Formation
Data Management

Data Management perso
Un programme fait pour moi ?

Ne ratez pas nos prochains lancements !

Mes missions types ?

Garantir la qualité de la data recueillie et utilisée par l’entreprise, résoudre les problèmes d’intégration des données

Assurer la sécurité des données, gérer les risques réglementaires, documenter les données, calculs, synthèses…

Mettre à jour les règles régissant l’accès aux données et gérer les dispositifs de confidentialité

Gestion des données

RGPD

Qualité des données

Consolidation des données

Mes objectifs

Étudier les ensembles de données de l’entreprise qui permettront de définir celles qui seront extraites et traitées

Récupérer et analyser des données pertinentes liées au processus de production de l’entreprise, à la vente ou encore liées aux données client

Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables

S’inscrire dans les équipes Data en interaction avec les Data Engineers et Data Analysts

Reconnaissance

A l’issue du parcours de formation, la validation des compétences permet d’obtenir la certification Tosa Python RS5795 reconnue par l’Etat. 

Lors de votre formation en Data Management, vous aurez également l’opportunité de vous préparer au passage de la certification Microsoft PL-900 et devenir Microsoft Certified Power Platform Fundamentals. Cette certification vous permettra d’apprendre à découvrir les différents services proposés par Microsoft Power Platform.

microsoft Learning Partner
Financement

Reconnue par l’Etat, la formation Data Management peut être en partie prise en charge grâce à vos droits CPF !
Si vous êtes en recherche d’emploi, la formation peut être prise en charge à 100% par Pôle Emploi ou bénéficier d’un abondement à hauteur de 2000€ sur votre CPF.
Si vous êtes salarié, vous pouvez demander à votre entreprise de vous financer la formation.
Le reste à charge peut être échelonné jusqu’à 12 fois.

Le cursus
Data Management

Tarif de la formation : 2490€ *
*Possibilité de payer en plusieurs fois : en savoir plus

Mode d’apprentissage

Blended Learning

Formation à distance, e-learning coaché : comment assurer une formation en 2021 ?

Chez DataScientest, nous avons la bonne formule: le blended learning.

Un mix parfait de visio conférence et de formation autonome sur une plateforme coachée qui assure la formation effective de nos apprenants. Découvrez en quoi cela consiste dans cette vidéo.

Vous souhaitez recevoir le syllabus complet ?
Vous hésitez encore sur le parcours le plus proche de vos attentes ?
Un membre de l'équipe DataScientest sera ravi de vous orienter pour suivre la bonne formation !

Vous avez des Questions ?

Notre formation Data Management :

Les entreprises ont aujourd’hui pris conscience des quantités mais surtout du potentiel que représente la data. Sa gestion en est alors d’autant plus importante pour garantir qu’elle est scientifiquement solide et utilisée, entièrement documentée et transparente ou encore facilement accessible et utilisable.

Ce niveau élevé d’exigences bien définies a accru la nécessité de se professionnaliser dans des activités de gestion de la donnée, ce qui favorise une vérification et une déclaration de conformité rigoureuses. En conséquence, de nombreux métiers ont vu le jour: data analyst, data scientist, data engineer etc. Or, ces métiers ne pourraient exister sans un élément clé : la donnée. Celle-ci n’est cependant pas exempte d’erreurs, de maux ou de manipulations, quelqu’un doit ainsi s’occuper de sa gestion, c’est le Data Manager.

Le Data Manager gère les actifs de données afin d’en améliorer la réutilisabilité, l’accessibilité et la qualité. Il approuve les normes de dénomination des données, élabore des définitions de données cohérentes et documente les règles de gestion. Il en résulte alors une unification des données de l’entreprise.

Le référent en Data Management a pour mission d’assurer l’intégration des données suivantes:

  • Normes de dénomination
  • Définitions des entités et des attributions
  • Spécification des règles commerciales
  • Spécification des méthodes de calcul
  • Critères de qualité-data quality– et de conservation des données
  • Sourcer les données
  • Spécification de sécurité des données

Une telle vue intégrée constitue la base des données partagées qui sont essentielles dans les entrepôts de données.
Le data manager doit comprendre les problèmes techniques de l’intégration des données.

Il est généralement exposé au monde des affaires tout en modélisant les règles de gestion, les entités et les attributs des données. 

