CURSUS DATA

Formation Data Product Manager

Temps partiel (12 semaines)
Formation certifiée et reconnue par l’Etat, un accompagnement jusqu’à l’embauche et un métier des plus recherchés sur le marché du travail.
PROCHAINES RENTRÉES
02 juillet 2024
06 aout 2024
10 septembre 2024
logo france compétence

Contenu de la formation

icon 

Introduction au Data Product Management

  • Comprendre le rôle et les missions d'un Data Product Manager
  • La Data Science en entreprise
illu-1 

Data Manipulation

  • Option 1
    • Fondamentaux python
    • Manipulation des données avec Pandas
    • Introduction aux APIs
    • Data quality
  • Option 2
    • Introduction aux APIs
    • Data Quality
    • Mise en situation professionnelle de data gouvernance
illu-2 

Acculturation et Data Gouvernance

  • Acculturation Data
  • Les différents types et sources de données
  • RGPD et Éthique
illu-3 

Chefferie de projet

  • Gestion de projet et conduite du changement
  • La méthode Agile
  • Projet de fin de formation
illu-4 

Modules optionnels

  • Introduction à la Business Intelligence
  • Power
  • Make
  • SQL
icone site

Tout au long du cursus Data Product Manager, une pédagogie par projets réalisés en groupe, vous permettra d’aborder tous les aspects du métier de Data Product Manager, de la planification à la définition des objectifs, jusqu’au reporting tout en passant par sa conception, son suivi et le management des équipes.

logo france compétence
Le cursus Data Product Manager vous apportera les compétences nécessaires à la validation :
  • des blocs 1 et 2 du titre RNCP 36129 "Chef de projet en intelligence artificielle" reconnu par l'Etat
  • ou des blocs 1 et 2 du titre RNCP 37422 "Data Engineer" reconnu par l'Etat si vous avez suivi notre formation Data Engineer

Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par nos formateurs, c’est le mélange qui a séduit plus de 15000 alumni.

Notre méthode pédagogique est basée sur le learning by doing :
  • Application pratique : Tous nos modules de formation intègrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre en œuvre les concepts développés dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque module, 1 à 2 Masterclass sont organisées  en direct avec un formateur permettant d’aborder les problématiques actuelles des technologies, méthodes et outils du domaine du machine learning et de la data science

Les objectifs du Data Product Manager

La formation Data Product Manager a pour objectif de vous permettre de répondre à un besoin client en apportant une solution grâce à vos compétences techniques et managériales

Analyser

Analyser les besoins métier

icone site

Piloter

Piloter un projet data de la création de l’équipe à la restitution des résultats.

icone site

Choisir

Créer un dashboard intéractif à partir de données brutes

Découvrez Learn, la plateforme d’apprentissage

Une interface complète et intuitive, pour une expérience d’apprentissage sur-mesure. Une plateforme enrichie et un accompagnement premium.

Les chiffres clés de la formation en 2023

94%

Taux de satisfaction

87%

Taux de réussite RNCP

87%

Taux de complétion

247

Nombre de stagiaires inscrits 2023

Reconnaissance

Le cursus Data Product Manager permet de valider les blocs 1 et 2 du titre de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, délivrée par Ascencia et enregistrée au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche


Si vous avez suivi notre cursus Data Engineer, vous validerez les blocs 1 et 2 du titre de niveau 7 “Data Engineer” délivrée par F2I, enregistrée au RNCP en date du 27-03-2023 sous le n°RNCP37422. Pour en savoir plus, consulter la fiche. Des frais de certification sont appliqués pour la validation de l’intégralité de ce titre.

logo france compétence

Comment financer la formation ?

Frais de formation : 2990€

Reconnue par l’Etat, la formation Data Product Manager peut être 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 France Travail via le dispositif AIF ou l’abondement de CPF.

*Dans le cas de la validation du titre RNCP37422 dans son intégralité, des frais de certification de 510€ sont à prévoir.

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

Le Data Product Manager (DPM) est un acteur prépondérant dans l’analyse et l’interprétation d’importantes quantités de données. Son rôle est l’un des plus importants dans un projet Data Science.

Le Data Project Manager est la personne qui, en entreprise, va chercher à apporter une solution technique à un besoin client. Il entre donc en contact direct avec les équipes concernées, afin de cerner leurs attentes et problématiques. Il doit ensuite se renseigner sur les ressources à sa disposition afin de constituer un équipe qui développera la solution. Ces ressources peuvent être financières, techniques, matérielles, etc. Il coordonne et suit les membres de l’équipe pour assurer une atteinte efficace des objectifs qu’il a fixés. Finalement, le Data Product Manager éduque ses clients sur l’utilisation de la solution, et vérifie que son utilisation optimale se fasse sans lui. En effet, le DPM n’est pas lié à une équipe fixe : il travaille par missions.

