Conduire un projet de sciences de données

Objectifs et contexte de la certification :

Toutes activités utilisant des données: marketing, industrie, santé, assurance, finance...

Validation des capacités à mobiliser les enjeux de l’utilisation des données dans le cadre d’un contexte métier, et à concevoir et à piloter un projet de Data Science réalisé par des experts en Data Science 

Compétences attestées :

• 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
  • identifier les impacts de l’introduction d’un traitement de données sur l’activité concernée
  • qualifier et si possible quantifier ces impacts au plan socio-économique
  • 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
  • Identifier les possibilités d'utilisation des données
  • Connaître les enjeux techniques et économiques des projets
  • 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
  • Connaître les grandes familles de méthodes d'utilisation des données
  • Connaître les grands écosystèmes de solution autour des données
  • Définir un projet en terme de cahier des charges initial
• Maitriser les dimensions humaines et techniques pour superviser un projet de sciences de données
  • Comprendre le rôle d'une équipe de Data Scientists
  • Maitriser les caractères itératifs de ces projets
  • 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
  • Connaître les techniques de visualisation des données
  • Expliquer les critères d'évaluations et les résultats
  • Traduire les résultats en terme opérationnel 

Modalités d'évaluation :

Contrôle de connaissances, plus production d’un mémoire sur une réalisation. La vérification des compétences repose sur la capacité de l’apprenant à mettre en œuvre en situation les outils et compétences visés par la certification.