Conduire un projet de sciences de données

* Concevoir et piloter l’exploitation des données situer, qualifier, et si possible quantifier l’impact des données sur un métier ou sur une activité * Intégrer les capacités techniques et les enjeux d’écosystème pour caractériser et cadrer un projet à base de sciences des données * Superviser la réalisation d’un projet permettant de traiter des données et débouchant sur leur visualisation * Utiliser les résultats dans l’aide à la décision opérationnelle (dans le cadre du métier, de l’activité) * Analyser les possibilités, les enjeux et les impacts liés à l'utilisation des données pour positionner un projet de sciences des données * Intégrer les possibilités techniques et les enjeux d'écosystème pour définir un projet de sciences de données * Maitriser les dimensions humaines et techniques pour superviser un projet de sciences de données * Présenter et utiliser les résultats d'un projet de sciences de données dans un cadre opérationnel * Situer, qualifier et si possible quantifier l’impact des données sur un métier ou sur une activité o identifier les impacts de l’introduction d’un traitement de données sur l’activité concernée o qualifier et si possible quantifier ces impacts au plan socio-économique o aider à prioriser les actions à engager * Intégrer les capacités et les enjeux techniques pour caractériser et cadrer un projet de sciences des données * Superviser la réalisation d’un projet permettant de traiter des données et débouchant sur leur visualisation * Utiliser les résultats dans l’aide à la décision opérationnelle (dans le cadre du métier, de l’activité) * Analyser les possibilités, les enjeux et les impacts liés à l'utilisation des données pour positionner un projet de sciences des données o Identifier les possibilités d'utilisation des données o Connaître les enjeux techniques et économiques des projets o Étudier les critères d'évaluation de la réussite d'un tel projet * Intégrer les possibilités techniques et les enjeux d'écosystème pour définir un projet de sciences de données o Connaître les grandes familles de méthodes d'utilisation des données o Connaître les grands écosystèmes de solution autour des données o Définir un projet en terme de cahier des charges initial * Maitriser les dimensions humaines et techniques pour superviser un projet de sciences de données o Comprendre le rôle d'une équipe de Data Scientists o Maitriser les caractères itératifs de ces projets o Gérer les risques humains et techniques lors d'un projet * Présenter et utiliser les résultats d'un projet de sciences de données dans un cadre opérationnel o Connaître les techniques de visualisation des données o Expliquer les critères d'évaluations et les résultats o Traduire les résultats en terme opérationnel