valeur" ("value") des données avant même de commencer un projet de recherche. Vous apprendrez les éléments de base pour définir, structurer et contextualiser une approche d'analyse des données, afin d'élaborer une stratégie de résolution des problèmes, de hiérarchiser les solutions et de les implémenter. Après une explication théorique de cette approche d'amélioration continue, une application pratique sera effectuée en petits groupes sur la base d'études de cas apportées par vous en tant que participant.

Contenu

- Introduction théorique : démystification de thèmes tels que les grandes données, l'Internet des objets, les approches d'analyse des données ("analytics"), l'intelligence artificielle et le processus d'amélioration continue appliqué à l'analyse des données.
- Travail de groupe basé sur des études de cas fournies par les participants.
- Présentations et discussions de groupe.

Intervenant

Diego Kuonen, CStat PStat, a fondé Statoo Consulting en 2001 et conseille régulièrement sur l'application de l'ingénierie et de la réflexion statistiques à l'analyse des Big Data pour les entreprises et les organismes publics en Suisse et en Europe aux niveaux opérationnel, tactique et stratégique. En outre, il est actuellement professeur de sciences des données à la Geneva School of Economics and Management (GSEM) de l'Université de Genève, en Suisse, et directeur fondateur du nouveau programme de Master of Science in Business Analytics de la GSEM. Actuellement, il est également le principal conseiller scientifique et stratégique en matière de Big Data Analytics, d'innovation des données et de science des données pour la direction et le conseil de direction de l'Office fédéral de la statistique (OFS) à Neuchâtel, en Suisse. Il est classé dans plusieurs listes mondiales de Big Data, Analytics et Data Science Top 100 Influencers, et il est très actif sur Twitter.

 

 

 

Atelier 2 : Les fondements de la programmation pour l'analyse des données

 

Objectifs

Ce cours de courte durée fournit les concepts essentiels du langage de programmation R pour le développement de modèles d'analyse de données de base. Ce deuxième atelier vous permettra d'acquérir les connaissances de base de la programmation (statistique) avec R. Le langage R s'est imposé par sa flexibilité et son efficacité pour l'analyse des données. Dans cet atelier, vous apprendrez à exploiter différentes structures de données pour gérer les données de manière appropriée, et à manipuler les données à l'aide de différents opérateurs logiques, structures de contrôle et fonctions. Vous apprendrez également à présenter vos résultats d'analyse de données pour une recherche reproductible.

Contenu

- Introduction à la programmation en R : structures de données, opérateurs logiques, structures et fonctions de contrôle.
- Recherche reproductible : knitr et rmarkdown.

Intervenant

Davide A. Cucci a obtenu une maîtrise et une licence en ingénierie informatique de l'École polytechnique de Milan et un doctorat en ingénierie informatique de la même université en 2014. De 2015 à 2019, il a été chercheur post-doc au Laboratoire d'ingénierie géodésique de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne, en Suisse. Depuis 2020, il est recherche associé senior au Laboratoire d'analyse des données de l'Université de Genève, en Suisse. Ses intérêts de recherche vont de la robotique et de la navigation à la vision par ordinateur, la photogrammétrie et la modélisation stochastique des capteurs.

 

 

 

Atelier 3 : Visualisation des données

 

Objectifs

Ce cours de courte durée présente une introduction aux outils modernes de visualisation de données. Dans le monde des Big Data, ces outils sont essentiels pour analyser des quantités massives de données en mettant en évidence des informations utiles telles que les tendances, les valeurs aberrantes et les structures dans les données. Ils sont inévitables tant pour l'analyse exploratoire des données que pour la présentation des résultats de l'analyse des données afin de prendre des décisions fondées sur les données. Dans cet atelier, vous apprendrez les principes, méthodes et concepts clés nécessaires à la visualisation des données pour vos besoins d'analyse des données.

Contenu

- Discussion sur la façon de choisir le type de visualisation qui convient le mieux à l'objectif de l'analyse des données.
- Pratiques de visualisation des données dans R.

Intervenant

Stéphane Guerrier a obtenu une maîtrise et une licence en génie de l'environnement de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne et un doctorat en statistiques de l'Université de Genève en 2013. Il a été professeur assistant au Département de statistique de l'Université d'État de Pennsylvanie, State College, PA, États-Unis, et au Département de statistique de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, Champaign, IL, États-Unis. Depuis janvier 2019, il est professeur assistant de statistique et de science des données à l'Université de Genève, financé par le Fonds national suisse de la recherche scientifique "Excellenza Professorial Grant". Ses recherches portent sur la statistique computationnelle, le traitement du signal et l'analyse des données.

