Les données structurées

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Les données structurées

Repères historiques

Données personnelles, RGPD

www.lespritsorcier.org/dossier-semaine/objets-connectes/

www.cnil.fr/fr/rgpd-de-quoi-parle-t-on

Le but du travail est de comprendre ce qu’est une donnée personnelle et comment elles sont récupérées. À partir de la vidéo et du site de la CNL donné en ressource, répondre aux questions.

1 – Donner la définition d’une donnée personnelle : ____________________

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Exemples de données : _____________________________________________________________________________

2 – Peut-on effacer ses données recueillies sur le Net ? ____________________________________________________

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3 – Où sont-elles stockées toutes ces données ? _______________________________________

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4 – Combien de temps sont-elles stockées ? _________________________________________

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5 – Comment les données sont-elles collectées ? _________________________________________________________

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Nicolas TOURREAU @IANum_Techno – Cité Scolaire de Lannemezan

Nom Prénom : Classe :

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6 – Qu’est-ce qu’un cookie ? _________________________________________________________________________

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7 – A quoi ça sert de récupérer nos données ? ___________________________________________________________

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8 – Comment nos données sont-elles partagées ? ________________________________________________________

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9 – Qu’est-ce que le RGPD ? _________________________________________________________________________

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10 – Trouver dans votre navigateur comment gérer les cookies et autres paramètres de sécurité.

11 – En groupe, réaliser une affiche pour encourager vos camarades à protéger leurs données personnelles.

Données ouvertes, Formats et Traitement des données

1 – Donner la définition d’une donnée ouverte : __________________________________________________________

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2 – Dans l’onglet « informations » et « tableau », trouver les données concernant les résultats nationaux du DNB.

a) Quelle période couvre les données ? ____________________________________________________________

b) Combien y a-t-il de descripteurs ? ______________________________________________________________

c) Combien de type de données différents ? ________________________________________________________

3 – Dans l’onglet « analyse », afficher un histogramme de la somme des admis en fonction des années.

4 – Dans l’onglet « export », télécharger les fichiers de type CSV, JSON et EXCEL.

a) Ouvrir les 3 fichiers avec le BlocNote puis avec LibreOffice Calc. Qu’observez-vous ?

Fichier CSV Fichier JSON Fichier EXCEL

Taille du fichier en ko

b) Quel est l’intérêt du format CSV ? ______________________________________________________________

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c) A partir du fichier CSV, filtrer uniquement les données de l’académie de « Toulouse », et trier les données par

« série » et par « année ».

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Données Objet Connecté, Formats, Traitement des données

Lorsque je pratique du sport, comme une course à pied, ma montre connectée peut récupérer des données. Comment traiter ensuite ces données ? Merci à l’auteur l’activité : Didier LOMMELE

1 – Quelles données sont enregistrées par la montre connectée ?

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Il est possible de récupérer ou exporter les données sous différents formats. Le format original est le format propriétaire Garmin® : .fit (Flexible and Interoperable Data Transfert) 3 – Quel est l’intérêt pour une entreprise de ne pas rendre publique la façon dont elle met en forme ses données ?

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4 – Les autres formats d’exports sont-ils ouverts ou propriétaires ?

Le format GPX

La racine d’un fichier .gpx peut contenir :

• Des métadonnées (<metadata>), décrivant le contenu du fichier GPX

• Une liste de points de cheminement ou waypoint (<wpt>)

• Une liste d' itinéraires (<rte>)

• Une liste de traces ou track (<trk>)

5 – Ouvrir le fichier .gpx du parcours dans le navigateur Chrome® et décrire les différents types de données observées :

Type d’information : Balises et données observées :

6 – Exploiter ce fichier .gpx pour créer le parcours sur une carte à l’aide de l’application en ligne Ouvrir le tableau de données et observer tout ce que contient le fichier.

https://connect.garmin.com/modern/activity/3805001532

 ouvert

 propriétaire

 ouvert

 propriétaire

 ouvert

 propriétaire

 ouvert

 propriétaire

 a – Enregistrées par la montre pendant la course

 b – Calculées à partir des données enregistrées

 c – Collectées « ailleurs » lors de la synchronisation

2 – Quand ces données sont-elles collectées ?

Coche la bonne case

 a  b  c

a b c

 a  b  c

a b c

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Le format CSV

7 – Ouvrir le fichier .csv avec LibreOffice Calc en utilisant le bon séparateur de données. Séparateur :

a) Supprimer toutes les colonnes n’ayant pas de données ou = 0. Combien reste-t-il de descripteurs ? __________

b) Que représentent les symboles X : et Y :

c) Que représente le descripteur « track_seg_point_id » ? _____________________________________________

d) Que représente le descripteur « ele » ? __________________________________________________________

e) Quelle durée s’écoule entre deux enregistrements de points successifs ? _______________________________

f) Trier les données par altitude de la plus élevée à la plus basse. Combien de point sont supérieurs à 470m ? ___

8 – Exploiter les données sous forme de graphique…

a) Créer un graphique de l’élévation en fonction du numéro de point enregistré (Choisir le type de Diagramme « XY » puis « Lignes seules ».

b) Pourquoi la courbe n’est elle pas identique proposées par le site Garmin Connect ? _______________________

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9 – Exploiter les données sous forme de carte…

a) Comme pour le fichier .gpx, utiliser le fichier .csv pour créer le parcours sur une carte à l’aide de l’application en ligne My Maps.

Attention de bien sélectionner les bons descripteurs !

b) Comparer la carte et les données à celles obtenues précédemment. Expliquer les différences :

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Traitement des données par programmation

Vous allez maintenant créer un graphique en utilisant le langage de programmation Python.

Pour cela vous programmerez dans un éditeur en ligne repl.it

Compléter et Saisir le code suivant. Commenter-le dans le tableau et lancer son exécution.

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("________________.csv")

x = data.track_seg_point_id y = data._________

plt.plot(___,___) plt.show()

plt.savefig('result.png')

Dans la console d’exécution, saisir « y » puis taper sur « Entrer ». Qu’observez-vous ? ___________________________

A l’aide du document ressource ajouter des lignes au programme pour : - tracer la courbe en rouge

- mettre un titre et des légendes pour x et y - insérer une grille de lecture

- définir les valeurs de l’axe y de 0 à 600 m - annoter le point le plus haut « Maximum » - sauvegarder le fichier au format pdf