Data Science pour l'analyse des politiques publiques

Pourquoi se former à data science analyse politiques publiques

la masse de données disponibles dans le secteur public croît exponentiellement, il devient crucial d'extraire des informations pertinentes pour guider les décisions. évaluer l'impact réel d'une politique nécessite une méthodologie rigoureuse. les outils analytiques modernes transforment la manière d'appréhender les défis sociétaux. cette approche renforce la légitimité des actions gouvernementales.

Repères de marché sur secteur public / gestion publique

Chiffres issus de nos 95 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 301 à 2 558 €
Durée moyenne: 3.5 jours
Parcours certifiants: 95 %
Disponible à distance: 99 %

Objectifs

maîtriser les fondamentaux de la science des données appliqués au secteur public
savoir collecter, nettoyer et organiser des données hétérogènes issues d'administrations
appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes de machine learning pour analyser des politiques
interpréter les résultats des analyses pour évaluer l'efficacité et l'impact des actions publiques
communiquer des conclusions basées sur les données aux décideurs de manière claire et exploitable

Public concerné

chargés d'études et d'évaluation dans les administrations
analystes de données au sein d'organismes publics
cadres dirigeants souhaitant comprendre les enjeux de la data pour la décision publique
chefs de projet en innovation publique
consultants accompagnant des entités publiques

Programme type

Module 1 : Introduction à la Data Science dans le Secteur Public

spécificités des données publiques (open data, données administratives)
cycle de vie d'un projet data science pour les politiques publiques
enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, transparence) liés aux données publiques
introduction aux outils et environnements (Python/R, Jupyter Notebooks)

Module 2 : Collecte et Préparation des Données Publiques

techniques de scraping et accès aux API des plateformes de données publiques
nettoyage et transformation des données (gestion des valeurs manquantes, agrégation)
structuration de bases de données relationnelles et non relationnelles
visualisation exploratoire des données (EDA) avec des librairies dédiées

Module 3 : Analyse Statistique et Modélisation Prédictive

statistiques descriptives et inférentielles adaptées à l'évaluation d'impact
régression linéaire et logistique pour identifier les facteurs d'influence
modèles de classification (arbres de décision, forêts aléatoires) pour anticiper des phénomènes
introduction aux séries temporelles pour l'analyse de tendances

Module 4 : Évaluation et Communication des Résultats

méthodes d'évaluation d'impact (matched sampling, différence des différences)
création de tableaux de bord interactifs (dashboards) pour le suivi de politiques
narration de données (data storytelling) pour présenter des analyses complexes
étude de cas concrets d'évaluation de politiques publiques par la data

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Prérequis

connaissances de base en statistiques ou gestion de données
maîtrise des outils bureautiques (Excel)
intérêt pour l'analyse des politiques publiques

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation est délivrée après évaluation des acquis. la formation est éligible à un financement par les dispositifs de formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels logiciels seront utilisés durant la formation ?

nous travaillerons principalement avec Python et ses librairies (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib) ainsi que Jupyter Notebooks.

›faut-il avoir des compétences en programmation avant de commencer ?

des notions de base sont un plus mais une introduction aux fondamentaux de Python sera proposée en début de formation.

›comment sont évalués les acquis des participants ?

une étude de cas pratique et un QCM final permettent d'évaluer la compréhension et l'application des concepts.

›cette formation inclut-elle des exemples concrets du secteur public français ?

oui, plusieurs études de cas spécifiques aux politiques publiques françaises seront analysées et discutées.

Comment on sélectionne les organismes data science analyse politiques publiques

Analyse indépendante multi-organismes
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