 

 

 

Atelier 4 : Introduction à la régression

 

Objectifs

Ce court cours est une introduction à l'analyse de régression linéaire, le premier niveau des analyses des Big Data. Ces modèles permettent de relier un résultat à un ensemble de prédicteurs d'intérêt, de manière assez souple. Les modèles de régression sont au cœur de l'analyse des données lorsque les objectifs sont soit la prédiction, soit la comparaison de groupes, comme l'évaluation des effets d'un traitement.  Les méthodes statistiques associées (estimation, validation, test) représentent un aspect important de l'analyse des données à l'aide de la régression.

Contenu

Ce cours couvre l'analyse de régression, y compris les méthodes d'estimation, les tests de signification, l'analyse résiduelle (pour la validation du modèle) et l'interprétation des modèles.

Intervenant-es

Maria-Pia Victoria-Feser est titulaire d'un doctorat en statistiques de l'Université de Genève. Elle est professeur de statistique au GSEM depuis 2002. Avant cela, elle a été chargée de cours en statistique à la London School of Economics, puis professeur boursier à la faculté de psychologie et des sciences de l'éducation de l'Université de Genève.  Ses intérêts de recherche portent sur les statistiques méthodologiques et informatiques, en mettant l'accent sur les problèmes pratiques dans des disciplines telles que l'économie, les sciences sociales, la psychologie et les sciences médicales (biostatistiques). Elle a bénéficié de plusieurs bourses de recherche et a publié dans des revues de premier plan en statistique, a co-écrit un livre sur les biostatistiques et a supervisé plusieurs doctorants qui occupent actuellement des postes de professeur et de chercheur à l'université.

Stéphane Guerrier a obtenu une maîtrise et une licence en génie de l'environnement à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne et un doctorat en statistique à l'Université de Genève en 2013. Il a été professeur assistant au Département de statistique de l'Université d'État de Pennsylvanie, State College, PA, États-Unis, et au Département de statistique de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, Champaign, IL, États-Unis. Depuis janvier 2019, il est professeur assistant de statistique et de science des données à l'Université de Genève, financé par le Fonds national suisse de la recherche scientifique "Excellenza Professorial Grant". Ses recherches portent sur la statistique computationnelle, le traitement du signal et l'analyse des données.

Deviens un chercheur connecté ! (9 et 19 mars 2021)

Objectifs
Dans ce module, après avoir complété votre profil, vous découvrirez l'articulation entre les différents réseaux et plateformes numériques (Atelier 1). Vous apprendrez à travailler systématiquement sur plusieurs plateformes afin de créer un espace de recherche numérique clair, cohérent et homogène, avec un plan d'action qui vous permettra d'utiliser au mieux les réseaux et plateformes numériques afin d'atteindre vos objectifs professionnels (Atelier 2).
Ce module est composé de deux ateliers qui ciblent deux préoccupations du jeune chercheur : la création d'une identité numérique professionnelle et la valeur ajoutée à ses perspectives de carrière professionnelle.

Contenu
- Atelier 1 : Réseaux sociaux, plateformes collaboratives et profilage numérique
- Atelier 2 : Votre stratégie médiatique au service de vos ambitions professionnelles

 

 

Atelier 1 : Réseaux sociaux, plateformes collaboratives et profilage numérique

 

Objectifs
Pour chaque média social qui sera présenté, vous apprendrez le POURQUOI, le QUOI et le QUI liés à l'utilisation de chacun d'entre eux. Vous définirez comment et quand adopter un média social spécifique et dans quel contexte. Vous apprendrez les techniques et les meilleures pratiques pour maintenir activement votre (vos) profil(s), de manière efficace et responsable, à des fins professionnelles. De plus, vous apprendrez les principales bases pour faire une écoute active des médias sociaux sur votre domaine et/ou groupe d'intérêt.

Contenu
- Aperçu des réseaux sociaux (Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube...) et des plateformes de collaboration (universités, ResearchGate, ORCiD...).
- Quels sont les médias à utiliser et dans quel but ?
- Établir un profil et affiner votre présence dans les médias sociaux.
- Les meilleures pratiques.
- Surveillance personnelle et écoute des médias sociaux.
- Compétences médiatiques (communication responsable, éthique, etc.).
- Perspectives, avantages et limites .

