L'intégralité du cursus, avant de le commencer

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• Installer un environnement fonctionnel hors ligne, et pourquoi uv ou conda vaut mieux qu'un Python système
• Lire des exports CSV, Excel et à largeur fixe sans perdre les zéros initiaux des identifiants
• Sélection, filtrage et regroupement avec pandas, en expliquant le SettingWithCopyWarning plutôt qu'en le masquant
• Dates, âges et périodes de rapportage — l'arithmétique derrière une désagrégation par âge en mois
• Codes catégoriels, valeurs sentinelles et conversion du 99 en NA avant qu'il n'entre dans une moyenne
• Écrire un script exécutable par quelqu'un d'autre — arguments, chemins et dossier de sortie reproductible

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• Projets, renv et les habitudes de répertoire de travail qui rendent une analyse réouvrable un an plus tard
• readr, readxl et haven pour les exports CSV, Excel, Stata et SPSS, en préservant les étiquettes de valeurs
• Les verbes dplyr, et pourquoi group_by() + summarise() est la source de la plupart des erreurs d'indicateurs
• Les facteurs avec forcats — ordonner les catégories pour qu'un tableau se lise comme le rapport l'exige
• Les pivots de tidyr, et l'appel pivot_longer() qui défait un groupe répété aplati
• Écrire des fonctions, pour que le même nettoyage s'applique tel quel à l'export du trimestre suivant

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• Profiler un export neuf avant d'y toucher — comptes de lignes, unicité des clés, plages de valeurs
• Une non-réponse qui n'est pas aléatoire, et pourquoi un tableau de complétude par site vaut mieux qu'un pourcentage global
• Détecter les doublons en l'absence d'identifiant propre — appariement approximatif sur nom, âge et village
• Règles de plausibilité issues du secteur — un PB de 250 mm chez un nourrisson de six mois est une erreur de saisie, pas un résultat
• Harmoniser des noms de sites et de villages saisis en texte libre avec une liste administrative
• Le journal de nettoyage — chaque règle, le nombre de lignes concernées, et qui a validé la suppression

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• Les quatre types de jointures, et comment prouver qu'une jointure n'a ni supprimé ni dupliqué de lignes en silence
• Jointures ménage-membre, et le plusieurs-à-plusieurs qui transforme 400 ménages en 9 000 lignes
• Format long et format large, et choisir la forme dont l'analyse a besoin plutôt que celle dans laquelle elle est arrivée
• Joindre les données de programme à une base de population administrative pour obtenir un dénominateur de couverture
• Rapprocher un registre de formation sanitaire d'un agrégat DHIS2, et signaler l'écart honnêtement

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• Les cinq dimensions de la qualité — exactitude, complétude, actualité, cohérence, intégrité
• Facteur de vérification — recompter les documents sources et les confronter à ce qui a été remonté
• Contrôles de tendance et de valeurs aberrantes signalant un site qui rapporte chaque mois un chiffre suspicieusement rond
• Échantillonner les formations sanitaires à vérifier lorsqu'on ne peut pas toutes les visiter
• Rédiger le rapport d'évaluation — constats, cause racine, action corrective, responsable, échéance

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• De la théorie du changement au cadre logique puis à l'indicateur, et ce qui se perd à chaque traduction
• La fiche de référence d'indicateur — numérateur, dénominateur, désagrégation, fréquence, source, et la décision qu'elle éclaire
• Portée, couverture et cumuls, et pourquoi additionner la portée mensuelle compte deux fois les mêmes personnes
• Les jeux d'indicateurs normalisés — UNICEF, OMS, cadre des ODD — et quand les adopter plutôt qu'en inventer
• Cibles, situations de référence et critères CAD-OCDE qu'une revue à mi-parcours appliquera à vos chiffres

