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Data Product Manager, temps partiel (12 semaines)

by DataScientest

Data Product Manager, temps partiel (12 semaines)

by DataScientest



Devenez expert en gestion de projet Data avec ce parcours proposé par notre partenaire DataScientest. Un Data Product Manager a pour mission de répondre à un besoin client en apportant une solution technique adaptée. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez le bloc de compétence 1 de la certification RNCP « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle ». Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 4DF
  147h00
Prix : 2990 € H.T.
Langue : FR




Devenez expert en gestion de projet Data avec ce parcours proposé par notre partenaire DataScientest. Un Data Product Manager a pour mission de répondre à un besoin client en apportant une solution technique adaptée. Cette formation certifiante se déroule à distance dans un format hybride mêlant temps d’échanges synchrones avec un formateur expert, exercices pratiques et modules E-learning. Basée sur la pédagogie Learning By Doing, vous réaliserez un projet fil rouge en équipe afin de mettre en pratique vos connaissances. Lors de votre inscription, vous serez rattaché à l’une des promotions Datascientest. A l’issue de cette formation, vous obtiendrez le bloc de compétence 1 de la certification RNCP « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle ». Contactez-nous dès maintenant pour connaître les prochaines dates !


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de l’IA pour intégrer une équipe Data.
Piloter un projet data de la création de l’équipe à la restitution des résultats.
Choisir la méthode de gestion de projet la plus adaptée.
Créer un Dashboard interactif à partir de données brutes.

Public concerné
Personnes ayant une appétence pour la programmation et la manipulation des données.

Prérequis
Un diplôme ou un titre de niveau bac+3 ainsi qu'une première expérience en Data. Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier.

Certification incluse
Pour clôturer la formation, l’équipe pédagogique évaluera le projet fil rouge de l’apprenant à l’aide d’un rapport écrit et d’une soutenance à distance. La validation des compétences développées au cours de la formation Product Manager vous permettra d’obtenir : Le bloc de compétence 1 de la certification RNCP de niveau 7 “Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle” enregistrée au RNCP sous le n°RNCP38587.

Méthodes et moyens pédagogiques
Activités digitales
Cours et exercices en ligne, masterclass collective, séances de questions/réponses, classes de soutien, accompagnement par mail, projet fil rouge, coaching carrière individualisé, social learning.
Tutorat
Un formateur expert accompagne l’apprenant tout au long de sa formation. Il échange régulièrement avec lui sur son projet fil rouge et l’accompagne lors de points de mentorat (individuel). Plusieurs formateurs animent également les différentes masterclass (classes collectives) et répondent aux questions des apprenants à tout moment depuis un forum dédié. En complément, de nombreuses séances de questions-réponses peuvent être organisées pour aider les apprenants.
Pédagogie et pratique
Lors de l’inscription, l’apprenant est affecté à une promotion (dates à définir lors de l’inscription) et reçoit son calendrier de formation. Le parcours de formation est découpé en « Sprint » de plusieurs semaines sur une thématique dédiée. Chaque semaine l’apprenant est convié à un temps d’échange avec le formateur qui se présente sous la forme de masterclass (classe collective) ou de points de mentorat (individuel). Pendant 80% du temps, l’apprenant travaille en autonomie sur la plateforme d’enseignement. Tous les modules intègrent des exercices pratiques permettant de mettre en œuvre les concepts développés en cours. L’apprenant doit également travailler en binôme ou trinôme sur un projet fil rouge tout au long de la formation. Cela lui permettra de développer et faire reconnaître ses compétences. En complément, des événements et ateliers thématiques sont régulièrement proposés pour permettre aux apprenants de découvrir les dernières innovations en matière de Data Science. Afin de suivre efficacement la formation, nous estimons le temps travail nécessaire entre 8 et 10 heures par semaine.

Programme de la formation

1
Introduction au Data Product Management

  • Comprendre le rôle d’un DPM : contexte métier, product vs projet, responsabilités.
  • La data science aujourd’hui : interactions avec le DPM, les outils, la terminologie d'un DPM.
  • Les tâches d’un DPM : comprendre un besoin, proposer une solution, monitorer l'implémentation, alternative sans DPM.

2
Data Manipulation (Option 1)

  • Fondamentaux de Python : variables, types, fonctions, boucles.
  • Data Quality : contrôle qualité, manipulation et nettoyage.
  • Pandas : librairie Pandas, jeux de données, DataFrames, manipulation de données.
  • Requêtes API : connexion à une API, opérations via une API.

3
Data Manipulation (Option 2)

  • Requête API : connexion à une API, opérations via une API.
  • Mise en situation professionnelle de la Data Gouvernance : problématiques métier, gestion de la qualité, statistiques.
  • Data Quality : contrôle qualité, manipulation et nettoyage.

4
Acculturation et Data Gouvernance

  • Acculturation Data : métiers de la Data, gérer une équipe Data, termes communs.
  • Différentes sources et types de données : sources et bases de données, stockage, gouvernance, exploitation d'une base.
  • RGPD et Éthique : spécificités de l'environnement Data, nonymisation et pseudonymisation.

5
Chefferie de projet

  • Gestion de projet : enjeux d'un projet, modèles de gestion, conduite du changement.
  • Méthode Agile : introduction à l'agilité, outils et méthodes, application Data, impact au sein d'une entreprise.
  • Projet de fin de formation : Product strategy, Product discovery, Product delivery.

6
Modules optionnels

  • Introduction à la Business Intelligence : concept et usage.
  • Langage SQL : bases de données relationnelles, requêtes SQL.
  • Power BI : sources de données, Power Query, modélisation, langage DAX, tableaux de bord, Power BI services.
  • Make : introduction No-Code, connexions et automatisation des workflows, déplacement de données.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.