DATA-CEVI est une UE "Ressource" qui interagit avec les UE "Projets" DA et VIN. Elle est organisée en 4 modules (ECUE) :

1) DATA-COLLECT
2) DATA-EXPLORE
3) DATA-VISU
4) DATA-INFER

Les cours, travaux dirigés (TD) et travaux en autonomie (TA) sont organisés dans le temps de façon séquentielle ou parallèle (selon les ECUE).

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Compétences travaillées :

Les trois premiers ECUE (DATA-COLLECT, DATA-EXPLORE, DATA-VISU) se rapportent à la compétence « Diagnostiquer » et forment aux apprentissages critiques suivants (Jalon 1) :

  • Diag 1.1 « Collecter et sélectionner des données techniques, économiques, sociales et environnementales pertinentes et fiables »
  • Diag 1.2 « Analyser et traiter des données techniques, économiques, sociales et environnementales »

Le dernier ECUE (DATA-INFER) se rapporte à la compétence « Valider » et forme aux apprentissages critiques suivants (Jalon 1) :

  • Val 1.1 « Décrire des données, des résultats, des phénotypes et les synthétiser »
  • Val 1.2 « Identifier les écarts et les points de conformité »

 

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Vous trouverez ci-dessous quelques ressources générales au sujet de l'agriculture numérique :

  • Comment les nouvelles technologies transforment l'agriculture (Groupe InVivo, 2016). Durée : 3min50

  • Les capteurs et le Big Data en agriculture (Terrena, 2015). Durée : 3min49
  • L'agriculture 2.0 (ARTE, FUTUREMAG, 2014). Durée : 14min57

  • Agridrone (pleinchamp.com, 2014). Durée : 3min40

 

DATA-COLLECT

A l’issue de l’ECUE 1 (DATA-COLLECT) l’élève sera capable :

  • de citer différentes sources de données agri-environnementales et d’identifier leur nature
  • d’appliquer différentes techniques de recherche, collecte et extraction de données décrites dans des formats variés (interrogation de BD, aspiration, recueil de données CSV, JSON…)
  • d’appliquer différentes méthodes de collecte de données en sciences sociales (questionnaire, entretien semi-directif, observation)

DATA-EXPLORE

A l’issue de l’ECUE 2 (DATA-EXPLORE) l’élève sera capable :

  • de manipuler des données dans un tableur par formule de calcul, commande interactive des menus, et par programmation
  • de manipuler des données avec le logiciel R (import, extraction, application de fonctions)
  • de décrire et  résumer un jeu de données en termes statistiques et à l’aide de graphiques simples adaptés

DATA-INFER

A l’issue de l’ECUE 4 (DATA-INFER) l’élève sera capable :

  • de définir et différencier les concepts liés à la théorie de l’échantillonnage
  • de calculer les estimations ponctuelles et par intervalle de confiance de paramètres d’une population et de choisir le meilleur estimateur d’un paramètre (critères de biais, variance, convergence)
  • d’effectuer un test de conformité

DATA-VISU

A l’issue de l’ECUE 3 (DATA-VISU) l’élève sera capable :

  • d’identifier et décrire différentes représentations graphiques possibles selon la nature des données et le message à communiquer (comparer, mettre en relation, représenter une distribution...
  • de réaliser la représentation graphique de données uni et bi-variée avec le logiciel R
  • d’évaluer la pertinence d’une représentation graphique existante