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: Fondements de la méthode SCRUM

• 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

• le projet
• le Contexte
• la mission
• le livrable
• les 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)

• Résumé
• Contexte et objectifs
• démarche et organisation de la base de données
• Description des variables
• Exploitation et usages

PARTIE 3: Analyser les données

PARTIE 4: Construire un tableau de bord (BI)