Les rôles et responsabilités du Data Manager peuvent varier en fonction de la maturité du programme de données au sein de l’entreprise.

Ceux dont les postes sont nouveaux dans l’entreprise se concentrent davantage sur des tâches visant à consolider les données provenant de plateformes et à établir des processus pour gérer au mieux les données.

Ceux dans les entreprises dont les programmes de données sont les plus matures se concentrent généralement sur des tâches à plus forte valeur ajoutée (garantie de la qualité des données, conformité aux normes…)

En général, les missions du référent en Data Management sont les suivantes :

  • Garantir la qualité des données recueillies et utilisées par l’entreprise
  • Résoudre les problèmes d’intégration des données
  • Assurer la sécurité des données et gérer les risques réglementaires
  • Documenter les données, calculs, synthèses…
  • Mettre à jour les règles régissant l’accès aux données (confidentialité)

En résumé, les référents en Data Management sont responsables de la gestion et de la qualité de toutes les données au sein de l’entreprise et veillent à ce que les règles relatives aux données établies par le programme de gouvernance des données soient respectées. En agissant comme des intermédiaires entre les systèmes d’information et les utilisateurs, ils sont probablement aujourd’hui les profils les plus recherchés.

Les tâches quotidiennes du data manager s’articulent autour des suivantes :

  • Définir des processus de Data Gouvernance et leur mise en oeuvre
  • Etablir des contrats de données et policies et s’assurer que celles-ci soient respectées au sein de l’entreprise
  • Mettre à jour la cartographie des données (collecte, stockage,, traitement, destination)
  • Garantir la conformité légale et sécurité de la manipulation des données
  • Contrôler la qualité et détecter les irrégularités (nettoyage des données, contrôles qualités, coordination d’actions d’améliorations…)
  • Développer des indicateurs de suivi et créer des reportings, KPI pour assurer un fonctionnement optimal des processus data
  • Améliorer l’accessibilité de la data
  • Etablir un diagnostic sur le patrimoine des données (valeur, qualité)
  • Renseigner les différentes équipes sur les façons d’utiliser les données afin qu’elles puissent se les approprier et surveiller leurs utilisation.
  • Désigner un responsable au sein de l’équipe des Data stewards qui aura pour mission de chapeauter chacun des principaux domaines de données.
  • Divisé en équipe, les Data Stewards seront chargés de résoudre les problèmes d’intégration des données dans son propre domaine. Les résultats seront ensuite transmis aux administrateurs de données et aux bases de données puis intégrés au sein des modèles de données de l’entreprise.
  • Tout comme il existe un Data Architect dans la plupart des fonctions d’administration des données, il devrait également y avoir un responsable ayant une formation Data Management qui détermine et contrôle le domaine de chacun. 

Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises recherchent un moyen simple et efficace de créer leur propre solution afin de gérer au mieux leur compagnie, de relever les défis auxquels elles font face et de renforcer leur productivité. A travers différents services tels que Power BI, Power Apps, Power Automate et Power Virtual Agents, Microsoft vous offre la possibilité de générer des tableaux de bords simples, de créer des applications sans passer par de la programmation, d’automatiser différents processus et de créer des chatbots pilotés par l’intelligence artificielle. 

Premières étapes :

Pour suivre une formation data management, il est nécessaire d’avoir au minimum un BAC ou une expérience professionnelle qualifiée
La connaissance d’un langage de programmation ou d’une expérience professionnelle dans la data est appréciée.
Ce métier impliquant une part de transmission d’informations assez conséquente, des notions de communication et de marketing constitueront également un avantage pour la personne désirant se former.
Même si la formation est centrée sur l’organisation et la gestion de la data, les mathématiques restent une composante indispensable à la bonne compréhension des principes logiques qui seront abordés. Les personnes ayant au préalable une connaissance relative à certains principes statistiques (espérance, variance, algèbre…) avanceront plus vite dans la formation et pourront aborder avec davantage de facilités de nouveaux concepts de nos formations.

Ces formations sont également accessibles à toute personne ayant une profession scientifique, les qualifications professionnelles étant généralement suffisantes pour développer celles essentielles aux métiers de Data Management. 

Une fois votre inscription sur le site internet, nous prenons contact avec vous pour vous présenter DataScientest et ses offres ainsi que pour discuter de votre parcours et de vos volontés pour qu’elles coïncident avec nos formations.

