Module 7 – Maîtrise des données
Dans ce module, nous aborderons la culture des données.
Dans notre module précédent
Dans notre module précédent, nous avons abordé :
Nous avons parlé des éditeurs et des bailleurs de fonds, ainsi que de ce qui est important à leurs yeux. Y en a-t-il qui vous ont particulièrement intéressé ?
Un aspect important qui peut vous préparer à travailler pour ces éditeurs et bailleurs de fonds consiste à avoir une bonne maîtrise de la culture des données, tant sur le plan de sa définition que de son utilisation. La culture des données peut être difficile à définir, et même de nombreux chercheurs professionnels et organismes ont des définitions qui varient légèrement.
Dans le cadre de cette étude, nous utiliserons toutefois cette définition de la culture des données, telle qu’elle est présentée dans cet article de 2015 par Ridsdale C. et al. : « La culture des données est la capacité à collecter, gérer, évaluer et appliquer des données, de manière critique. »
Analysons cela en détail
Pour la plupart des gens, la culture générale signifie savoir lire et écrire. Or, puisque vous êtes ici en train de lire ce tutoriel et de prendre des notes, vous vous demandez peut-être ce que recouvre exactement la culture des données. Au fil des ans, la définition de la culture générale s’est complexifiée, à mesure que notre monde devenait plus complexe. La culture ne se limite pas à la lecture et à l’écriture, mais consiste également à assimiler ce que l’on lit et écrit, à y réfléchir de manière critique et à l’utiliser de façons nouvelles et originales. Voici quelques exemples de culture : rédiger une dissertation sur la question du genre chez Shakespeare ou formuler une hypothèse scientifique à partir d’autres expériences scientifiques dont on a pris connaissance. Cela revient à exploiter l’information de manière créative.
Si l'on transpose ce principe aux données, cela signifie que nous concevons la culture des données comme un processus qui consiste d'abord à lire les données, puis à les comprendre plus en profondeur et à établir des liens entre celles-ci et le monde réel, avant de les utiliser de manière créative (en créant des graphiques, des infographies ou des métadonnées) pour approfondir un sujet ou apporter une contribution au monde.
Même si la notion de culture des données peut sembler intimidante, elle fait partie intégrante des sciences. Et comme toutes les sciences, elle repose sur des compétences qui s'acquièrent par la pratique, comme n'importe quelle autre discipline !
Voyons en termes simples ce que recouvre chaque élément de la définition de la culture des données :
Collecter
Pour cela, vous serez en mesure d'évaluer de manière critique la fiabilité des sources de données (voir notre module sur la culture de la citation) et de vérifier si les données contiennent des erreurs (voir notre module sur les données erronées).
Gérer
Cela signifie que vous pouvez créer des métadonnées (voir notre module sur les métadonnées), nettoyer les données erronées (voir notre module sur les données erronées) et mettre en œuvre une gestion active des données.
Évaluer
Cela signifie que vous serez en mesure de déterminer l'outil de gestion des données le plus adapté à chaque tâche, ou la meilleure méthode d'analyse des données, d'identifier des solutions concrètes aux problèmes liés aux données dans le secteur océanographique, et d'élaborer et de mettre en œuvre un plan de gestion de vos données. (Consultez notre module consacré aux plans de gestion des données)
Postuler
Cela signifie que vous êtes capable de comprendre et d’appliquer les méthodes de citation et les licences relatives aux données, que vous avez conscience des enjeux et des défis majeurs liés aux données dans votre domaine, et que vous savez évaluer vos décisions antérieures en matière de données et déterminer si elles étaient pertinentes.
Au fil de ce cours, nous aborderons différents modules qui vous aideront à développer chaque aspect de vos compétences en matière de maîtrise des données.
Ces termes sont tirés de : Ridsdale, Chantel ; Rothwell, James ; Smit, Mike ; Bliemel, Michael ; Irvine, Dean ; Kelley, Dan ; Matwin, Stan ; Wuetherick, Brad ; Ali-Hassan, Hossam. (2015). Stratégies et bonnes pratiques pour l'enseignement de la maîtrise des données : rapport de synthèse des connaissances. 10.13140/RG.2 janvier 1922.5044.
Avant de partir ! Pensez à préparer le module suivant :
Avez-vous déjà le sentiment de maîtriser les données ? Pourquoi pensez-vous que la maîtrise des données est importante ? Parmi les quatre aspects de la maîtrise des données (collecte, gestion, évaluation ou application), lequel vous intéresse le plus et sur lequel aimeriez-vous en savoir plus ?
