Le capital humain au centre de l'action
Fonctionnaire de l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee), je suis l'administrateur ministériel des données de Bercy depuis avril 2019. Au cours de mes postes, j'ai cherché à accompagner les agents publics dans leurs métiers, et tout particulièrement pour les aider à développer leur connaissance grâce à la formation ou le tutorat.
Le confinement rendu nécessaire pour surpasser la crise sanitaire du coronavirus peut être mis à profit par les agents de l'administration pour enrichir leurs compétences dans un domaine encore rare et très recherché aujourd'hui : les métiers de la donnée, et en premier lieu leurs compétences de “coders” (ceux qui produisent du code informatique) en R et en Python.
Avec quelques collègues (Justice, Ecologie, Intérieur), nous avons eu l'idée de lancer cette communauté pour aider tous les agents qui souhaitent progresser et ne pas rater le virage de la donnée.
Suite à la présentation de la plateforme Onyxia par l'Insee - la vidéo peut être revue ici - ce court billet présente quelques premiers pas pour créer un service RStudio. Elle met à disposition des services pour s'autoformer à R et Python dans un cadre Etat.
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Vous le savez, le numérique est au centre de la transformation de l’action publique (selon le Gartner, 90% des transformations sont numériques). Les administrations doivent au quotidien maitriser le numérique pour améliorer les services aux usagers (entreprises, citoyens, associations, etc.
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Ce billet présente la plateforme datascientest pour les personnes qui souhaiteraient développer leurs compétences en python dans un environnement de travail en ligne. “Développez vos compétences en Data Science au travers de ces modules sur Python et R.
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Ce billet liste quelques ressources intéressantes pour se former à R. Pour bien débuter… … vous avez le choix entre plusieurs formations en ligne. Une introduction à R et au tidyverse par Julien Barnier (CNRS)
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Bienvenue à toutes et à tous !! Nous sommes agents publics, titulaires et non titulaires, travaillant dans le domaine de la statistique ou de la datascience, en central ou en déconcentré.
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