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Descriptif
Python en code et no-code pour la cartographie de réseaux
Présentation de Maya Anderson-Gonzalez et Célya Gruson-Daniel de Inno3
Pour cette quatrième séance, Maya et Célya font un retour d'expérience de deux projets menés au sein du cabinet de conseil en innovation ouverte Inno3 sur la cartographie de réseaux. La mise en comparaison de ces deux projets, l'un recourant à un script écrit en Python pour la collecte des données, l'autre par un outil déjà existant, permet de réfléchir sur de nombreuses dimensions : le choix d'une solution impliquant de la programmation vs. un logiciel déjà existant ; l'intégration d'une expertise extérieure dans une équipe pour développer le morceau de code nécessaire pour la collecte et la mise en forme des données ; les stratégies différentes de documentation des étapes de traitement des données.
Intervenants
Thèmes
Notice
Documentation
Github #cocopyshs
Informatique - Python
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Cours/Séminaire
#CocoPySHS 2021/2022 - Séance 1 - Pois-chiche et "Franken-Code" - Verrouillage technologique et alimentation durable : le cas des légumineuses
Salord, Tristan
Pour cette première séance, Tristan est revenu sur la stratégie qu'il a développé pour rendre vivantes des données d'ingrédients afin d'éclairer l'usage des légumineuses dans l'alimentation. Pour cela, il a rendu visible l'ensemble des opérations nécessaires pour passer de l'idée générale à sa décomposition en problèmes pouvant donner lieu à automatisation. Il a aussi partagé des éclairages et des expériences de sa pratique.
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Cours/Séminaire
#CocoPySHS 2021/2022 - Séance 4 - Python en code et no-code pour la cartographie de réseaux
Anderson-González, Maya (19..-....),
Gruson-Daniel, Célya (1986-....)
Pour cette quatrième séance, Maya et Célya font un retour d'expérience de deux projets menés au sein du cabinet de conseil en innovation ouverte Inno3 sur la cartographie de réseaux. La mise en comparaison de ces deux projets, l'un recourant à un script écrit en Python pour la collecte des données, l'autre par un outil déjà existant, permet de réfléchir sur de nombreuses dimensions : le choix d'une solution impliquant de la programmation vs. un logiciel déjà existant ; l'intégration d'une expertise extérieure dans une équipe pour développer le morceau de code nécessaire pour la collecte et la mise en forme des données ; les stratégies différentes de documentation des étapes de traitement des données.
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Cours/Séminaire
#CocoPySHS 2021/2022 - Séance 3 - Utilisation de scripts Python en amont d'Iramuteq pour l'analyse textuelle
Loubère, Lucie (1980-....)
Pour cette troisième séance, Lucie montre ses pratiques peu visibles de transformation des données, en amont de l'usage d'un logiciel spécialisé (dans ce cas, Iramuteq). La programmation en langage Python permet d'avoir une forte flexibilité pour collecter les données et constituer différents corpus textuels qui respectent les formats attendus par le logiciel.
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