UE604 - Approches quantitatives et modélisation mathématique en SHS

Type d'UE
Séminaires de centre
Centres
Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
http://www.lps.ens.fr/~nadal/Cours/HN/ 
Langues
français
Mots-clés
Dynamiques sociales Économie Humanités numériques Informatique et sciences sociales Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales Urbaines (études)
Aires culturelles
-

Cours du master Humanités Numériques de PSL http://www.chartes.psl.eu/fr/cursus/master-humanitesnumeriques

Ce cours, pluri- et trans-disciplinaire, porte sur une palette de méthodes quantitatives pour l'analyse de données et la modélisation mathématique : analyse multi-variée ; méthodes économétriques ; modélisation multi-agent ; modèles dynamiques (dynamiques de population…), théorie des jeux...

Les notions et techniques seront systématiquement illustrées sur des cas concrets d’intérêt en SHS. Le cours demandera une forte implication des étudiants : mise en œuvre des méthodes sur des données réelles, lecture critique d'articles. La validation se fera sur un travail personnel s'appuyant sur un article scientifique.

Le programme détaillé sera affiché sur la page internet du cours.

Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.

  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Julien Randon-Furling   maître de conférences, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne /
Contacts additionnels
-
Informations pratiques

Voir le site web du Cours

Contact : Jean-Pierre Nadal par courriel

Dand le cadre du master humanités numériques, le cours compte pour 4 ECTS

Direction de travaux des étudiants

Sur rendez-vous uniquement

Réception des candidats

Sur rendez-vous uniquement

Pré-requis

Ce cours est organisé pour les étudiants de M2 du master Humanités numériques de PSL. Il est également ouvert à tous, étudiants en master, doctorants, post-doctorants, jeunes et moins jeunes chercheurs, de tous domaines des SHS.

Nous faisons confiance aux interactions entre participants et enseignants pour permettre l'adaptation du niveau du cours à celui des étudiants (priorité donnée aux étudiants validant le cours dans le cadre du master Humanités numériques).

Il est préférable que les étudiants possèdent :

  • des connaissances de base en statistiques (cf UE "Méthodes quantitatives et modélisation mathématique" du M1 du master Humanités numériques)
  • une pratique minimale de la programmation, sous R ou Python, qui pourra être développée en cours de semestre (cf UE "Algorithmie et programmation pour les humanités")
  • Des notions de base en analyse, algèbre linéaire et probabilités aideront, mais toutes les notions utiles seront introduites/expliquées lorsque nécessaire.
  • Autre lieu Paris
    École Nationale des Chartes, 65 rue Richelieu 75002 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, jeudi 11:00-13:00
    du 8 octobre 2020 au 7 janvier 2021


Intervenant·e·s


  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Julien Randon-Furling   maître de conférences, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne /

Planning


  • Autre lieu Paris
    École Nationale des Chartes, 65 rue Richelieu 75002 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, jeudi 11:00-13:00
    du 8 octobre 2020 au 7 janvier 2021


Description


Type d'UE
Séminaires de centre
Centres
Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
http://www.lps.ens.fr/~nadal/Cours/HN/ 
Langues
français
Mots-clés
Dynamiques sociales Économie Humanités numériques Informatique et sciences sociales Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales Urbaines (études)
Aires culturelles
-

Cours du master Humanités Numériques de PSL http://www.chartes.psl.eu/fr/cursus/master-humanitesnumeriques

Ce cours, pluri- et trans-disciplinaire, porte sur une palette de méthodes quantitatives pour l'analyse de données et la modélisation mathématique : analyse multi-variée ; méthodes économétriques ; modélisation multi-agent ; modèles dynamiques (dynamiques de population…), théorie des jeux...

Les notions et techniques seront systématiquement illustrées sur des cas concrets d’intérêt en SHS. Le cours demandera une forte implication des étudiants : mise en œuvre des méthodes sur des données réelles, lecture critique d'articles. La validation se fera sur un travail personnel s'appuyant sur un article scientifique.

Le programme détaillé sera affiché sur la page internet du cours.


Master


Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.


Renseignements


Contacts additionnels
-
Informations pratiques

Voir le site web du Cours

Contact : Jean-Pierre Nadal par courriel

Dand le cadre du master humanités numériques, le cours compte pour 4 ECTS

Direction de travaux des étudiants

Sur rendez-vous uniquement

Réception des candidats

Sur rendez-vous uniquement

Pré-requis

Ce cours est organisé pour les étudiants de M2 du master Humanités numériques de PSL. Il est également ouvert à tous, étudiants en master, doctorants, post-doctorants, jeunes et moins jeunes chercheurs, de tous domaines des SHS.

Nous faisons confiance aux interactions entre participants et enseignants pour permettre l'adaptation du niveau du cours à celui des étudiants (priorité donnée aux étudiants validant le cours dans le cadre du master Humanités numériques).

Il est préférable que les étudiants possèdent :

  • des connaissances de base en statistiques (cf UE "Méthodes quantitatives et modélisation mathématique" du M1 du master Humanités numériques)
  • une pratique minimale de la programmation, sous R ou Python, qui pourra être développée en cours de semestre (cf UE "Algorithmie et programmation pour les humanités")
  • Des notions de base en analyse, algèbre linéaire et probabilités aideront, mais toutes les notions utiles seront introduites/expliquées lorsque nécessaire.