Analyse de données sur les classes sociales et la stratification à l'aide de Python, Stata et d'outils d'IA
COORDINATION
Pablo Dalle y Rodolfo Elbert (IIGG-UBA/CONICET, Argentine)
Accueil: 27 / 08 / 2026 | Inscription: 02/06/2026 al 26/08/2026
Modalité: Cours virtuels en direct et ressources exclusives
Charge horaire: 90 heures
durée: semaines 2
Ce séminaire vise à offrir une formation introductive à l'analyse des données statistiques sur les inégalités, en considérant la classe sociale et d'autres axes de stratification sociale tels que le genre, l'origine ethnique et les groupes d'âge. Tout au long du séminaire, les étudiants utiliseront des outils de programmation en Python et Stata, assistés par des systèmes d'intelligence artificielle (IA).
L'objectif est de développer des syntaxes/scripts permettant une intégration fluide entre différents langages de programmation et logiciels d'analyse statistique. Nous travaillerons sur différentes étapes de l'analyse statistique : i. outils de traitement et d'édition de bases de données, ii. analyse et visualisation de données descriptives, et iii. développement de modèles statistiques inférentiels multivariés.
Ce séminaire a une orientation pratique ; à travers des travaux pratiques individuels et en groupe, il vise à développer des compétences pour travailler avec des bases de données d'enquêtes sur les classes sociales et la stratification sociale dans le cadre de la conception d'échantillons probabilistes.
Cours 1 : Introduction à la programmation Python. Concepts de base de Python dans Google Colab. Bibliothèques, objets et scripts.
Cours 2 : Traitement et édition de bases de données avec Python. Conversion de fichiers entre Python, Excel et Stata à l’aide de Google Colab.
Cours 3 : Analyse descriptive des variables catégorielles et quantitatives avec Stata. Construction de variables complexes. Recatégorisation.
Cours 4 : Construction des principales variables indépendantes pour étudier les inégalités : classes sociales, statut professionnel, origine ethnique, cohortes d'âge, sexe.
Analyse univariée (mesures de tendance centrale, de position, de dispersion) et analyse bivariée (tableaux de contingence) dans Stata.
Cours 5 : Corrélation et régression linéaire simple. Graphiques. Analyse avec Stata.
Cours 6 : Régression linéaire multiple. Graphiques. Analyse avec Stata.
Cours 7 : Analyse bivariée et trivariée des tableaux de contingence dans Stata. Introduction aux modèles de régression logistique. Rapports de cotes.
Cours 8 : Modèles de régression logistique multivariée dans Stata.
Leçon 9 : Visualisation des données. Histogrammes, diagrammes en boîte et autres types de graphiques en Python (Matplotlib).
Cours 10 : Tests d’hypothèses. Comparaison des modèles statistiques. Analyse de l’adéquation du modèle, choix du modèle statistique le plus approprié. Le rôle de la théorie.
Le cours se déroulera en ligne et combinera des séances synchrones et asynchrones. Sur deux semaines, dix séances seront proposées : huit en direct et deux disponibles en différé.
Les cours en direct se dérouleront via la plateforme Zoom. Les mardis et jeudis de 17h à 20h ARGCela permettra une interaction directe entre les participants. De plus, les étudiants auront accès à des ressources exclusives, disponibles dans la salle de classe virtuelle, qui viendront compléter le contenu abordé lors de chaque séance.
| Inscription anticipée (jusqu'au 08/07) | Inscription générale (du 09/07 au 10/08) | Inscription sans réduction (du 11/08 au 26/08) | |
| Centre des membres à part entière ou associés | USD 100 | 150 USD | USD 200 |
| Aucun lien | USD 150 | 225 USD | USD 300 |
Consultas: [email protected]
