Pourquoi ce cours ?

Depuis que j’ai commencé à travailler sur ce cours, j’ai reçu de nombreux messages avec beaucoup de questions. J’ai donc décidé de résumer mes réflexions ici, en espérant que cela pourra être utile à tout le monde.

Voici quelques-unes des questions qui reviennent le plus souvent :

• Est-ce que j’ai vraiment besoin d’apprendre à coder ?
• L’IA ne va-t-elle pas coder à notre place ?
• Quel langage devrais-je apprendre ?
• Comment trouver un emploi ?

N’hésitez pas à continuer à m’écrire. C’est toujours un plaisir de discuter de journalisme, de données et de code. 😊

Pourquoi apprendre à coder

Le code, d’une certaine façon, vous donne un superpouvoir.

• Vous pouvez analyser les données avec une approche quantitative, ce qui vous aide à résoudre des problèmes importants et à répondre à des questions d’intérêt public.
• Si vous avez des fichiers massifs contenant des millions de données, vous pouvez exploiter la puissance brute de votre ordinateur pour les traiter.
• Si vous avez besoin de quelque chose qui n’existe pas, vous pouvez le créer.
• Si vous devez exécuter des tâches répétitives, vous pouvez les automatiser.

Le code, c’est juste du texte. Il est facile à réutiliser et à partager. Vous pouvez écrire un script une seule fois et le réutiliser des centaines, des milliers, des millions de fois ! Et vous pouvez facilement le partager pour que d’autres puissent aussi l’utiliser.

Si vous voulez être transparent avec vos lecteurs, vous pouvez aussi publier facilement le code derrière votre analyse et vos conclusions, ce qui renforcera leur confiance dans votre travail.

Et en plus, il existe plein de cours formidables pour apprendre à coder, comme celui-ci. 😉

Il faut apprendre, malgré l’IA

Il est désormais évident que l’IA peut coder, et elle s’améliore à une vitesse impressionnante.

Mais êtes-vous prêt à confier votre crédibilité, votre réputation et votre carrière à ces outils ? S’il y a une erreur dans votre travail, ce sera vous le responsable, pas l’IA.

On ne peut pas faire confiance aux algorithmes les yeux fermés. Il faut toujours vérifier ce qu’ils génèrent. Et si vous ne savez pas coder, comment allez-vous faire ?

C’est pourquoi je recommande de suivre ce cours sans l’aide d’une IA. Cela vous aidera à réellement apprendre et comprendre les concepts, même si, dans votre travail au quotidien, vous les utiliserez tout le temps, comme moi ! 🦾

Quel langage

Il existe de nombreux langages de programmation gratuits et en code ouvert, mais les plus populaires pour l’analyse de données sont Python et R. Ce sont deux excellents langages, soutenus par des communautés dynamiques et riches en outils formidables. Je les ai personnellement beaucoup utilisés avec plaisir.

Cependant, ils ne sont pas idéaux pour publier sur le web, car le web fonctionne avec un autre langage : JavaScript. Et en journalisme, comme dans bien d’autres domaines, publier sur le web est devenu essentiel.

Au fil des années, JavaScript a évolué. Le langage a été considérablement amélioré avec TypeScript qui facilite la gestion de code et données complexes. Les environnements d’exécution JavaScript/TypeScript sont devenus plus accessibles et plus puissants, et de nouveaux outils sont apparus pour traiter des jeux de données massifs à une vitesse remarquable.

À mon niveau, j’ai essayé de contribuer au domaine en créant simple-data-analysis, une librairie TypeScript permettant de traiter des données facilement et efficacement. J’ai commencé à travailler dessus en avril 2022, et je l’ai utilisée pour tous mes projets depuis.

Donc, si je devais recommander un langage aujourd’hui, ce serait TypeScript. Avec lui, vous pouvez répondre à des questions importantes en exploitant des millions et des millions de données, tout en communiquant efficacement vos résultats sur le web, comme le font les journalistes computationnels.

Et c’est ce que je veux vous enseigner ici : comment coder des projets de données avec des visualisations interactives, en utilisant TypeScript, de A à Z. 😁

Trouver un emploi

Le mot le plus important dans journaliste de données ou journaliste computationnel, c’est journaliste. Les journalistes posent des questions d’intérêt public, cherchent des réponses factuelles, puis expliquent leurs découvertes au public.

La seule différence pour les journalistes de données ou computationnels, c’est que les réponses factuelles qu’ils cherchent proviennent souvent de l’analyse de données et/ou d’algorithmes.

Si vous avez une formation en journalisme, il est essentiel de montrer que vous êtes capable de répondre à des questions avec une approche quantitative. Savoir utiliser des outils simples comme Google Sheets et Datawrapper est un bon début. Cependant, beaucoup d’offres d’emploi précisent que des compétences en code sont nécessaires pour analyser ou visualiser les données.

Si vous venez plutôt d’un parcours en informatique ou en analyse de données, il est crucial de démontrer un intérêt pour le journalisme. Montrer que vous êtes motivé à répondre à des questions importantes avec une méthodologie rigoureuse est essentiel. Obtenir le titre de journaliste peut être plus difficile sans expérience en journalisme, surtout dans les petites rédactions. Mais dans les grandes organisations, les postes sont souvent plus spécialisés. Les analystes de données, les scientifiques des données ou les développeurs de visualisations travaillent souvent directement avec les journalistes dans les équipes éditoriales.

Dans les deux cas, vous devez démontrer vos compétences. Vous devez avoir quelque chose de concret à montrer. Créer un site web personnel peut être une bonne idée. Explorez des portails de données ouvertes, trouvez une question intéressante, analysez les données et présentez vos résultats de manière visuelle sur votre site. Ne visez pas tout de suite le prix Pulitzer. Construisez simplement de quoi montrer vos capacités à de potentiels employeurs. Le simple fait que vous soyez sur cette page, prêt à suivre ce cours je l’espère, est déjà un excellent début. 🙂

Essayez d’avoir deux ou trois projets personnels en ligne. Lorsque vous postulerez, vous aurez déjà des réalisations concrètes à présenter. Et s’il n’y a pas de poste ouvert, vous pouvez les envoyer à des rédacteurs en chef. Invitez-les à prendre un café. Faites-vous connaître. N’ayez pas peur ! Au pire, ils vous diront non, et la vie continuera.

Chercher un emploi est difficile, surtout en journalisme de nos jours. Mais rappelez-vous : même si vous ne trouvez pas un poste immédiatement, apprendre de nouvelles compétences n’est jamais une perte de temps.

Bonne chance à vous ! 🫡