Le traitement des données en histoire et sciences sociales. Méthodes et outils
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- Nombre de pages553
- PrésentationBroché
- Poids0.85 kg
- Dimensions15,4 cm × 24,0 cm × 3,0 cm
- ISBN978-2-7535-2048-6
- EAN9782753520486
- Date de parution30/08/2012
- CollectionDidact Méthodes
- ÉditeurPU Rennes
Résumé
Ce nouvel ouvrage, dont l'objectif est de concilier théorie et pratique, fait suite à "Traiter des données historiques " paru en 2001 dont il se veut le prolongement et un complément. L'ambition est d'offrir une panoplie de méthodes, en exposant pour chacune : Les concepts de base sous-jacents, avec le vocabulaire qui les décrit. Au fil du texte, nous avons choisi de donner des explications aussi simples que possible en reléguant, pour les lecteurs intéressés, dans des " enclos mathématiques " des présentations plus formalisées (i.
e. avec des formules mathématiques). Le type des données qu'elles traitent et le formatage approprié pour être soumis à un logiciel. L'usage pratique détaillé d'un logiciel pour opérer les traitements. Les aides à l'interprétation des résultats. Contrairement aux méthodes présentées dans le premier ouvrage qui pouvaient être mises en oeuvre avec des logiciels dits de " bureautique ", les méthodes exposées dans ce deuxième tome, requièrent des logiciels spécialisés, sinon libres au sens " officiel ", mais du moins gratuit.
Parfois, le choix s'est imposé " naturellement" : MySQL pour la gestion des bases de données, R pour tous les traitements statistiques abordés dans les parties II et III.
e. avec des formules mathématiques). Le type des données qu'elles traitent et le formatage approprié pour être soumis à un logiciel. L'usage pratique détaillé d'un logiciel pour opérer les traitements. Les aides à l'interprétation des résultats. Contrairement aux méthodes présentées dans le premier ouvrage qui pouvaient être mises en oeuvre avec des logiciels dits de " bureautique ", les méthodes exposées dans ce deuxième tome, requièrent des logiciels spécialisés, sinon libres au sens " officiel ", mais du moins gratuit.
Parfois, le choix s'est imposé " naturellement" : MySQL pour la gestion des bases de données, R pour tous les traitements statistiques abordés dans les parties II et III.
