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UNIGE Data Science Day
Le UNIGE Data Science Day est un colloque scientifique à destination des chercheurs et chercheuses de l’UNIGE, qui se déroule en début d'année académique.
Chaque année, le CCSD anime une réflexion collective sur l’approfondissement d’une thématique particulière. Cette réflexion est introduite lors du UNIGE Data Science Day et poursuivit dans le cadre d'autres activités lancées par le Centre. Véritable fil rouge, cette thématique se veut assez précise pour favoriser une contribution scientifique significative et un dialogue riche, mais également assez transversale pour permettre l’interdisciplinarité.
Pour son édition 2023, le thème du Data Science Day est «Data Science for All : How to teach and integrate Data Science in diverse Disciplines».
Cette rencontre se déroulera le 14 septembre 2023 de 9h15 à 18h30 à Uni Mail.
Programme

Plus de précisions sur le programme plus bas
Inscriptions
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(inscriptions ouvertes jusqu'au 4 septembre 2023)
Thematique 2023 : LA Science des données
pour toutes et tous
La science des données est devenue un outil essentiel pour les organisations et les individus afin d'extraire des informations et de la valeur de vastes quantités de données. Cependant, malgré l'importance croissante de la science des données, l'enseignement et l'intégration de cette science dans diverses disciplines posent encore des problèmes importants. Alors que certains domaines, tels que l'ingénierie et l'informatique, ont depuis longtemps adopté les méthodes quantitatives et l'analyse des données, de nombreuses autres disciplines universitaires, telles que les sciences humaines et sociales, n'ont pas traditionnellement mis l'accent sur ces compétences. Il peut en résulter un écart important dans la maîtrise des données entre les disciplines, ce qui peut entraver les collaborations interdisciplinaires et limiter les avantages potentiels de la science des données.
Pour relever ces défis, cette conférence vise à rassembler des experts de divers domaines pour discuter de la manière dont la science des données peut être enseignée et intégrée dans différentes disciplines, avec un accent particulier sur la dimension de la recherche. En partageant les meilleures pratiques et les approches innovantes de l'enseignement de la science des données, nous espérons promouvoir la démocratisation de l'enseignement de la science des données et permettre à des individus de tous horizons et de toutes disciplines de devenir compétents en matière de données et capables d'utiliser les données pour éclairer la recherche et la prise de décision.
Nous accueillerons des communications qui aborderont des sujets tels que :
- Les approches innovantes de l'enseignement de la science des données, telles que les cours interdisciplinaires et les opportunités d'apprentissage par l'expérience, qui permettent aux étudiants de développer les compétences dont ils ont besoin pour mener des recherches basées sur les données.
- Les meilleures pratiques pour intégrer la science des données dans différentes disciplines, y compris les stratégies pour surmonter la résistance ou le scepticisme à l'égard de la science des données dans certains domaines et pour promouvoir les collaborations interdisciplinaires entre les scientifiques des données et les chercheurs d'autres domaines.
- Défis et solutions pour enseigner la science des données à des populations d'étudiants diversifiées, et pour aborder les disparités dans la maîtrise des données à travers les disciplines
- Cas d'utilisation des applications de la science des données dans divers domaines, mettant en évidence les avantages potentiels de la science des données pour différentes disciplines et soulignant les collaborations interdisciplinaires réussies.
- Opportunités et défis pour les collaborations interdisciplinaires dans l'enseignement de la science des données, tels que l'établissement de partenariats entre départements ou institutions et la gestion des différences de terminologie et de méthodes, ainsi que la promotion de la recherche qui intègre la science des données à d'autres domaines.