Voici un parcours d'apprentissage que vous pouvez utiliser comme guide pour vous aider à naviguer dans votre parcours de la littératie des données. Les parcours d'apprentissage sont organisés en fonction des différentes étapes du cheminement des données et du niveau d'aptitude.
Base
Débutant
- Que sont les données? Introduction à la terminologie et aux concepts
- Qualité des données en six dimensions
- Intendance des données : introduction
- Intendance des données : normes en matière de données et métadonnées
- Le cheminement des données : éléments d'une navigation réussie
- L'importance des données désagrégées : introduction (partie 1)
- L'importance des données désagrégées : introduction (partie 2)
Intermédiaire
- L'éthique des données : une introduction
- L'éthique des données : les examens éthiques
- Principes des données FAIR : Qu'entend-on par FAIR
- Adéquation de la qualité des données à l'utilisation prévue (cours)
- Combattre la désinformation
- Évaluer les données à l'ère de la désinformation : guide étape par étape
Étape 1 : Définir, trouver, recueillir
Intermédiaire
Aucun produit disponible.
Étape 2 : Explorer, nettoyer, décrire
Étape 3 : Analyser, modéliser
Intermédiaire
- Statistique 101 : corrélation et causalité
- Les intervalles de confiance, partie 1 : l'incertitude liée à l'estimation
- Les intervalles de confiance, partie 2 : comparer deux groupes
- Les intervalles de confiance, partie 3 : facteurs qui influencent la largeur d'un intervalle de confiance
- Statistique 101 : biais statistique
- Apprentissage automatique : une introduction
- Cadre pour l'utilisation des processus d'apprentissage automatique de façon responsable à Statistique Canada (publication)