FUN

Analyse de données quantitatives en sciences humaines et sociales (ADSHS) (FUN)

Analyse de données quantitatives en sciences humaines et sociales (ADSHS) (FUN)

Pas besoin d’être matheux pour être confronté, au quotidien, à une profusion de chiffres et de données statistiques. Dans les médias, sur les réseaux sociaux ou même dans les conversations ordinaires, il est courant d’argumenter, chiffres à l’appui. Pourtant, sommes-nous sûrs de savoir d’où viennent et comment ont été produites ces fameuses « données chiffrées » qui semblent faire autorité, ou qui animent tout au moins le débat ? Ce cours en ligne propose d’abord de revenir sur les raisons qui ont poussé les premiers chercheurs en sciences humaines et sociales à introduire les données statistiques dans leurs raisonnements, stabilisant des méthodes d’investigation de l’opinion et des pratiques qui se sont par la suite vulgarisées dans l’espace social.

Vous découvrirez ensuite les bases de cette construction de données, et les difficultés qui y sont associées, difficultés que l’on oublie bien souvent de mentionner lorsque l’on fait parler les chiffres. De la définition d’un échantillon à la réalisation de tests de validité statistique, en passant par les rudiments de la confection d’un questionnaire, de construction de variables, ou de composition de tableaux, vous entrerez donc dans la mécanique des données quantitatives en sciences humaines et sociales. Parce que si la notion de « big data » fait beaucoup parler d’elle ces derniers temps, il nous a semblé utile de rappeler qu’il n’est pas forcément donné à tous de parler de «données», du moins sans un minimum de formation.

Plan de cours

Ce cours se déroulera sur 6 semaines.
Semaine 1 : Pourquoi utiliser les statistiques en sociologie/sciences sociales ?
Semaine 2 : Les variables
Semaine 3 : Comment construire un échantillon ?
Semaine 4 : Comment élaborer un questionnaire ? & Savoir composer et lire un tableau de contingence
Semaine 5 : Deux variables sont-elles liées ? & Quelles sont les variables significatives dans mon enquête ?
Semaine 6 : Que signifie une relation ? L'interprétation des données en statistiques

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

S'initier à la Data Science et à ses enjeux (FUN) FUN
CY Cergy Paris Université

S'initier à la Data Science et à ses enjeux (FUN)

La Data Science d’un monde qui change ! La Big data, et plus généralement l’analyse de données, occupent une place de plus en plus importante au sein des stratégies de nombreuses organisations. Suivi de performance, analyse des comportements, découvertes de nouvelles opportunités de marché : les applications sont multiples, et intéressent des secteurs variés. Du e-commerce à la finance, en passant par les transports et la santé, les entreprises ont besoin de talents formés à la collecte, au stockage, mais aussi au traitement et à la modélisation des données.

Self Paced
Self-Paced
Pre-MBA Statistics (Coursera) Coursera
Indian Institute of Management Ahmedabad (IIMA)

Pre-MBA Statistics (Coursera)

Welcome to the Pre-MBA Statistics course! By the end of this course, you will be able to describe how statistics can be used to summarize, analyze, and interpret data. This course introduces you to some aspects of descriptive and inferential statistics. You will learn to distinguish between various data types and describe the operations that you can execute with each type of data and the right tools to use.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Big Data Analysis with Scala and Spark (Scala 2 version) (Coursera) Coursera
École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Big Data Analysis with Scala and Spark (Scala 2 version) (Coursera)

Manipulating big data distributed over a cluster using functional concepts is rampant in industry, and is arguably one of the first widespread industrial uses of functional ideas. This is evidenced by the popularity of MapReduce and Hadoop, and most recently Apache Spark, a fast, in-memory distributed collections framework written in Scala. In this course, we'll see how the data parallel paradigm can be extended to the distributed case, using Spark throughout.

Sep 14th 2026
4 Weeks
Matrix Methods (Coursera) Coursera
University of Minnesota

Matrix Methods (Coursera)

Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Big Data Analysis with Scala and Spark (Coursera) Coursera
École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Big Data Analysis with Scala and Spark (Coursera)

Manipulating big data distributed over a cluster using functional concepts is rampant in industry, and is arguably one of the first widespread industrial uses of functional ideas. This is evidenced by the popularity of MapReduce and Hadoop, and most recently Apache Spark, a fast, in-memory distributed collections framework written in Scala. In this course, we'll see how the data parallel paradigm can be extended to the distributed case, using Spark throughout.

Sep 14th 2026
4 Weeks
Interprofessional Healthcare Informatics (Coursera) Coursera
University of Minnesota

Interprofessional Healthcare Informatics (Coursera)

Interprofessional Healthcare Informatics is a graduate-level, hands-on interactive exploration of real informatics tools and techniques offered by the University of Minnesota and the University of Minnesota's National Center for Interprofessional Practice and Education. We will be incorporating technology-enabled educational innovations to bring the subject matter to life. Over the 10 modules, we will create a vital online learning community and a working healthcare informatics network.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Real-Time Big Data Access using HBase: Boosting Performance (Coursera) Coursera
LearnQuest

Real-Time Big Data Access using HBase: Boosting Performance (Coursera)

In the world of big data, the significant growth in both the sheer volume and variety of data has presented significant challenges. Apache HBase has emerged as a robust and scalable solution. HBase is a powerful, distributed, and scalable NoSQL database designed to handle large amounts of data while maintaining high performance.

Sep 14th 2026
3 Weeks
Data Processing Using Python (Coursera) Coursera
Nanjing University

Data Processing Using Python (Coursera)

This course is mainly for non-computer majors. It starts with the basic syntax of Python, to how to acquire data in Python locally and from network, to how to present data, then to how to conduct basic and advanced statistic analysis and visualization of data, and finally to how to design a simple GUI to present and process data, advancing level by level.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Julia Scientific Programming (Coursera) Coursera
University of Cape Town

Julia Scientific Programming (Coursera)

This four-module course introduces users to Julia as a first language. Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language developed specifically for scientific computing. This language will be particularly useful for applications in physics, chemistry, astronomy, engineering, data science, bioinformatics and many more.

Sep 14th 2026
4 Weeks
Infonomics I: Business Information Economics and Data Monetization (Coursera) Coursera
University of Illinois at Urbana-Champaign

Infonomics I: Business Information Economics and Data Monetization (Coursera)

Thriving in the Information Age compels organizations to deploy information as an actual business asset, not as an IT asset or merely as a business byproduct. This demands creativity in conceiving and implementing new ways to generate economic benefits from the wide array of information assets available to an organization. Unfortunately, information too frequently is underappreciated and therefore underutilized.

Sep 14th 2026
4 Weeks