Ensuite, un test technique de positionnement essentiellement mathématiques de probabilité/statistique et d’algèbre assez basique vous est soumis . Celui-ci ne vous sanctionne aucunement et sert uniquement à vous positionnez. Un membre de l’équipe d’admission vous contactera dans un deuxième temps pour vous communiquer les résultats et échanger sur vos motivations et la pertinence de votre projet.

Jusqu’ici, vous n’êtes pas engagé avec DataScientest et pouvez, selon votre convenance, ne pas poursuivre vos démarches. 

La phase d’inscription ne débutera qu’après la confirmation de votre projet. Dès lors, nos équipes se chargeront d’organiser votre formation Data Management.

  • Une vision précise du Big Data, de ses enjeux, de son environnement et de ses principales technologies et solutions
  • Une compréhension de l’importance de la gestion des données dans la stratégie de l’entreprise
  • Une maîtrise du fonctionnement temporel de la donnée et une garantie de sa qualité
  • Un savoir-faire quant à l’alignement des différents métiers avec le cycle de vie de la donnée
  • Une capacité à transformer d’importants volumes de données différents en informations utiles et exploitables
  • Une aptitude à identifier les besoins métiers spécifiques et y restituer les données

L’acquisition des compétences s’effectue au travers de divers travaux pratiques effectués dans un environnement dédié et par la mise en place d’un contrôle continu de connaissance et d’une soutenance orale devant un jury de professionnels. Il permet de valider les blocs de compétences.
L’obtention de la certification nécessite la validation de tous les blocs de compétences . Possibilité de validation par bloc de compétences. 

Pour allier flexibilité et motivation, la pédagogie de DataScientest repose sur une formation professionnelle hybride. Cela permet d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. Une formation 100 % à distance alliant temps synchrones (masterclass) et asynchrones (cours et exercices sur la plateforme prête à coder) pour que la motivation soit toujours au rendez-vous. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence. Plus de détails sur les avantages de ces modalités d’apprentissage sont disponibles dans cet article ! Les cours sont dispensés en visioconférence mais le suivi reste identique avec des professeurs disponibles et attentifs à votre progression tout au long de votre formation. Pour découvrir le parcours en Bootcamp vu par une apprenante découvrez cet article.

Carrières: quelles perspectives après la formation ?

La maîtrise de la data s’est révélée être très utile dans certaines professions telles que chercheur ou actuaire. Les sciences des données leurs sont énormément profitables, tout comme pour la grande majorité des professions quantitatives faisant appel à des statistiques. En effet, grâce à la data, de nouvelles portes et opportunités leurs sont accessibles.

Le référent en Data Management, après sa formation Data Management ou après avoir exercé son métier, peut se reconvertir en data analyst voire pour certains en data scientist. Pour ce faire, une formation de plusieurs mois à partir du bloc de Machine Learning est nécessaire et également disponible sur DataScientest.com ou sur d’autres plateformes. Sinon, le poste de Data Steward peut mener vers d’autres carrières comme celle deChief Data Quality Officer.

Un Data Steward junior peut espérer gagner entre 30 et 35k € par an. Après 8-10 ans d’expérience, il sera promu Senior et verra son salaire passer à 45 et 50k € par an. Il faut cependant tenir compte de la présence de disparités entre secteurs et entreprises.

Pour cette nouvelle formation Data Management, nous n’avons pas encore de données d’insertion professionnelle d’apprenants à l’issue. En effet la première cohorte de Data Management démarre en Janvier 2021.

Nos services d'aide après la fin de la formation

Des Beta-tests sont mis à disposition pour nos alumnis afin de rester à jour et de développer de nouvelles compétences en data même après la fin de la formation.

En parallèle, des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science.

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumnis. Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumnis sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumnis, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.
Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.
Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos éventuelles questions sur votre projet de carrière.
En plus de cela, des ateliers carrière sont organisés tous les mois:
-Un atelier pour vous aider à rédiger un bon CV et Linkedin orienté data
-Un atelier pour vous aider à stratégiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi: salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons menée auprès de 30 groupes du CAC 40. Même s’ils avaient des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs de data scientists ; par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %

Fort de notre expérience avec les grandes entreprises, nous organisons de manière régulière des salons de recrutement avec nos entreprises partenaires, adressés à tous nos élèves et alumni

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