Intervenants
Anne-Laure Payot est titulaire d'une maîtrise en communication et médias de l'Université de Genève, qu'elle a obtenue en 2011. Elle a plusieurs années d'expérience dans la communication et le journalisme, notamment à la Ville de Genève, au Musée d'Art Moderne et Contemporain de Genève et au journal 24heures. Elle a rejoint le Bureau de la Communication de l'Université de Genève en 2013. Parallèlement à la gestion des médias sociaux, elle a travaillé 6 ans au Service de Presse de l'Université et a contribué au Journal de l'UNIGE. Après avoir terminé sa formation de spécialiste des médias sociaux au SAWI, elle est devenue responsable des médias sociaux au sein du département de communication de l'Université de Genève.

Massimo Caine a complété ses études en biologie moléculaire à l'Université de Padoue (B.Sc) et à l'Université catholique de Louvain (M.Sc), avant de poursuivre ses recherches à l'Université de Lausanne puis de Genève. Parallèlement, il a développé ses compétences médiatiques et a fondé TheScienceBreaker, dont il est également le rédacteur en chef. Après divers mandats en communication et relations publiques à l'Université de Genève depuis 2014, il est devenu responsable de la gestion des médias sociaux de la Faculté des sciences et dirige actuellement TheScienceBreaker en mettant l'accent sur la formation des doctorants en communication scientifique fondamentale (panorama de la communication scientifique et édition de vulgarisation).

 

 

Atelier 2 : Votre stratégie médiatique au service de vos ambitions professionnelles

 

Objectifs
Sur la base de votre (vos) identité(s) esquissée(s) dans le premier module, vous allez également acquérir les compétences et les pratiques de travail nécessaires pour établir un plan d'action visant à mettre les réseaux de médias au service de vos ambitions professionnelles. A la fin de l'atelier, vous aurez toutes les clés en main pour agir et interagir sur les médias sociaux et les plateformes collaboratives de manière cohérente afin de réaliser vos objectifs professionnels personnels.

Contenu
- Dans le développement professionnel du chercheur, la nécessité de créer un espace de recherche numérique clair, cohérent et homogène comme base d'un réseau de collaboration solide
- Les outils et les pratiques de travail nécessaires pour élaborer un plan d'action correspondant au stade où vous vous trouvez dans le cycle de la recherche
- Les débuts d'une réflexion sur l'identité numérique de votre chercheur professionnel.
- Les clés du succès.
- Avantages et limites.

Intervenant
Maura Hannon a suivi une formation en Economie Politique (BA) à la Western University Australia et en Stratégie, Marketing, Finance et Economie (MBA) à la Curtin University of Technology. Au cours des 20 dernières années, elle a traduit et édité des rapports et des ouvrages dans des domaines aussi variés que les services web, la politique, la finance, la technologie et la communication pour les secteurs privé et public. Depuis plusieurs années, elle met ses compétences au service d'institutions universitaires, notamment CUSO et l'Université de Lausanne, pour lesquelles elle anime des ateliers sur les médias sociaux et les plateformes collaboratives pour les jeunes chercheurs.

De l’idée à la diffusion numérique: valoriser et diffuser sa recherche en mots et en images (29 octobre, 12 et 19 novembre 2020)

Objectifs :

Vulgariser ses recherches scientifiques et les rendre à la fois compréhensible et attrayantes sur un support média numérique pour un public de non-spécialistes est un vrai défi pour tout scientifique. Tel est l’enjeu de ce module. Ce module permettra aux doctorant-e-s et post-doctorant-e-s d’élaborer un message textuel et visuel efficace pour communiquer de manière persuasive par le biais des médias numériques et ainsi partager leur recherche, hypothèses, résultats, opinions avec un large public.

 

Ce module est composé de trois ateliers:

  • Atelier 1 : Ecrire pour les médias numériques et le grand public
  • Atelier 2 : Communication visuelle pour médias numériques
  • Atelier 3 : La science du storytelling et du storyboarding

 

 

ATELIER 1: Ecrire pour les médias numériques et le grand public

 

Descriptif
Ecrire pour être lu et compris d’un large public est un casse-tête pour les chercheur-e-s, d’autant plus sur les médias numériques. Comment retenir l’attention ? Comment faire passer des connaissances pointues, des concepts complexes ?

