PSB

Ce repo contient les élements de mes cours pour les étudiants du Master Data Management de Paris School of Business.

L'objectif finale est de réaliser un livre blanc qui servira de support pour mes cours.

Le sommaire est le suivant:

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 A quoi sert le Scrum Master ? A quoi sert le Product Owner ? A quoi sert l’équipe de développement ? 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 ? 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: Collecter les données Chapitre 5: Préparer les données Chapitre 6: Organiser les données Chapitre 7: Présenter les données

PARTIE 3: Analyser les données PARTIE 4: Construire un tableau de bord (BI)