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Fiche Technique

Cette page détaille le contenu du module enseigné, elle explique, tour à tour, les prérequis, les objectifs ainsi que la méthode d'enseignement.


Le lecteur est fortement appelé à consulter cette section pour en apprendre et de se familiariser un peu plus avec le Module.




Les lignes qui suivent, rédigées conformément à l'Arrêté n° 903 du 20 juillet 2023 (fixant le programme d'enseignement pour l'obtention d'un diplôme de Licence en Communication) présentent, tour à tour, le module, son enseignement, les prérequis. En cliquant sur chaque accordéon, vous trouverez plus de détails.
Certains éléments ont un prolongement dans la page dédiée à l'Avant-propos, que l'étudiant consultera avec intérêt.

Faculté Faculté des sciences humaines et sociales
Département Département des sciences humaines
Filière Sciences de l'information et de la communication
Public cible Licence II
Description Support pédagogique
Intitulé de la matière Présentation et analyse des données
Chargé de la matière BAHLOUL Farouk
Contact farouk.bahloul@univ-bejaia.dz
Volume horaire global Quarante-cinq (45) heures
Volume horaire / semaine Une heure trente (01h30) / semaine
Durée de formation Quinze (15) semaines / Module semestriel (S III )
Crédit Deux (03)
Coefficient Deux (02)
Présentation du module Le module de présentation et d'analyse de données fait partie de l’unité d’enseignement méthodologique, à ce titre, il est d’orientation pratique.
Le module de présentation et d'analyse de données demande à ce que l’étudiant maîtrise un ensemble de connaissances dont l’objectif est de pouvoir fournir une analyse basée à la fois sur un raisonnement théorique [ logique et épistémologique ] et analytique [ Statistiques, Science des données ].
Le Module est à l’intersection de plusieurs disciplines scientifiques, il profite des sciences statistiques pour déterminer la terminologie adéquate à l’analyse.
Le Module se fonde aussi, dans une large mesure, sur la datalogie pour l’analyse des typologies de relations entre variables inscrites dans le cadre d’une analyse de données quantitatives. Enfin, le module s’appuie en partie aussi sur l’enseignement méthodologique de la première année, en effet, l’analyse des données demande une certaine habileté qui fait écho à une batterie de connaissances.
Le contenu du Module fait aussi intervenir des considérations liées aux capacités et aptitudes à la rédaction. L’une des visées du module est de pouvoir assister l’étudiant dans la maîtrise des méthodes et techniques de composition de comptes-rendus d’analyse (quantitatifs, qualitatifs ou mixtes) en obéissant à des standards bibliographiques (styles) les plus couramment utilisés. [ Nous présenterons dans les sections qui suivent les objectifs, prérequis et contenu de la matière ].

L’enseignement du module vise des objectifs que nous pouvons répartir en catégories :

  • Initier l’étudiant au raisonnement analytique
    Nous voulons, à travers ce support de cours, accompagner l’étudiant dans le processus de rencontre avec les données. Officiellement inscrit dans l’unité d’enseignement méthodologique, le module de présentation et analyse des données est l’occasion pour un travail sur les informations concrètes. Nous orienterons les connaissances contenues dans ce module vers leur aspect technique, l’analyse de données est une affaire de calculs et de représentations graphiques ;

  • Préparer l’étudiant à la conduite d’une enquête de terrain
    Le contenu du support insiste sur l’obligation de collecte de données. Les trois axes qui composent le présent support vont de la conceptualisation (définition en variables) vers l’analyse et l’interprétation des données de l’enquête. Cet exercice ne saurait être réalisé sans la maitrise des fondamentaux du travail d’enquête. Avec le développement des outils informatiques d’analyse des données, nous avons aussi réservé une part importante au travail sur le langage Python ;

