DSGDP Cadrage et pilotage d’un projet de Data Science
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery

Format : Stage pratique
Niveau Avancé
 
 
 
 
Répartition du temps : 50% exposés
30% pratique
20% échanges

La formation en détails

Description

La Data Science, en tant que discipline scientifique et mathématique, est aujourd'hui bien connue de ceux qui la pratiquent. Mais savez-vous identifier les pièges et les embûches méthodologiques spécifiques aux projets de Data Science ?

Forts de nos nombreux retours d'expérience et des connaissances pratiques de nos consultants, nous vous convions à découvrir avec nous les enjeux et les approches qui permettront à vos projets de se dérouler en toute sérénité, du cadrage à la phase de pilotage de production.

Objectifs

  • S'approprier les spécificités d'un projet de Data Science
  • Constituer un programme de projets de Data Science
  • Savoir mener une phase de cadrage d'un projet de Data Science
  • Piloter un projet de Data Science en exploration et en production

Public cible

  • Chef de projet IA
  • Product Owner
  • Tech Lead
  • Data Analyste / Data Scientist

Prérequis

  • Connaissances de base en Data Science (ce qu'est un modèle, différence supervisé / non supervisé)
  • Connaissance de base en Agilité (Avoir lu le manifeste agile)

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique du formateur, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

Jour 1

PRÉSENTATION DE FORMATION
  • Rappel du programme
  • Tour de table

ENJEUX D’UNE FORMATION DÉDIÉE À LA GESTION DE PROJET DE DATA SCIENCE 
  • La Data Science est une spécialité du développement logiciel (au même titre que le développement front, par exemple)
  • Les spécificités d’un projet embarquant de la Data Science

DÉFRICHER UN PROJET DE DATA SCIENCE
  • Utile, utilisable, utilisé
  • Les différentes façons d’utiliser de la Data Science pour tirer de la valeur
  • Apprendre à simplifier un problème de Data Science
  • Construire un portefeuille de projets en priorisant des cas d’usage
  • Identifier les hypothèses que l’on souhaite valider dans un Proof Of Concept
  • Intégration d’un système de Data Science dans un écosystème existant
  • Livrable de fin de section : un problème à résoudre est clairement posé, les principaux risques anticipables ont été POCés

CADRAGE POUR LE DELIVERY DE PROJET DE DATA SCIENCE
  • Affiner le business case (quantifier/qualifier valeur métier, rendre le projet actionable et utile)
  • Bien choisir sa métrique d’évaluation
  • Estimer la durée du projet, sa complexité, son coût, ses facteurs de succès, etc.
  • Identifier et minimiser les dépendances entre projets
  • Définir une architecture
  • Évaluer et prioriser les sources de données
  • Propositions d’ateliers à mener pour ne rien rater pendant le cadrage
  • Livrable de cette section : une vision suffisamment claire pour commencer à délivrer

Jour 2

CONSTITUER UNE ÉQUIPE ET SA DYNAMIQUE
  • Construire une culture d’équipe
  • Définir les rituels
  • Définir les standards
  • Livrable de cette section : une équipe qui est prête à commencer à coder

DELIVERY AGILE EN DATA SCIENCE
  • Introduction au Continuous Deployment
  • Commencer simple et itérer (en ajoutant des fonctionnalités, en automatisant)
  • Suivre et piloter la progression du projet
  • Gérer les expérimentations dans un cycle de delivery agile
  • Gestion visuelle du travail (le kanban) 
  • Introduction à Accelerate
  • Livrable de la section : du code en production

PRÉPARER LE RUN 
  • L’industrialisation, la mise en production, la production : savoir de quoi on parle
  • D’un point de vue technique
  • D’un point de vue organisationnel
  • D’un point de vue business

ÊTRE CAPABLE DE FINIR UN PROJET
  • Acter la décision d’arrêter ou de continuer
  • Les métriques de succès du projet
  • Éventuel transfert du projet

CONCLUSION
  • Synthèse des points abordés
  • Partage sur la formation
  • Questions/Réponses additionnelles
4.45 / 5

Satisfaction moyenne des participants

Sur la base de 17 avis, collectés en fin de formation durant les 12 derniers mois.

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