En observant les règles de l’écriture efficace, il devient possible de résoudre ces questions. Au moins partiellement. Relevons-en quelques-unes : déterminer son public cible, choisir son niveau de vocabulaire ; limiter le nombre de mots par phrases ; recourir au présent de l’indicatif ; trouver de bons exemples.

Cette formation se veut concrète et propose des outils pratiques, simples à mettre en œuvre.

 

Objectifs

  • Connaître les règles de l’écriture efficace ;
  • Savoir titrer son texte/article ;
  • Comprendre le principe du chapeau d’un article ;
  • Connaître les attentes des médias numériques en matière de textes scientifiques ;
  •  Analyser ses textes selon la proposition de Lasswell: Qui dit quoi à qui par quel moyen et avec quel effet ;
  • S’exercer à l’écriture efficace.

 

Contenu
Apports théoriques : écrire de façon simple, connaître la façon dont le lecteur appréhende un texte, adopter les règles de l’écriture efficace, rédiger titre et chapeau d’un article.

Exercices pratiques : rédaction des éléments d’accroche d’un article, travail sur le texte/article/résumé qui aura été soumis lors de l’inscription

 

Animateur
Jean-Blaise Held,
 MicroPlume sàrl (http://www.microplume.ch), est formateur d'adulte et coach dans le domaine de la communication orale et écrite : écriture efficace, entraînement médias, discours, conduite d'entretiens, prise de parole en public. Il a été chargé de cours à l’UNIFR de 2004 à 2020 (relations publiques, écriture journalistique, écriture web, mediatraining). Il enseigne la communication écrite et orale à la HEIA Fribourg et pour la formation continue de la HEG Fribourg. M. Held a été journaliste à RTS durant 20 ans et rédacteur responsable des Cahiers protestants (2000-2004).

 

 

ATELIER 2: Communication visuelle pour médias numériques

 

Descriptif
L'atelier de communication visuelle tend à fournir les connaissances théoriques et les moyens techniques pour réaliser des éléments graphiques dans le but de communiquer des messages à destination d'un public cible via les médias numériques. À travers une alternance de présentation de notions théoriques et d'ateliers pratiques, les participant-e-s seront amené-e-s à se poser les bonnes questions et à mobiliser les meilleurs moyens pour atteindre leur objectif communicationnel.

 

Objectifs

  • Pouvoir préparer des éléments visuels à destination des médias électroniques
  • Construire des éléments visuels concis et engageants à partir d'une matière complexe
  • Comprendre les bases des codes et des registres de l'expression graphique
  • Connaître des moyens pour réaliser des compositions graphiques simples

 

Contenu

  • Bases du graphisme
    • Dimensions, orientation
    • Pleins, vides
    • Grille, marges, alignement
    • Couleurs
    • Typographie
  • Composition graphique
    • Consistance
    • Efficacité
    • Registre
    • Cohérence du message
  • Destinataire du message
    • Qui
    • Quoi, action
    • Notion de temps
    • Notion d'espace
  • Contraintes techniques (monde numérique)
    • Format d'image
    • Poids de fichier
    • Type de fichier
    • Compression
    • Déclinaisons

 

Animateur
Julien Jespersen
travaille à la Division de la formation et des étudiants (DIFE) en tant que développeur web. Il a travaillé en tant que graphiste durant de nombreuses années aux Activités culturelles ainsi qu’au Service de communication de l’UNIGE. De plus il anime des cours de mise en page et d’illustration au sein de la DIFE.

 

 

ATELIER 3: La science du conte et du storyboarding

 

Description
Il y a eu de grands scientifiques qui ont abandonné l'école, mais il n'y a pas eu de grands scientifiques qui n'ont pas raconté d'histoires !
Je cherche à challenger, inspirer et former les scientifiques à utiliser les techniques narratives et les stratégies employées dans le cinéma pour produire des présentations, des publications et des outils de médias numériques persuasifs. Emprunter des stratégies et des techniques de communication aux cinéastes et les appliquer à la communication scientifique aidera les scientifiques à mieux communiquer sur leurs recherches, et les scientifiques sont assez sages pour le faire !

