1. Contexte et justification

 

Dans un monde de plus en plus orienté vers l’utilisation des données, les Systèmes d’Information Géographique (SIG) et l’analyse de données spatiales jouent un rôle crucial dans la prise de décision dans divers secteurs tels que l’aménagement du territoire, la gestion des ressources naturelles, l’urbanisme, la santé publique, et bien d’autres. L’importance des données géographiques s’accompagne de la nécessité d’outils performants pour la collecte, la gestion, l’analyse, et la visualisation de ces données.

Selon un rapport de MarketsandMarkets, le marché mondial des SIG devrait passer de 8,1 milliards USD en 2020 à 14,5 milliards USD d’ici 2025, avec un taux de croissance annuel de 12,4%. Cette expansion est due à la demande croissante d’outils de cartographie numérique et de gestion des données géospatiales dans des secteurs variés tels que l’agriculture, l’énergie, la logistique et la gestion des risques naturels. Ces chiffres témoignent de l’importance grandissante des SIG dans les processus décisionnels basés sur des données précises et fiables.

  • De plus, l’essor de l’analyse de données et de la télédétection a permis d’automatiser et d’améliorer la précision des processus de décision. Aujourd’hui, les organisations utilisent des outils sophistiqués pour non seulement collecter des données, mais aussi les analyser de manière plus intelligente. Dans ce contexte, la formation en SIG, en collecte de données avec des outils comme KoboToolbox, et en analyse avancée avec Python devient une nécessité pour tous les professionnels impliqués dans la gestion et l’analyse de données géospatiales.

 

  1. Objectifs de la formation

 

L’objectif de cette formation est de renforcer les capacités des professionnels et des organisations dans l’utilisation des logiciels SIG, des outils de collecte de données, et des outils d’analyse pour des applications pratiques dans différents secteurs. À travers cette formation, les participants apprendront à :

  • Collecter des données sur le terrain efficacement grâce à KoboToolbox, un outil utilisé dans de nombreux projets humanitaires et de développement.
  • Analyser et visualiser des données géospatiales avec des logiciels tels que QGIS et ArcGIS.
  • Automatiser l’analyse de données spatiales et développer des modèles prédictifs à l’aide de Python, un langage polyvalent et largement utilisé dans l’analyse des données.

 

  • 90% des données collectées aujourd’hui comportent une composante spatiale, rendant l’utilisation des SIG indispensable dans divers secteurs.
  • En 2023, 80% des projets humanitaires ont utilisé des outils de collecte mobile comme KoboToolbox pour recueillir et analyser des données en temps réel sur le terrain.
  • D’ici 2025, plus de 70% des entreprises à travers le monde utiliseront des outils d’analyse géospatiale pour optimiser leurs processus décisionnels.
  • Géographes : Professionnels de la géographie impliqués dans l’analyse des territoires, des dynamiques spatiales et des ressources naturelles.
  • Professionnels du développement et de l’humanitaire : Chargés de projet, coordinateurs et gestionnaires d’ONG utilisant les SIG pour la planification et le suivi de projets.
  • Urbanistes et aménageurs du territoire : Urbanistes, architectes et ingénieurs civils impliqués dans la planification des infrastructures et l’aménagement durable.
  • Ingénieurs environnementaux et agronomes : Spécialistes en gestion des ressources naturelles, agriculture de précision et préservation des écosystèmes.
  • Chercheurs et universitaires : Chercheurs en géographie, sciences environnementales, climatologie, et domaines liés à l’analyse géospatiale.
  • Spécialistes en gestion des risques et des crises : Professionnels impliqués dans la gestion des risques naturels et des crises humanitaires.
  • Entreprises de logistique et de transport : Professionnels utilisant les données géospatiales pour optimiser les réseaux de transport et les services.
  • Institutions publiques et locales : Agents des administrations publiques en charge de la gestion territoriale, du cadastre et des politiques publiques.
  • Analystes de données et développeurs : Analystes et data scientists intégrant des outils géospatiaux dans leurs analyses, notamment via Python.

 

     

    • PUBLIC CIBLE

    Cette formation s’adresse aux personnes souhaitant acquérir des compétences pratiques en cartographie numérique et en analyse de données géospatiales pour des applications dans divers domaines tels que l’agriculture, la gestion des ressources naturelles, l’urbanisme et le développement durable. Plus specifiquement la formation s’adresse à :

    • Professionnels en gestion de projets
    • Géographes et cartographes
    • Ingénieurs et techniciens en génie civil et aménagement du territoire
    • Chercheurs et étudiants en sciences environnementales
    • Spécialistes en agriculture et agronomie
    • Décideurs et planificateurs urbains Analystes de données et experts en IT
    • Organisations humanitaires et ONG

     

     

     

     

     

     

     

       

      CONTENU DE LA FORMATION

      𝐂𝐞 𝐪𝐮𝐞 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞𝐳:
       
      𝟏. 𝐂𝐨𝐧𝐜𝐞𝐩𝐭𝐬 𝐓𝐡𝐞́𝐨𝐫𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝐒𝐈𝐆 𝐞𝐭 𝐂𝐚𝐫𝐭𝐨𝐠𝐫𝐚𝐩𝐡𝐢𝐞
       
      • Les Concepts Fondamentaux des SIG
      • Les Fondements de la Cartographie
      • Systèmes de Projection et Référence Géographique
      • Acquisition et Qualité des Données Géospatiales
      • Analyse Spatiale et Modélisation
      • Applications des SIG dans Divers Secteurs
      • Éthique et Questions Légales en SIG
       
      2. 𝐐𝐆𝐈𝐒
      • Prise en main du logiciel QGIS
      • Gestion des données SIG
      • Manipulation et analyse des données vectorielles
      • Traitement des données raster
      • Cartographie et mise en page
      • Exportation et partage
      • Extensions et personnalisation
       
      3. 𝐏𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐞𝐧 𝐦𝐚𝐢𝐧 𝐝𝐞 𝐀𝐫𝐜𝐆𝐈𝐒
      • Gestion des données spatiales
      • Systèmes de projection et géoréférencement
      • Création et édition de couches vectorielles
      • Analyse spatiale de base
      • Cartographie et visualisation des données
      • Analyse raster et traitement d’image
      • Création et gestion de géodatabases
      • Modélisation et automatisation des processus avec ModelBuilder
      • Analyse avancée et géotraitement
      • Partage et publication des cartes avec ArcGIS Online
       
      4. 𝐈𝐧𝐭𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚̀ 𝐊𝐨𝐛𝐨𝐓𝐨𝐨𝐥𝐛𝐨𝐱
      • Création et gestion des formulaires de collecte de données
      • Collecte de données géospatiales avec KoboCollect
      • Importation et exportation de données géospatiales
      • Visualisation des données géolocalisées dans KoboToolbox
      • Utilisation des métadonnées géospatiales dans KoboToolbox
      • Intégration avec QGIS et ArcGIS pour l’analyse spatiale
       
      5. analyses de données géospatial avec 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧
      • Manipulation des données avec Pandas
      • Analyse et visualisation des données géospatiales avec GeoPandas
      • Visualisation des cartes avec Matplotlib et Folium
      • Traitement des données raster avec Rasterio
      • Analyse spatiale avancée avec Shapely
      • Automatisation des tâches SIG avec Python
      • Extraction et traitement des données GPS
      • Introduction à l’API ArcPy pour l’intégration avec ArcGIS
      • Machine Learning et analyse prédictive pour les données géospatiales