Il n’a pas nécessairement besoin d’avoir de compétences techniques en entraînement d’algorithmes, par exemple, mais doit pouvoir comprendre les conditions à réunir pour le permettre et saisir les intérêts des professionnels habilités à le faire. En tant que coordinateur, il doit également maîtriser le jargon business, les clients étant souvent dans des secteurs autres que la data science. Ainsi, c’est un métier transversal qui nécessite une flexibilité certaine, ainsi qu’une culture des corps de métiers en entreprise diverse et variée. En effet, un bon manager sait ce sur quoi ses équipes travaillent, et est en mesure d’apporter un regard critique sur la qualité des rendus.

Le Data Product Manager va tout d’abord identifier les besoins des clients, comme, par exemple, une demande d’automatisation d’une tâche. Une fois le problème cerné, il va effectuer une veille sur les options existantes permettant de constituer une solution, et va servir de coordinateur aux différentes équipes. Son objectif est de concevoir une solution claire, rapide, et adaptée au client en particulier. Il doit s’inscrire dans la stratégie de l’équipe et respecter son fonctionnement.

L’une de ses tâches principales est d’analyser les données de marché pour découvrir de nouvelles opportunités de produits. Il applique les techniques de science et d’ingénierie des données pour concevoir et développer des produits correspondant aux attentes des consommateurs.

Ce professionnel s’appuie aussi sur le Data Warehousing et la visualisation de données pour améliorer la stratégie de produit. Afin de préparer les données collectées pour l’analyse, il développe des Data Pipelines.

Son rôle est aussi d’évaluer les données des produits déjà commercialisés, à l’aide de techniques comme les tests A/B et tests multivariés afin de préparer la prochaine itération d’un produit.

Finalement, une fois qu’il aura mis en place les différentes ressources, il va devoir assurer un suivi et faire évoluer le produit. La solution a pour vocation d’être implémentée au sein de l’équipe, en réponse à un besoin qui peut être ponctuel, mais être intégré aux pratiques quotidiennes des collaborateurs. 

Le Data Product Manager apporte de nombreux avantages aux entreprises. Il offre la capacité d’exploiter les sources de données en temps réel pour créer de nouveaux produits, perfectionner les produits existants ou améliorer l’expérience utilisateur.

Les équipes produit n’ont plus besoin de se fier à leur intuition ou de deviner comment les clients interagissent avec un produit, puisque les informations dégagées grâce à l’analyse de données permettent le prototypage et le test en amont.

Par ailleurs, un Data Product Manager élimine le risque d’utilisation de données obsolètes ou corrompues pour la prise de décision. Pour toutes ces raisons, le Data Product Manager est de plus en plus convoité par les entreprises de tous les secteurs.

En conséquence, les salaires proposés sont attractifs. En moyenne, selon Glassdoor, un Data Product Manager gagne plus de 110 000 dollars par an aux Etats-Unis. En France, selon Talent.com, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 60 000 euros.

Et la forte demande n’est pas près de s’estomper. Selon Zippia, le nombre d’offres d’emploi devrait augmenter de 8% par an jusqu’en 2028 pour dépasser les 20 000 postes à pourvoir rien qu’aux Etats-Unis !

Contenu d’accordéon

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.

Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus est accessible par la voie de la formation continue. 

Délais d’accès :

  • Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
  • Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles.

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 80% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 20% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation.

Plus de détails sur les avantages de ces modalités d’apprentissage sont disponibles dans cette vidéo!

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.

Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !

A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Afin d’intégrer la formation Data Product Manager, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Une expérience dans le monde de la data ou un poste de manager ou chef de projet voulant s’orienter vers la data est nécessaire.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Plusieurs thématiques sont abordées en formation. Chaque thématique est divisée en plusieurs modules.


Pour la formation Data Product Manager les blocs sont :

  • Business Intelligence
  • Acculturation et Data
  • Gouvernance
  • Chefferie de projet
  • Python

 

La durée totale d’un cursus est de 115 heures comprenant 85 heures de formation et 30 heures pour le projet.

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Data Product Manager.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

  • Des mises en situation professionnelles intégrant le développement d’un projet d’une durée estimée de 30 heures
  • Des cas pratiques en ligne pour appliquer régulièrement votre apprentissage théorique.

L’équipe pédagogique évalue les apprenants via la réalisation de mises en situations professionnelles. Ces projets correspondent aux étapes des missions d’un Data Project Manager. Les apprenants apprendront, puis constitueront, des livrables stratégiques. Ils seront évalués sur la qualité et la pertinence des rendus. Il y a pour l’heure 9 livrables à réaliser.

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre équipe de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !

