Contenu pour les étudiants du Master Data Management de Paris School of Business
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141 lines
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3 years ago
  1. # PSB
  2. Ce repo contient des éléments pour les étudiants du master 2 en Data Management de Paris School of Management.
  3. L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour mes cours.
  4. Le sommaire du livre blanc est le suivant:
  5. # GUIDE DU DATA MANAGER (édition 2022)
  6. ### Introduction
  7. * objectifs du livre blanc
  8. * organisation de l'ouvrage
  9. * présentation et contribution des auteurs
  10. ## PARTIE 1: Organiser un projet Data
  11. ### Chapitre 1: Fondements de management de projet
  12. * Pourquoi il faut manager un projet ?
  13. * Qu’est-ce qu’un projet ?
  14. * Qu’est-ce que manager un projet
  15. * * Quels sont les cycles de gestion de projet ?
  16. * Qu’est-ce que l’organigramme des tâches d’un projet ?
  17. * Comment maîtriser les délais ?
  18. * Qu’est-ce qu’un diagramme de GANTT ?
  19. * Qu’est-ce qu’un diagramme de PERT ?
  20. * Comment allouer les ressources d’un projet ?
  21. * Qu’est-ce qu’un cahier des charges fonctionnelles ?
  22. ### Chapitre 2: Fondements de la méthode SCRUM
  23. * Pourquoi passer à une méthode agile pour gérer un projet ?
  24. * Quelles sont les avantages de la méthode agile ?
  25. * Quels sont les différents types de méthode agile ?
  26. * Quand choisir une méthode agile ?
  27. * Quelles sont les différences entre méthode classique et méthode agile ?
  28. * Qu’est-ce que l’agilité ?
  29. * Comment devenir agile ?
  30. * Qu’est-ce que la méthode SCRUM ?
  31. * Quelles sont les valeurs de la méthode SCRUM ?
  32. * Quelles sont les principes de la méthode SCRUM ?
  33. * Quel est la démarche pour mettre en place une méthode SCRUM ?
  34. ### Chapitre 3 : Caractéristiques de la méthode SCRUM
  35. ####Quel est l'environnement d'un projet avec la méthode SCRUM ?
  36. * A quoi sert le Scrum Master ?
  37. * A quoi sert le Product Owner ?
  38. * A quoi sert l’équipe de développement ?
  39. * _**Quels sont les objets d'un projet avec la méthode SCRUM ?**_
  40. * A quoi servent les Stories (cas d’usage) ?
  41. * Comment organiser les stories ?
  42. * A quoi servent les Product Backlog (carnet de produit) ?
  43. * Comment organiser les backllog ?
  44. * _**Quels sont les évènements d'un projet avec la méthode SCRUM ?**_
  45. * Qu’est-ce qu’un Scrum meeting ?
  46. * Qu’est-ce qu’un Sprint ?
  47. * Comment organiser un sprint ?
  48. * Qu’est-ce qu’un Sprint Review ?
  49. * _**Quels sont les outils pour déployer une méthode Scrum ?**_
  50. * Comment utiliser Discord pour gérer un projet ?
  51. * Comment utiliser Trello pour gérer un projet ?
  52. * Existe-il une solution gratuite à Jira Software ?
  53. * A quoi sert un système de versionning (Git) ?
  54. * Comment utiliser Gitea pour gérer les livrables ?
  55. ## PARTIE 2: Construire une base de données
  56. ### Chapitre 4: Base de données relationnelles
  57. * _**le projet**_
  58. * le Contexte
  59. * la mission
  60. * le livrable
  61. * _**les tachés réalisées**_
  62. * l'organisation du projet : l'environnement, les objets, les évènements, les outils
  63. * la préparation du Sprint 1 : objectifs, acteurs, tâches
  64. * _**Ce qu'il faut retenir :**_
  65. * Qu'est-ce qu'une donnée ?
  66. * Qu'est-ce qu'une base de données ?
  67. * Qu'est-ce qu'un système de gestion de base de données (SGBD) ?
  68. ### Chapitre 5: Collecter les données
  69. * _**Présentation du Sprint**_
  70. * objectifs
  71. * acteurs
  72. * évènements
  73. * support et outils utilisés
  74. * _**Tachés réalisées**_
  75. * identifier des sources de données
  76. * sélectionner des jeux de données
  77. * collecter les données
  78. * _**Résultats obtenus**_
  79. * _**Difficultés rencontrées**_
  80. * _**Ce qu'il faut retenir**_
  81. * Qu'est-ce que l'open data ?
  82. * Qu'est-ce que le webscraping ?
  83. * Comment collecter des données sur le web ?
  84. ### Chapitre 6: Préparer les données
  85. * _**Présentation du Sprint**_
  86. * objectifs
  87. * acteurs
  88. * évènements
  89. * support et outils utilisés
  90. * _**Tachés réalisées**_
  91. * présenter les jeux de données
  92. * descrire des variables
  93. * transformer des variables
  94. * indexer le jeu de données
  95. * _**Résultats obtenus**_
  96. * _**Difficultés rencontrées**_
  97. * _**Ce qu'il faut retenir**_
  98. * Qu'est-ce qu'une clé primaire ?
  99. * Comment réaliser une jointure entre 2 tables de données ?
  100. ### Chapitre 7: Organiser les données
  101. * _**Présentation du Sprint**_
  102. * objectifs
  103. * acteurs
  104. * évènements
  105. * support et outils utilisés
  106. * _**Tachés réalisées**_
  107. * formater les variables (convertir) : dates, adresses, montant, ...
  108. * nettoyer la base de données : doublons, valeurs extêmes ou abbérentes, valeurs manquantes, ...
  109. * organiser les variables dans des tables
  110. * concevoir une architecture de la base de données
  111. * _**Résultats obtenus**_
  112. * _**Difficultés rencontrées**_
  113. * _**Ce qu'il faut retenir**_
  114. * Qu'est-ce qu'une architecture de base de données ?
  115. ### Chapitre 8: Présenter les données (data paper)
  116. * _**Présentation du Sprint**_
  117. * objectifs
  118. * acteurs
  119. * évènements
  120. * support et outils utilisés
  121. * _**Tachés réalisées**_
  122. * Résumé
  123. * Contexte et objectifs
  124. * démarche et organisation de la base de données
  125. * Description des variables
  126. * Exploitation et usages
  127. * _**Difficultés rencontrées**_
  128. * _**Ce qu'il faut retenir**_
  129. * Qu'est-ce qu'data paper ?
  130. ## PARTIE 3: Analyser les données
  131. ## PARTIE 4: Construire un tableau de bord (BI)