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• Pourquoi une moyenne non pondérée issue d'une enquête en grappes est un chiffre faux, démontré sur des pondérations réelles
• Taille d'échantillon pour estimer une prévalence, et la précision que le budget a réellement permis d'atteindre
• Effet de plan et corrélation intra-grappe, et comment les lire dans un rapport d'enquête existant
• Le paquet survey sous R et l'estimation équivalente tenant compte du plan sous Python
• Non-réponse, grappes de remplacement, et leurs effets sur l'estimation que vous publiez
• Publier une estimation avec son intervalle de confiance, et refuser de désagréger au-delà de ce que l'échantillon permet

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• Éléments de données, combinaisons de catégories et indicateurs, et comment se compose un tableau croisé DHIS2
• La hiérarchie des unités d'organisation, et agréger vers le haut sans compter deux fois une formation sanitaire réaffectée
• Taux de complétude et promptitude de rapportage comme dénominateurs à part entière
• Extraire les données via l'API Web plutôt que d'exporter à la main chaque mois
• Rapprocher les agrégats de routine d'une estimation d'enquête portant sur le même indicateur

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• Calculer les scores z poids-taille, taille-âge et poids-âge selon les normes OMS 2006
• PB, œdèmes et définitions de cas de la MAS et de la MAM, et les cas où les deux critères d'admission divergent
• Contrôles de plausibilité SMART — valeurs aberrantes, préférence de chiffres, attraction des âges, écart-type du score z
• Prévalences de la MAG et de la MAS avec intervalles de confiance, et leur lecture selon les phases IPC de malnutrition aiguë
• Performance PCIMA — guéris, abandons, décès, non-réponse — au regard des standards minimums Sphere
• Estimation de la couverture, et pourquoi le rapport admissions sur charge attendue n'est pas la couverture

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• Taux, ratios et proportions, et le dénominateur en personnes-temps qui donne son sens à l'incidence
• La cascade de traitement du VIH et la cascade de soins de la tuberculose comme dénominateurs enchaînés
• Couverture vaccinale — administrative, par enquête, et taux d'abandon entre les doses
• Courbes épidémiques, taux d'attaque et létalité, calculés sur des listes linéaires de cas
• Standardisation sur l'âge, et pourquoi deux districts ne sont pas comparables sans elle
• Facteurs de confusion dans les données de routine, et les limites de ce qu'une comparaison observationnelle peut affirmer

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• Les échelles de service du JMP pour l'eau, l'assainissement et l'hygiène, appliquées aux données d'enquête ménage
• Litres par personne et par jour, et les données de file d'attente et de distance qu'exige également le standard Sphere
• Qualité de l'eau — dénombrements d'E. coli, chlore résiduel libre, et limites de détection dans un jeu de données censuré
• Fonctionnalité des points d'eau dans le temps, et distinguer la panne saisonnière de l'abandon
• Défécation à l'air libre, couverture en latrines et indicateurs de gestion de l'hygiène menstruelle

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• Score de consommation alimentaire — les pondérations, la période de rappel et les deux seuils concurrents
• Indice réduit des stratégies de survie et module des stratégies d'adaptation aux moyens d'existence
• Échelle de la faim dans le ménage et score de diversité alimentaire, et le contexte propre à chaque instrument
• Analyse des prix de marché et des termes de l'échange alimentant la même classification
• Tableaux de preuves IPC, convergence des indices, et ce qu'affirme réellement une classification en phase 3

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• Traitement sûr et éthique des données — les principes de gestion de l'information VBG et leurs interdits
• Risque de divulgation, suppression des petits effectifs, et comment un tableau par district peut identifier une survivante
• Analyse du circuit de référencement — délai d'accès au service, taux d'aboutissement, et les points de rupture du circuit
• Charge de dossiers en gestion de cas, motifs de clôture et délai moyen de clôture
• Les données d'incidents comme mesure du signalement et non de la prévalence, et l'énoncer dans le rapport

