Data
Rôles et responsabilités dans la Data et l'IA
Durée
1 Jour
Langues
Français - Anglais
Formateur(s)
Michèle NANKAP - Lead Data Insight Astrakhan
Cette formation présente dans le détail l’ensemble des acteurs amenés à intervenir dans la chaîne de valorisation de la donnée. De son identification à sa collecte, sa préparation, son analyse et sa représentation visuelle, a donnée suit un parcours pendant lequel plusieurs interlocuteurs interviennent et se relaient pour produire un résultat fiable et interprétable.
Ces interventions décrivent des processus qui peuvent être représentés, dans des éléments d’organisation clairement identifiés : Data Lab, Data Factory… cette formation présente tous ces mécanismes et analyse l’impact sur ce fonctionnement de l’Intelligence artificielle en tant que domaine de la donnée.
Cette formation a été conçue pour Grenoble Ecole de Management dans le cadre du Master Big Data où elle y est animée sans interruption depuis 2014.
Public cible
- Equipes Data tout profil
Prérequis
- Aucun
Fonctionnement
Sur place,
dans vos locaux
A distance,
via Teams
Podcasts
Workshops
Microlearning
Programme détaillé
Introduction et rappels : l’ère de la donnée
Les acteurs et les rôles dans les équipes Donnée
- L’organisation Data-Centric:
- Définition
- Modèles de maturité dans l’organisation Data-Centric,
- Les profils, les rôles & responsabilités et compétences clés,
- Chief Data Officer,
- Data Protection Officer,
- Data Engineer, Data Architect & DataOps
- Data Analyst & Data Viz,
- Data Scientist,
- Product-Owner Data.
- Processus et articulation entre ces rôles dans une équipe Data et dans les relations avec le métier,
- Workshop : création et scalabilité d’une équipe Donnée – en 3 itérations,
- Analyse comparative d’organisations.
Eléments d’organisation
- Data Lab : innovation, design-thinking et valorisation des usages,
- Data Factory : l’usine de production des usages,
- Data Office : l’environnement du Chief Data Officer.
Impacts des domaines émergents : les compétences clés
- Intelligence artificielle, Machine Learning et Deep Learning
- Blockchain
- Robotic Process Automation