Objectifs

  • Communication percutante de nos recherches, diffusion et publication
  • Préparer le scénario et le story-board de notre recherche
  • Culture audiovisuelle : mieux comprendre et interpréter les films
  • L'utilisation du récit dans les médias numériques


Contenu

  • Théorie : Histoire et narration, narration scientifique, écriture et scénarisation, structures narratives alternatives.
  • Pratique : Les participants réécrivent leur biographie, les résumés de leurs articles déjà publiés (ou en préparation) et les présentations en se basant sur ce qu'ils ont appris dans l'atelier.


Intervenant
Dr Angelone est un scientifique et un cinéaste. Il enseigne la "réalisation de films pour les scientifiques", le storytelling et le storyboarding" et le "vidéo-journalisme pour les scientifiques" dans différentes universités, instituts de recherche et festivals de cinéma. Il est le fondateur du Global Science Film Festival en Suisse, et travaille comme membre du jury de prestigieux festivals de cinéma. Angelone a réalisé plusieurs films de fiction et documentaires. Il a développé la recherche scientifique sur la génétique des populations, les maladies, la médecine légale, la conservation de la faune, les médias sociaux et les conflits entre l'homme et l'éléphant. Angelone est titulaire d'un doctorat en études cinématographiques et en biologie.

 

Éthique et données : une question de responsabilité numérique (15 octobre 2020)

Description
Notre société a évolué à un point tel qu'elle est dirigée par les services et les données numériques. Pour le meilleur ou pour le pire, le temps nous le dira, mais il est clair que ce sera sans retour en arrière. Sur cette voie de la transition numérique, les jeunes chercheurs-euses doivent être pleinement conscient-e-s de leur responsabilité lorsqu'ils-elles conçoivent des systèmes et des services et qu'ils-elles font de la recherche. Comprendre les implications sous-jacentes, les principes et la façon de raisonner dans ce nouvel environnement est désormais essentiel pour les jeunes chercheurs-euses.

Objectifs
Cette session vise à sensibiliser à la responsabilité croissante que nous avons en tant que chercheurs-euses face à la numérisation de notre société en introduisant des éléments simples et concrets qui peuvent être mis à profit pour évaluer les questions éthiques et sociales dans ce contexte d'une société axée sur les services et les données.

Contenu
Après avoir présenté le contexte et les préoccupations générales, nous introduirons un cadre de raisonnement sur les questions éthiques et sociales dans le domaine des TIC. Un principe de base sera présenté et discuté, suivi d'une méthode pas à pas pour analyser ces situations d'un point de vue éthique et social. Les participant-e-s s'engageront ensuite dans un travail de groupe pour aborder une situation concrète et présenter leurs résultats à tous pour en discuter.

 

Animateur

Jean-Henry Morin est professeur associé en systèmes d'information à l'Université de Genève, Institut des sciences des services de l'information. Il est directeur du programme de licence en systèmes d'information et en science des services et président de ThinkServices, un think(do)tank genevois sur la science des services et l'innovation, où ThinkData.ch a été conçu. Il a été professeur à la Korea University Business School, professeur invité à la Yonsei School of Business et chercheur invité à Fasoo.com en Corée du Sud. En 2001, il a été cofondateur d'une société basée à Genève et spécialisée dans les solutions de gestion des performances des entreprises. Son principal intérêt de recherche et de pratique est la sécurité de l'information, avec un accent particulier sur la gestion des droits numériques (DRM) dans le secteur des entreprises. Son travail sur la gestion des exceptions dans les environnements DRM a été transféré à l'industrie en partenariat avec Fasoo.com. Ce travail s'inscrit dans le domaine de la recherche sur la sécurité socialement responsable et durable. Il mène également des recherches sur la technologie blockchain, l'informatique en nuage, l'Internet des objets, la vie privée, la protection des données et la transparence. Son vif intérêt pour la Pensée Computationnelle  en tant que compétence a servi de base à ThinkServices et à la création d'un FabLab universitaire à Genève. Il est l'auteur d'un livre sur la responsabilité numérique (Editions Fyp, 2014) dans lequel il suggère la valeur de la confiance et de la transparence éclairées comme base d'un principe émergent de co-conformité (collaborative compliance).

Twitter : @jhmorin

LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jhmorin/

 

PhD Library Camp transversal (3 et 8 septembre 2020)

Objectif
Dans le module 1, vous apprendrez les meilleures pratiques en matière de gestion des données de recherche (organisation, stockage et partage des données, etc.). Dans le module 2, vous serez confronté aux nouveaux défis liés à la publication scientifique (libre accès, exigences des bailleurs de fonds, indicateurs d'évaluation de la recherche, etc.).