  • Familiariser l’étudiant avec les principes de la logique des statistiques pour les sciences humaines
    En analyse et représentation des données il est engagé un grand nombre de connaissances issues des statistiques. L’analyse des données s’appuie ainsi pour une grande part de celles des statistiques, nous avons jugé important à ce titre de donner plus de place à la logique des formules mathématiques, leur construction ainsi que leur signification. Nous soutenons l’idée suivant laquelle l’apprentissage d’un outil, d'un langage, informatique d’analyse de données passe par une maîtrise des notions théoriques qui structurent cette conversion entre théorie et application informatisée ;

  • Développer chez l’étudiant les mécanismes d’analyse de données de l’enquête
    Toute analyse de données est une nouvelle expérience en elle-même. L’analyse des données prend un temps relativement long compte tenu de l’envergure de la recherche menée. L’un des objectifs de l’enseignement est de forger chez les étudiants un esprit qui questionne les données de manière systématique et continue, sans quoi ce travail d’analyse tournera en une succession d’étapes à valider ;

  • Permettre à l’étudiant de rédiger un rapport de recherche à partir des données issues de l’enquête
    Cet objectif est la résultante logique de ceux qui précèdent. En effet, l’analyse de données, ainsi pertinente soit-elle, se doit d’être bien communiquée, transmise au moyen de règles d’ « analyse » et de rédaction. Nous nous attacherons dans cet enseignement à fournir aux étudiants les bases du travail de dissémination de l’information.

Dans le cadre de l’enseignement du module de présentation et d’analyse des données, aucun prérequis particulier n'est nécessaire. En guise de préparation, l’enseignant fera un exposé détaillé des procédures mathématiques et méthodologiques dont l’étudiant aura besoin pour l’assimilation du contenu de la matière enseignée.
Le module profitera aussi des connaissances acquises dans le module écoles et méthodes concernant l’échantillonnage et les supports d’enquête en sciences humaines.

Le contenu du module est divisé en Trois Blocs (chaque Bloc contenant un nombre déterminé d' enseignement, chaque enseignement est réparti sur un ensemble de séance ).
Dans ce qui suit, nous allons donner un aperçu des grandes lignes de la matière enseignée. Vous pouvez cliquer sur l'item Sommaire, il vous redirigera vers une page présentant le contenu du module de manière interactive.

Contenu du Module

  • Bloc I | L'analyse des données en SHS
  • Enseignement 1 : Introduction à la recherche en SHS
  • Enseignement 2 : Introduction à l'analyse des données

  • Bloc II | Analyses descriptives & Probabilités
  • Enseignement 1 : L'analyse descriptive Univariée
    • Séance 1.1. : Les paramètres de tendance centrale
    • Séance 1.2. : Les paramètres de dispersion
    • Séance 1.3. : Les paramètres de position
  • Enseignement 2 : L'analyse descriptive Bivariée
    • Séance 2.1. : Les statistiques à double entrées
    • Séance 2.2. : Les indices statistiques bivariés
  • Enseignement 3 : Probabilités finis & Analyse combinatoire
    • Séance 3.1. : Les probabilités sur un Univers fini
    • Séance 3.2. : Les principes de l'analyse combinatoire

  • Bloc III | L'inférence Statistique
  • Enseignement 1 : Échantillonnage et estimation
  • Enseignement 2 : Le test d'hypothèse \(t\)
  • Enseignement 3 : Le test du \(\chi2\)
  • Enseignement 4 : L'analyse de la variance
    • Séance 4.1. : L'analyse de variance à un facteur
    • Séance 4.2. : L'analyse de variance factorielle
  • Enseignement 5 : La corrélation & La régression linéaire
    • Séance 5.1. : La corrélation
    • Séance 5.2. : La régression linéaire
  • Enseignement 6 : Les tests non paramétriques.

  • Annexes
    • Annexe 1 : Glossaire
    • Annexe 2 : Tables Statistiques

L’évaluation consiste essentiellement en un examen de fin de semestre ainsi qu’une évaluation continue.

L’enseignement du module se fait en présentiel et en ligne. Les étudiants disposent d’un espace e-learning pour échanger avec l’enseignant.