Plan du cours SCI1101 - Introduction à la gestion de données (Automne 2026)
Ce cours est nouvellement offert dans le cadre du Certificat en gestion de données et le Microprogramme de 1er cycle en gestion de données. Découvrez ces programmes en visitant leurs pages.
Avertissement : Le plan de cours cadre affiché ici présente l’intention générale du cours. L’enseignant·e peut toutefois ajuster certains éléments (activités, séquences, évaluations). Le plan de cours officiel qui sera communiqué en début de session prévaudra.
3 crédits
Description officielle
Types de données et formats des jeux de données. Contextes et enjeux de la gestion de données. Principes, lois et règlements. Rôles et responsabilités des parties prenantes. Cycle de vie des données. Étapes de gestion de données. Sujets connexes.
Objectifs généraux
- Initier les étudiant.e.s à la gestion des données et aux contextes où se pratique cette gestion
- Sensibiliser les étudiant.e.s aux enjeux soulevés dans la gestion des données
Objectifs spécifiques
Au terme du cours, l’étudiant.e sera en mesure :
- De définir la notion de jeux de données
- D’expliquer les objectifs de la gestion de données
- D’utiliser des identifiants de manière appropriée dans une tâche de gestion de données
- D’expliquer les enjeux soulevés dans différentes situations de gestion de données
- D’expliquer les défis d’une gestion efficace de données dans des contextes spécifiques
- D’expliquer les rôles et responsabilités de chaque partie prenante dans la gestion de données
- De déterminer les principes, lois ou règlements applicables à un contexte spécifique de gestion de données
- D’expliquer le lien entre certains sujets connexes et la gestion de données (p.ex., intelligence artificielle, science ouverte, vol d’identité, biens communs informationnels, etc.)
- De décrire le cycle de vie des données, selon leur type et le contexte de gestion
- De décrire les fonctions principales des outils principaux pour la gestion de données
- D’appliquer un certain nombre de traitements de base à un jeu de données
- De distinguer les différents types de données présentes dans les milieux professionnels d’après leurs caractéristiques distinctives
Contenu du cours
Module 1 : Typologie et représentation des données
- Types de données : données ouvertes, données massives, données personnelles, données liées, données de recherche; métadonnées; jeux de données
- Caractéristiques des données : accessibilité, confidentialité, sensibilité, liaisons, volume, qualité
- Formats de représentation
Module 2 : Objectifs, enjeux et défis de la gestion de données
- Aspects éthiques et juridiques (p.ex., atteintes à la vie privée, désinformation, protection de la propriété intellectuelle, bilan énergétique du traitement de données massives, sécurité des données)
- Aspects politiques et socio-politiques (p.ex., transparence et imputabilité des administrations publiques, potentiel d’influence, souveraineté sur les données)
- Aspects pratiques, logistiques et technologiques (p.ex., protection des informations contenues dans les données, faisabilité des traitements de jeux de données massives, qualité variable des données, obstacles à l’accessibilité des données, sécurité des données)
- Aspects économiques (p.ex., optimisation de la gestion des organismes, monétarisation ou marchandisation des données, potentiel de développement d’applications lucratives)
- Aspects sociaux et culturels (p.ex., biais liés aux outils de traitement, découvrabilité ou valorisation des contenus culturels par les (méta)données)
Module 3 : Contextes de la gestion de données : parties prenantes, encadrements (principes, lois et réglementation applicables)
Module 4 : Outils principaux de la gestion de données
- Outils de collecte et de stockage
- Outils de pré-traitement
- Outils de traitement ou d’analyse
- Outils de diffusion
- Outils de sécurisation et de préservation
Module 5 : Sujets connexes à la gestion de données (p.ex., science ouverte, intelligence artificielle, biens communs informationnels, données biométriques, vol d’identité, droit à l’oubli, Web sémantique, Internet des objets)
Évaluation
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Travaux pratiques (50%)
- TP : appréciation d’un (ou plusieurs) site(s) de jeux de données à l’aide d’une grille d’évaluation
- TP : acquisition et stockage d’un jeu de données simple
- TP : encodage et transcodage d’un jeu de données
- Examen intra (25%)
- Examen final (25%)