Contenu pour les étudiants du Master Data Management de Paris School of Business
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# PSB
Ce repo contient des éléments pour les étudiants du master 2 en Data Management de Paris School of Management.
L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour mes cours.
Le sommaire du livre blanc est le suivant:
# GUIDE DU DATA MANAGER (édition 2022)
### Introduction
* objectifs du livre blanc * organisation de l'ouvrage * présentation et contribution des auteurs
## PARTIE 1: Organiser un projet Data
### Chapitre 1: Fondements de management de projet
* Pourquoi il faut manager un projet ? * Qu’est-ce qu’un projet ? * Qu’est-ce que manager un projet * Quels sont les cycles de gestion de projet ? * Qu’est-ce que l’organigramme des tâches d’un projet ? * Comment maîtriser les délais ? * Qu’est-ce qu’un diagramme de GANTT ? * Qu’est-ce qu’un diagramme de PERT ? * Comment allouer les ressources d’un projet ? * Qu’est-ce qu’un cahier des charges fonctionnelles ?
### Chapitre 2: Apports d'une démarche Agile
* Pourquoi passer à une méthode agile pour gérer un projet ? * Quelles sont les avantages de la méthode agile ? * Quels sont les différents types de méthode agile ? * Quand choisir une méthode agile ? * Quelles sont les différences entre méthode classique et méthode agile ? * Qu’est-ce que l’agilité ? * Comment devenir agile ? * Qu’est-ce que la méthode SCRUM ? * Quelles sont les valeurs de la méthode SCRUM ? * Quelles sont les principes de la méthode SCRUM ? * Quel est la démarche pour mettre en place une méthode SCRUM ?
### Chapitre 3 : Caractéristiques de la méthode SCRUM
#### Quel est l'environnement d'un projet avec la méthode SCRUM ?
* A quoi sert le Scrum Master ? * A quoi sert le Product Owner ? * A quoi sert l’équipe de développement ? #### Quels sont les objets d'un projet avec la méthode SCRUM ?
* A quoi servent les Stories (cas d’usage) ? * Comment organiser les stories ? * A quoi servent les Product Backlog (carnet de produit) ? * Comment organiser les backllog ? #### Quels sont les évènements d'un projet avec la méthode SCRUM ?
* Qu’est-ce qu’un Scrum meeting ? * Qu’est-ce qu’un Sprint ? * Comment organiser un sprint ? * Qu’est-ce qu’un Sprint Review ? #### Quels sont les outils pour déployer une méthode Scrum ?
* Comment utiliser Discord pour gérer un projet ? * Comment utiliser Trello pour gérer un projet ? * Existe-il une solution gratuite à Jira Software ? * A quoi sert un système de versionning (Git) ? * Comment utiliser Gitea pour gérer les livrables ?
## PARTIE 2: Construire une base de données
### Chapitre 4: Base de données relationnelles
#### Projet
* le contexte * la mission * le livrable #### Tachés réalisées
* l'organisation du projet : l'environnement, les objets, les évènements, les outils * la préparation du Sprint 1 : objectifs, acteurs, tâches #### Ce qu'il faut retenir
* Qu'est-ce qu'une donnée ? * Qu'est-ce qu'une base de données ? * Qu'est-ce qu'un système de gestion de base de données (SGBD) ? ### Chapitre 5: Collecter les données
#### Présentation du Sprint
* objectifs * acteurs * évènements * support et outils utilisés #### Tachés réalisées
* identifier des sources de données * sélectionner des jeux de données * collecter les données #### Résultats obtenus
#### Difficultés rencontrées
#### Ce qu'il faut retenir
* Qu'est-ce que l'open data ? * Qu'est-ce que le webscraping ? * Comment collecter des données sur le web ? ### Chapitre 6: Préparer les données
#### Présentation du Sprint
* objectifs * acteurs * évènements * support et outils utilisés #### Tachés réalisées
* présenter les jeux de données * descrire des variables * transformer des variables * indexer le jeu de données #### Résultats obtenus
#### Difficultés rencontrées
#### Ce qu'il faut retenir
* Qu'est-ce qu'une clé primaire ? * Comment réaliser une jointure entre 2 tables de données ? ### Chapitre 7: Organiser les données
#### Présentation du Sprint
* objectifs * acteurs * évènements * support et outils utilisés #### Tachés réalisées
* formater les variables (convertir) : dates, adresses, montant, ... * nettoyer la base de données : doublons, valeurs extêmes ou abbérentes, valeurs manquantes, ... * organiser les variables dans des tables * concevoir une architecture de la base de données #### Résultats obtenus
#### Difficultés rencontrées
#### Ce qu'il faut retenir
* Qu'est-ce qu'une architecture de base de données ?
### Chapitre 8: Présenter les données (data paper)
#### Présentation du Sprint
* objectifs * acteurs * évènements * support et outils utilisés #### Tachés réalisées
* Résumé * Contexte et objectifs * démarche et organisation de la base de données * Description des variables * Exploitation et usages #### Difficultés rencontrées
#### Ce qu'il faut retenir
* Qu'est-ce qu'un data paper ?
## PARTIE 3: Analyser les données
### Chapitre 9 : Décrire les données
### Chapitre 10 : Explorer les données
### Chapitre 11 : Trouver un modèle
### Chapitre 12 Evaluer un modèle :
## PARTIE 4: Exploiter les données (BI)
### Chapitre 13 : Définir un indicateur de performanace
### Chapitre 14 : Construire le tableau de bord
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