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• Taux bruts et nets de scolarisation, et le dénominateur par âge que chacun exige
• La présence à partir d'un registre journalier — assiduité moyenne quotidienne contre proportion d'élèves assidus
• Abandon, redoublement et survie jusqu'à la dernière année, calculés sur une cohorte
• Données d'évaluation des apprentissages — scores bruts, bandes de compétence et comparabilité entre passations
• Désagrégation par sexe, handicap et statut de déplacement, et la taille d'échantillon qu'elle suppose

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• Distributions, et lire l'histogramme d'un indicateur réel avant d'y appliquer le moindre calcul
• Intervalles de confiance, et formuler un résultat sous forme d'intervalle dans le corps d'un rapport
• Comparer deux groupes — test t, test de proportions, khi-deux — et vérifier leurs conditions d'application
• Valeurs p, taille d'effet, et pourquoi une différence significative peut être sans portée opérationnelle
• Comparaisons multiples sur douze districts, et les faux positifs qu'elles fabriquent
• La corrélation, et la phrase de votre rapport qui la transforme discrètement en causalité

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• La régression linéaire comme comparaison de moyennes ajustée sur des covariables, et non comme machine à prédire
• Régression logistique, rapports de cotes et rapports de risques, et celui que votre auditoire interprétera de travers
• Ajuster sur les facteurs de confusion, et les covariables sur lesquelles il ne faut surtout pas ajuster
• Données groupées et multiniveaux — des enfants dans des ménages dans des villages
• Régression pondérée par le plan de sondage, pour que le modèle épouse le protocole d'échantillonnage
• Diagnostics, et rendre compte d'un modèle qui s'ajuste mal plutôt que de l'écarter

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• Le contrefactuel, et pourquoi une évolution avant-après n'est pas un effet
• Protocoles randomisés, randomisation en grappes, et que faire lorsque la randomisation est refusée
• Différences de différences et l'hypothèse de tendances parallèles qu'il faut argumenter
• Appariement sur score de propension, et le compte rendu honnête des unités qu'il élimine
• Régression sur discontinuité autour d'un seuil d'éligibilité — un seuil de PB, un score de pauvreté
• Calcul de puissance en amont de l'évaluation, et ce qu'une étude sous-dimensionnée a le droit de conclure

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• Choisir la représentation avant la bibliothèque — quelle comparaison le graphique établit réellement
• L'incertitude sur la page — des barres d'erreur qu'un public de programme n'interprétera pas de travers
• Conventions sectorielles — couleurs des phases IPC, bandes de PB, et les palettes qu'il ne faut pas détourner
• Petits multiples par district, et les cas où une carte est moins bonne qu'un diagramme en barres trié
• Accessibilité et impression — palettes adaptées au daltonisme, lisibilité en niveaux de gris, corps de texte minimal
• Légender un graphique pour qu'il reste exact une fois repris dans un rapport

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• Décider à quoi sert le tableau de bord, et refuser la demande à vingt vignettes
• Une mise en page orientée décision — les trois chiffres d'abord, le détail derrière un clic
• Actualisation et provenance — chaque chiffre porte sa date d'arrêté et sa source
• Un volet de définitions d'indicateurs, pour que le chiffre et sa définition circulent ensemble
• Rédiger le rapport narratif — constats, limites, recommandation, et l'annexe qui expose la démarche
• Présenter en comité de pilotage lorsque le constat n'est pas celui qui était attendu

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• Structure de projet — données brutes en lecture seule, données dérivées jetables, le code seul étant modifié
• Git pour analystes, y compris ce qui n'a jamais sa place dans un dépôt contenant des données de bénéficiaires
• Environnements figés avec uv ou renv, et reproduire un résultat sur le portable d'un collègue
• Quarto et rapports paramétrés — un modèle, douze rapports de district, aucun copier-coller
• Contrôles automatisés sur la chaîne, pour qu'un export amont défectueux échoue bruyamment
• Documentation de passation, rédigée pour quelqu'un qui aura votre poste et rien de votre contexte