Les données des GLAM (musées, archives, bibliothèques...) : de l'analyse à la curation numérique

Cours-séminaire hebdomadaire, chaque mercredi de 14h à 16h

Semestre: automne

Enseignant : Dr. Nicola Carboni

Code:  32M7134

Lieu: IFAGE 403

Lien moodle: 

REMARQUE PRÉLIMINAIRE

Ce cours est conçu pour des étudiants en sciences humaines: aucune compétence préalable en informatique n'est requise.

PRÉSENTATION

Le cours introduira les étudiants aux méthodes de data science pour l'étude des musées. Grâce à l'augmentation rapide de la production et du partage de données par les institutions culturelles, nous avons désormais la possibilité de les utiliser pour analyser les multiples aspects d'un musée. En utilisant les données d'une collection de musée, nous pouvons examiner leur politique d'acquisition et analyser la décolonisation de leur catalogue. En utilisant les données de provenance, nous pouvons comprendre l'origine et l'histoire d'une collection. En utilisant les données d'exposition, nous pouvons comprendre la construction d'un canon artistique. En utilisant les données sur les visiteurs, nous pouvons vérifier comment le public réagit aux expositions ou à sa conception. En utilisant les données, nous pouvons connecter différentes collections de musées et organiser des expositions numériques. 

Nombreuses sont les applications possibles des données et des méthodes de data science, pour mieux comprendre les musées, leurs collections et leur public. Ce séminaire introduira les étudiants à la méthode et aux techniques d'analyse des collections numériques des musées. Les étudiants apprendront à formuler des questions avec des données et à utiliser les techniques de la science des données pour la collecte et l'intégration des données, leur harmonisation, la curation des données, l'ingénierie des données, l'enrichissement des données et enfin la visualisation des données.

Acquis

À la fin du cours, les étudiants auront une familiarité conceptuelle et pratique avec des techniques telles que :

• la curation de données, le processus de nettoyage et de remodelage d'un jeu de données en utilisant des outils informatiques. 
• l'analyse de données, l'utilisation de données pour répondre à des questions/prendre des décisions sur un sujet.
• la visualisation des données, l'utilisation de graphiques pour représenter et communiquer avec les données.