 

Module 1 "Gestion des données de recherche en tant que scientifique junior"
Cet atelier indépendant d'une journée vous aidera à améliorer vos compétences en matière de gestion des données au quotidien et à long terme, y compris l'organisation, le stockage et le partage des données et, bien sûr, les principes FAIR. Vous apprendrez à vous conformer aux nouvelles exigences du FNS concernant la soumission d'un plan de gestion des données (DMP) et aurez le temps de commencer à rédiger votre premier DMP en suivant ce modèle.


A la fin du module 1, vous serez en mesure de:
- Appliquer les bonnes pratiques pour l'organisation et la dénomination des fichiers
- Valoriser l'importance des métadonnées
- Appliquez les bonnes pratiques pour le stockage de vos données de recherche avec les outils disponibles à l'UNIGE
- Valorisez les avantages du dépôt de vos données de recherche dans un dépôt d'archives et sélectionnez-les
- Valoriser les avantages de la publication d'un document de données- Remplir un plan de gestion des données (DMP) selon le modèle du FNS

 


Module 2 "Publication d'un article : comment faire un choix éclairé"
Cet atelier indépendant d'une journée vous introduira dans le monde de la publication scientifique et de son côté "Open Access". Nous parlerons des nouveaux défis et enjeux dans ce domaine, y compris les dernières exigences des agences de financement et les indicateurs utilisés pour évaluer la recherche. En bref, vous obtiendrez les clés pour effectuer des choix réfléchis pour vos futures publications afin de valoriser votre carrière scientifique.


À la fin du module 2, vous serez en mesure de:
- Maîtriser le processus de publication scientifique
- Gérer vos droits d'auteur en tant qu'auteur
- Expliquer les défis liés à l'édition en libre accès
- Appliquer les lignes directrices de l'UNIGE concernant l'accès ouvert
- Appliquer les exigences des principaux organismes de financement pour les publications en libre accès
- Améliorez votre visibilité grâce à la création d'un ORCID
- Trouver et examiner les principaux indicateurs bibliométriques comme le facteur d'impact et l'indice h


Dates et lieu
Jeudi 3 (Module 1) et mardi 8 septembre 2020 (Module 2), 9h00-16h30

 

Intervenants:

Equipe de la CODIS

Votre stratégie média au service de vos ambitions professionnelles (26 juin 2020)

Objectifs
Sur la base de son ou ses identités numériques ébauchées lors du premier module, le ou la participant∙e entamera une réflexion sur les dimensions qui viendront affiner son identité professionnelle numérique vers une unité cohérente. Il ou elle aura en outre élaboré une stratégie et poser un plan d’action dans le but de mettre les réseaux médias au service de ses ambitions professionnelles. Au terme de l’atelier, il ou elle aura toutes les clés en main pour agir et interagir sur les médias sociaux et les plateformes collaboratives de manière cohérente dans le but d’atteindre ses objectifs professionnels personnels.

Contenu

  • La nécessité du réseau numérique de collaboration dans le développement professionnel du chercheur.
  • Etablir une stratégie et échafauder un plan d’action.
  • Les dimensions à impliquer lors du développement d’un réseau numérique : début d’une réflexion
  • Les clés de succès.
  • Avantages et limites.

Durée
3 h

Animatrice
Maura Hannon s’est formée en économie politique (BA) à la Western University Australia et en stratégie, marketing, finance et économie (MBA) à la Curtin University of Technology. Depuis 20 ans, elle traduit et édite des rapports et travaux dans des domaines aussi variés que le web service, la politique, la finance, la technique ou la communication, pour le secteurs privés et publiques. Depuis plusieurs années, elle met ses compétences aux services des institutions académiques, notamment la CUSO et l’Université de Lausanne pour lesquels elle anime des ateliers sur les médias sociaux et les plateformes collaboratives pour les jeunes chercheurs.

Big data : les fondements pour résoudre des problèmes ? (11 juin 2020)

Descriptif
De plus en plus souvent, les chercheurs-euses génèrent ou accèdent à une quantité importante de données – les mégadonnées (« big data ») – pour leurs recherches. Des procédés d’analyse de données (« analytics ») permettent l’acquisition de connaissances (ou l’interprétation d’une problématique de recherche) à partir d’un ensemble de données. Or, pour conduire leurs recherches de manière efficace et durable, les chercheurs-euses doivent s’approprier d’une démarche d’amélioration continue de l’analyse de données qui repose sur la résolution de problèmes par l’application de méthodes, techniques et pratiques spécifiques.

