> Formations > Technologies numériques > Intelligence Artificielle, Big Data > IA, Machine Learning, analyse de données > Formation Data Product Manager, temps partiel (12 semaines) > Formations > Technologies numériques > Formation Data Product Manager, temps partiel (12 semaines)

Data Product Manager, temps partiel (12 semaines)

by DataScientest

Data Product Manager, temps partiel (12 semaines)

by DataScientest



ORSYS et DataScientest, leader dans le domaine de la data science en France, proposent un parcours de formation complet pour exercer le métier de data et IA product manager. Le data manager gère les actifs de données afin d'en améliorer la réutilisabilité, l'accessibilité et la qualité. Ce parcours en ligne vous apprend les fondamentaux du langage Python et ses bibliothèques principales pour la data science. Il aborde également l'acculturation à la data et vous apprend la gestion de la qualité des données, les usages de la business intelligence (BI) ainsi que les différents accès aux bases de données.


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 4DF
  147h00
Prix : 2990 € H.T.
Langue : FR




ORSYS et DataScientest, leader dans le domaine de la data science en France, proposent un parcours de formation complet pour exercer le métier de data et IA product manager. Le data manager gère les actifs de données afin d'en améliorer la réutilisabilité, l'accessibilité et la qualité. Ce parcours en ligne vous apprend les fondamentaux du langage Python et ses bibliothèques principales pour la data science. Il aborde également l'acculturation à la data et vous apprend la gestion de la qualité des données, les usages de la business intelligence (BI) ainsi que les différents accès aux bases de données.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Connaître les fondamentaux du langage Python
Maîtriser les bibliothèques Python dédiées à la data science
Identifier les métiers, les rôles, le vocabulaire et les règles déontologiques (Ethique et RGPD) de la data
Gérer la qualité des données (data quality)
Maîtriser les accès aux bases de données et les requêtes SQL
Effectuer de la data visualisation (Business Intelligence et Power BI)

Public concerné
Personnes ayant une appétence pour la programmation et la manipulation des données.

Prérequis
Avoir un diplôme ou titre équivalent bac+3 avec un bon niveau en mathématiques et des notions en marketing et en communication.

Inclus
Tutorat
Bénéficiez de l’accompagnement d’un formateur expert du domaine pour vous guider et renforcer votre apprentissage.

Méthodes et moyens pédagogiques
Activités digitales
Test de positionnement sous forme de QCM d'une heure, séance d’introduction à la plateforme à distance, classes collectives, classe de soutien sur mesure, simulation et codage en direct, exercices, fiches de synthèse, projet fil rouge dédié, social learning, échanges avec data scientists.
Tutorat
Un data scientist expert accompagne par e-mail l’apprenant dès son entrée en formation. Il échange avec lui et l'aide à assimiler les compétences théoriques et pratiques nécessaires à la réussite de sa formation. Lui ou un second data scientist expert anime des classes à distance collectives durant 15 % du temps ainsi que des ateliers collectifs de soutien. L'apprenant dispose également d'un mentor dédié au suivi de son Projet Fil Rouge avec qui il fait des points réguliers. Les partages entre apprenants sur le forum de discussion et pendant les moments en groupe sont aussi très riches!
Pédagogie et pratique
Formation digitale basée sur une pédagogie active et conçue avec des experts en data science. Une combinaison de théorie, de démonstrations, de mises en pratique, de partages d’expériences et de bonnes pratiques. Un test de positionnement, un accompagnement sur mesure dès le début du parcours, un projet fil rouge et des séquences pédagogiques de courte durée permettent de renforcer l’apprentissage et d’évaluer l’apprenant tout au long de sa formation. En cas de besoin technique, une cellule support est disponible en ligne 5 jours sur 7 de 9h à 18h30.

Programme de la formation

Introduction au Data & IA Product Management

  • Comprendre le rôle d’un DPM.
  • Les principales responsabilités.
  • Les professionnels avec lesquels le DPM interagit.
  • Les outils.
  • La terminologie d’un DPM en data science.
  • Les tâches d’un DPM.

Data Manipulation

  • Initiation aux variables et types.
  • Introduction aux fonctions.
  • Introduction aux boucles.
  • Découverte de Pandas.
  • Introduction à la bibliothèque Pandas.
  • Chargement et première exploration d’un jeu de données.
  • Manipulation de dataframes.
  • Manipulation de données.
  • Contrôle de qualité des données.
  • Manipulation et nettoyage des données.
  • Se connecter a` une API.
  • Effectuer des ope´rations via les diffe´rentes API.
  • Manipulation de données autour d’une problématique métier.
  • Gestion de la qualité et cohérence des données.
  • Etudes statistiques et visualisations.

Acculturation et Data Gouvernance

  • Optimisation de l’exploitation d’une base de données relationnelles.
  • Métiers de la Data.
  • Gérer une équipe Data.
  • Définitions des termes les plus utilisés en Data.
  • RGPD et Éthique dans la Data.
  • Anonymisation et pseudonymisation.
  • Présentation des différentes sources et bases de données.
  • Stockage des données.
  • Gouvernance de la donnée.

Chefferie de projet

  • Les enjeux d’un projet Data.
  • Les principaux modèles de gestion de projet.
  • La conduite du changement.
  • Product strategy.
  • Product discovery.
  • Product delivery.
  • Introduction à la méthode agile.
  • Les différents outils et méthodes.
  • Application à la Data.
  • L’impact de l’agilité au sein d’une entreprise.

Modules optionnels

  • Introduction à la Business Intelligence avec Power BI.
  • Connexion aux sources de données.
  • Data Visualisation avec Power Query.
  • Relations et modélisation de données transformées.
  • Introduction au langage DAX.
  • Réalisation de Data Visualisations et tableaux de bord.
  • Présentation de Power BI services.
  • Découvrir les bases de données relationnelles avec le langage SQL.
  • Implémentation de requêtes SQL.
  • Initiation au No-Code.
  • Connexion des applications et automatisation des workflows en quelques clics.
  • Déplacement des données entre les applications.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.