Analyse des données et storytelling au service du développement
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Analyse des données et storytelling au service du développement
26 avril–18 juin 2027
Présentation du cours
Les données occupent une place centrale dans l'agenda actuel du développement, mais elles ne suffisent pas, à elles seules, à améliorer la prise de décision. Le défi consiste à transformer des informations qualitatives et quantitatives complexes en analyses fiables et en récits convaincants qui incitent à l'action. Ce programme associe les fondamentaux des données appliquées au développement, les méthodes d'analyse, la visualisation des données et la narration fondée sur les données. Il aborde également les mégadonnées, l'intelligence artificielle et l'évolution de l'écosystème des données pour le développement afin d'aider les professionnels à convertir les données probantes en décisions et à communiquer les résultats avec plus de clarté et d'impact.
Groupes cibles
Ce programme s'adresse aux professionnels qui travaillent avec des données ou souhaitent mieux les exploiter pour éclairer la prise de décision, améliorer les programmes et démontrer leur impact. Il intéressera tout particulièrement les responsables de programmes et de projets, les spécialistes du suivi et de l'évaluation, les chercheurs, les spécialistes des politiques publiques, les spécialistes techniques ainsi que les professionnels de la gestion des connaissances.
Objectifs du cours
À l’issue de ce cours, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondements de l’utilisation des données dans les contextes de développement.
- Maîtriser l’écosystème des données du développement ainsi que les enjeux liés à leur gouvernance.
- Appliquer des méthodes quantitatives et qualitatives de collecte et d’analyse des données.
- Utiliser des techniques de visualisation des données et de narration (data storytelling) pour appuyer la prise de décision et le plaidoyer.
- Explorer le potentiel des mégadonnées (big data) et de l’intelligence artificielle au service de l’impact du développement.
- Élaborer des livrables concrets, tels que des plans de gestion des données et des stratégies d’analyse au niveau des projets.
Comment vais-je apprendre ?
Méthodologie du cours
Le cours combine un apprentissage autonome avec des webinaires hebdomadaires, des exercices collaboratifs au sein d’un groupe d’apprenants et des travaux écrits accompagnés d’un coaching personnalisé. Il est dispensé à distance sur l’e-Campus du CIF-OIT.
Chaque semaine, vous étudierez des ressources pédagogiques en ligne et réaliserez un exercice pratique basé sur votre propre projet, tout en bénéficiant des retours et de l’accompagnement de votre coach. Vous aurez également accès à des ressources facultatives consacrées à l’intelligence artificielle afin de renforcer progressivement vos compétences dans ce domaine.
Il est recommandé de prévoir entre huit et dix heures de travail par semaine, soit un minimum de 60 heures d’apprentissage au total.
Pourquoi participer?
Ce cours associe l’analyse pratique des données à des techniques efficaces de communication et de narration, afin de vous aider à transformer les données probantes en stratégies, récits et solutions à fort impact.
Vous apprendrez aux côtés de professionnels issus de différentes régions du monde et de divers secteurs d’activité, ce qui vous permettra d’élargir votre réseau tout en développant des compétences directement applicables à votre travail.
Quelle certification vais-je obtenir ?
Après avoir satisfait à l’ensemble des exigences du programme, vous recevrez un Certificat de réussite.
Ce certificat atteste que vous avez complété avec succès l’ensemble des travaux, tests de connaissances et autres activités requises selon les critères établis.
La charge de travail totale représente au moins 60 heures d’apprentissage.
Le certificat est délivré sous format électronique et sécurisé par la technologie blockchain. Il peut être partagé et valorisé sur les réseaux sociaux professionnels.
Des questions ?
Nous avons les réponses.
N’hésitez pas à nous contacter pour toute information complémentaire