Objectifs
Ce module permettra aux chercheur-euses de mener une réflexion structurée sur la véracité (« veracity ») et la valeur (« value ») des données avant même d’engager une recherche. Il ou elle apprendra les éléments de base pour définir, structurer et mettre en contexte une démarche d’analyse de données, dans le but de développer une stratégie de résolution de problèmes, de hiérarchiser des solutions et de les mettre en œuvre. Après une explication théorique de cette démarche d’amélioration continue, une application pratique sera réalisée en petits groupes à partir d’études de cas amenées par les participant-e-s.

Contenu

  • Introduction théorique : démystification de thèmes tels que le big data, l’Internet des objets, les approches d’analyse de données (« analytics »), l’intelligence artificielle et le processus d’amélioration continue de l’analyse de données.
  • Travail de groupe à partir d’études de cas apportées par les participant-e-s.
  • Présentations des groupes et discussion.

Durée
3h

Animateur
Diego Kuonen, CStat PStat CSci, a fondé Statoo Consulting en 2001 et conseille régulièrement les entreprises et les organismes gouvernementaux en Suisse et en Europe sur l'application de l'ingénierie et de la réflexion statistiques à l'analyse des grandes données, aux niveaux opérationnel, tactique et stratégique. En outre, il est actuellement professeur de sciences des données à la Geneva School of Economics and Management (GSEM) de l'Université de Genève, en Suisse, et directeur fondateur du nouveau programme de Master of Science in Business Analytics de la GSEM. Actuellement, il est également le principal conseiller scientifique et stratégique en matière d'analyse des grandes données et de science des données pour la Direction et le Conseil de direction de l'Office fédéral de la statistique (OFS) à Neuchâtel, en Suisse. Il est classé dans plusieurs listes mondiales au Top 100 des influenceurs sur le Big Data, Analytics and Data Science, et il est très actif sur Twitter.

Réseaux sociaux, plateformes collaboratives et profil numérique (6 mars 2020)

Descriptif

Au terme de l’atelier, les participant∙e∙s auront défini un profil et construit leur∙s page∙s (Twitter, LinkedIn, …). Il ou elle aura saisi les relations entre les divers réseaux sociaux et plateformes numériques de collaboration. Il ou elle aura en outre les clés pour maintenir activement sa ou ses pages, de manière efficace et responsable, dans un but professionnel.

 Contenu

  • Tour d’horizon des réseaux sociaux (Twitter, LinkedIn, …) et des plateformes collaboratives (academia, ResearchGate, …).
  • Quels médias privilégier, dans quel but ?
  • Construction d’un profil : les marches à suivre (en fonction du niveau des participants).
  • Les bonnes pratiques institutionnelles.
  • Engagement personnel (veille, …) et institutionnel.
  • Compétences médiatiques (communication responsable, respect de l’autre, etc.).
  • Avantages et limites.

Durée
3 h

Animateurtrice

Anne-Laure Payot est titulaire d'un master en communication et médias de l'Université de Genève, qu'elle a obtenu en 2011. Elle a plusieurs années d'expérience dans la communication et le journalisme, notamment à la Ville de Genève, au Musée d'art moderne et contemporain de Genève et au journal 24heures. Elle a rejoint le Bureau de la communication de l'Université de Genève en 2013. Parallèlement à la gestion des médias sociaux, elle a travaillé 6 ans au Bureau de presse de l'Université et a contribué au Journal de l'UNIGE. Après avoir terminé sa formation de spécialiste des médias sociaux au SAWI, elle est devenue responsable des médias sociaux au sein du département de communication de l'Université de Genève.

Massimo Caine a complété ses études en biologie moléculaire à l'Université de Padoue (B.Sc) et à l'Université catholique de Louvain (M.Sc), avant de poursuivre ses recherches à l'Université de Lausanne, puis à Genève. Parallèlement, il a développé ses compétences médiatiques et a fondé TheScienceBreaker, dont il est également le rédacteur en chef. Après divers mandats en communication et relations publiques à l'Université de Genève depuis 2014, il est devenu responsable de la gestion des médias sociaux de la Faculté des sciences et dirige à présent TheScienceBreaker en mettant l'accent sur la formation des doctorants en communication des sciences fondamentales (paysage de la communication scientifique et édition de vulgarisation).