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UE500 - Approches quantitatives et modélisation mathématique en sciences sociales


Lieu et planning


Planning en cours de validation.


Description


Dernière modification : 11 mai 2024 16:01

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.phys.ens.fr/~nadal/Cours/HN/ 
Langues
anglais français
Mots-clés
Informatique et sciences sociales Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s
  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche (retraité·e), CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Julien Randon-Furling   professeur junior, ENS Paris-Saclay

Cours du master Humanités numériques et computationnellles (ENC, 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...

Chaque séance présentera un travail particulier, en cours ou ayant donné lieu à au moins une publication scientifique, et qui sera une occasion d'introduire des approches et méthodes.

Voir la page du séminaire.

Le programme 2024-2025 sera similaire à celui de l'année 2023-2024 (voir https://enseignements.ehess.fr/2023-2024/ue/704)


Master


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


Renseignements


Contacts additionnels
-
Informations pratiques

Contact : Jean-Pierre Nadal par courriel.

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

Lieu du cours : École nationale des Chartes, 65 rue Richelieu 75002 Paris

Jours/horaires à confirmer : 1er semestre / hebdomadaire, les jeudis de 10:00 à 12:00, à partir de mi-octobre 2024.

Voir site web du cours pour toute autre information.

Direction de travaux des étudiants

Uniquement sur rendez-vous.

Réception des candidats

Uniquement sur rendez-vous.

Pré-requis

Ce cours est organisé pour les étudiants de M2 du master Humanités numériques de PSL. Il est également ouvert à toutes et tous, étudiant·e·s en master, doctorant·e·s, postdoctorant·e·s, 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 ou d'un master de l'EHESS).

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.

Dernière modification : 11 mai 2024 16:01

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.phys.ens.fr/~nadal/Cours/HN/ 
Langues
anglais français
Mots-clés
Informatique et sciences sociales Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s
  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche (retraité·e), CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Julien Randon-Furling   professeur junior, ENS Paris-Saclay

Cours du master Humanités numériques et computationnellles (ENC, 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...

Chaque séance présentera un travail particulier, en cours ou ayant donné lieu à au moins une publication scientifique, et qui sera une occasion d'introduire des approches et méthodes.

Voir la page du séminaire.

Le programme 2024-2025 sera similaire à celui de l'année 2023-2024 (voir https://enseignements.ehess.fr/2023-2024/ue/704)

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

Contacts additionnels
-
Informations pratiques

Contact : Jean-Pierre Nadal par courriel.

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

Lieu du cours : École nationale des Chartes, 65 rue Richelieu 75002 Paris

Jours/horaires à confirmer : 1er semestre / hebdomadaire, les jeudis de 10:00 à 12:00, à partir de mi-octobre 2024.

Voir site web du cours pour toute autre information.

Direction de travaux des étudiants

Uniquement sur rendez-vous.

Réception des candidats

Uniquement sur rendez-vous.

Pré-requis

Ce cours est organisé pour les étudiants de M2 du master Humanités numériques de PSL. Il est également ouvert à toutes et tous, étudiant·e·s en master, doctorant·e·s, postdoctorant·e·s, 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 ou d'un master de l'EHESS).

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.

Planning en cours de validation.