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# GUIDE DU DATA MANAGER (édition 2022) |
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Ce repo contient des éléments pour les étudiants du master 2 en Data Management de Paris School of Management. |
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L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour mes cours. |
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L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support de cours. |
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## Table des matières |
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[PARTIE 1: Organiser un projet Data](PARTIE 1: Organiser un projet Data) |
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## PARTIE 1: Organiser un projet Data |
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1. [PARTIE 1: Organiser un projet Data](##Partie_1:_Organiser_un_projet_Data) |
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* [Chapitre 1: Fondements de management de projet](###Chapitre_1:_Fondements_de_management_de_projet) |
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* [Chapitre 2: Apports d'une démarche Agile](###Chapitre_2:_Apports_d'une_démarche_Agile) |
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* [Chapitre 3 : Caractéristiques de la méthode SCRUM](###Chapitre_3:_Caractéristiques_de_la_méthode_SCRUM) |
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2. [PARTIE 2: Construire une base de données](##PARTIE_2:_Construire_une_base_de_données) |
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* [Chapitre 4: Base de données relationnelles](###Chapitre_4:_Base_de_données_relationnelles) |
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* [Chapitre 5: Collecter les données](###Chapitre_5:_Collecter_les_données) |
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* [Chapitre 6: Préparer les données](###Chapitre_6:_Préparer_les_données) |
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* [Chapitre 7: Organiser les données](###Chapitre_7:_Organiser_les_données) |
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* [Chapitre 8: Présenter les données - data paper](###Chapitre_8:_Présenter_les_données_(data_paper)) |
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3. [PARTIE 3: Analyser les données](##PARTIE_3:_Analyser_les_données) |
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* [Chapitre 9 : Décrire les données](###Chapitre_9:_Décrire_les_données) |
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* [Chapitre 10 : Explorer les données](###Chapitre_10:_Explorer_les_données) |
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* [Chapitre 11 : Trouver un modèle](###Chapitre_11:_Trouver_un_modèle) |
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* [Chapitre 12 Evaluer un modèle](###Chapitre_12:_Evaluer_un_modèle) |
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4. [PARTIE 4: Exploiter les données (BI)](##PARTIE_4:_Exploiter_les_données_(BI)) |
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* [Chapitre 13 : Concevoir un indicateur de performanace](###Chapitre_13:_Concevoir_un_indicateur_de_performanace) |
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* [Chapitre 14 : Construire le tableau de bord](###Chapitre_14:_Construire_le_tableau_de_bord ) |
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## Partie 1 : Organiser un projet Data |
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### Chapitre 1: Fondements de management de projet |
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* Pourquoi il faut manager un projet ? |
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* Qu’est-ce qu’un projet ? |
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@ -172,7 +188,7 @@ L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour me |
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* La régression linéaire |
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* La régression logistique |
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### Chapitre 12 Evaluer un modèle : |
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### Chapitre 12 Evaluer un modèle |
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* évaluer les modèles de régression linéaire |
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* le coefficient de détermination (R2) |
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* l'erreur quadratique moyenne (MSE) |
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@ -180,7 +196,7 @@ L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour me |
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* la matrice de confusion |
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## PARTIE 4: Exploiter les données (BI) |
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### Chapitre 13 : Définir un indicateur de performanace |
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### Chapitre 13 : Concevoir un indicateur de performanace |
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### Chapitre 14 : Construire le tableau de bord |
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