Pour connaitre les modalités de validation des blocs de compétences visés en fonction de votre parcours, se référer aux fiches RNCP correspondantes : 

  • Blocs 1 et 2 du titre “Chef de projet en intelligence artificielle (RNCP36129)

Si vous avez suivi notre cursus Data Engineer, blocs 1 et 2 du titre “Data Engineer (RNCP37422)

La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” délivrée Ascencia. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, la formation conduit à la à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle” et “Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives” de la certification “Data Engineer” délivrée par l’Institut Européen F2I. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 2 : Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives
  • Bloc 3 : Concevoir les architectures big data valorisant les données
  • Bloc 4 : Piloter la maintenance de l’architecture de données massives.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37422 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Tout au long du cursus, vous aurez différents projets à réaliser.

L’objectif est de vous permettre de rédiger des livrables à présenter aux différents clients, et de présenter un travail de qualité. Ainsi, le projet se découpe en 3 étapes, correspondant chacune à un temps de la vie d’un projet.

Chaque étape s’accompagne de la conception de 3 livrables:

  1. Le cadrage : le but de la première partie est de définir le besoin de l’entreprise auquel le DPM devra répondre. 
  2. La conception de la solution : la deuxième étape consiste à réfléchir et brainstormer à la réponse aux problèmes soulevés lors de la première étape. 
  3. Le suivi de son implémentation : une fois la solution créée le DPM doit la mettre en place et suivre le projet afin de préparer la passation. 

En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.

La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” délivrée par Ascencia. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, la formation conduit à la à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle” et “Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives” de la certification “Data Engineer” délivrée par l’Institut Européen F2I. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 2 : Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives
  • Bloc 3 : Concevoir les architectures big data valorisant les données
  • Bloc 4 : Piloter la maintenance de l’architecture de données massives.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37422 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Contenu d’accordéon
En fonction du secteur et de l’entreprise, le salaire d’un Data Product Manager est compris entre 45 et 55 000 € par an d’après Glassdoor.

Grâce à notre cursus Data Product Manager, vous aurez acquis les compétences nécessaires, telles que le langage Python ou encore la Business Intelligence avec Power BI, pour poursuivre votre apprentissage de la Data avec notre parcours Data Analyst.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre page dédiée

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.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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 questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser 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.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le 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).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, rendez vous sur la page dédiée.

Après avoir obtenu la certification RNCP “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :
  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning
 
Après avoir obtenu la certification RNCP “Data Engineer” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :
  • Data Engineer
  • Ingénieur data/big data
  • Ingénieur de données
  • Data Pipeline Engineer
  • Big data architecte
  • Big data consultant
  • Ingénieur en développement big data

En termes de passerelle métier, le Data Product Manager peut s’orienter vers les métiers de
consultant en architecture technique, de Data Analyst ou encore de délégué à la protection des données. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Engineer ou Data Architect.

Après analyse des certifications comparables, aucune équivalence du titre professionnel Chef de
projet en intelligence artificielle enregistrée au RNCP ou au RS de France Compétences n’est recensée.

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Après un cursus Data Product Manager, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours Data Analyst.

À l’issue d’une formation Data Product Manager, vous pourrez également passer la certification officielle Power BI PL-300 de Microsoft et ainsi décrocher le statut de “Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate”.

Contenu d’accordéon

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni 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. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.

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.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Le job
Contenu d’accordéon

Le Data Product Manager (DPM) est un acteur prépondérant dans l’analyse et l’interprétation d’importantes quantités de données. Son rôle est l’un des plus importants dans un projet Data Science.

Le Data Project Manager est la personne qui, en entreprise, va chercher à apporter une solution technique à un besoin client. Il entre donc en contact direct avec les équipes concernées, afin de cerner leurs attentes et problématiques. Il doit ensuite se renseigner sur les ressources à sa disposition afin de constituer un équipe qui développera la solution. Ces ressources peuvent être financières, techniques, matérielles, etc. Il coordonne et suit les membres de l’équipe pour assurer une atteinte efficace des objectifs qu’il a fixés. Finalement, le Data Product Manager éduque ses clients sur l’utilisation de la solution, et vérifie que son utilisation optimale se fasse sans lui. En effet, le DPM n’est pas lié à une équipe fixe : il travaille par missions.

Il n’a pas nécessairement besoin d’avoir de compétences techniques en entraînement d’algorithmes, par exemple, mais doit pouvoir comprendre les conditions à réunir pour le permettre et saisir les intérêts des professionnels habilités à le faire. En tant que coordinateur, il doit également maîtriser le jargon business, les clients étant souvent dans des secteurs autres que la data science. Ainsi, c’est un métier transversal qui nécessite une flexibilité certaine, ainsi qu’une culture des corps de métiers en entreprise diverse et variée. En effet, un bon manager sait ce sur quoi ses équipes travaillent, et est en mesure d’apporter un regard critique sur la qualité des rendus.

Le Data Product Manager va tout d’abord identifier les besoins des clients, comme, par exemple, une demande d’automatisation d’une tâche. Une fois le problème cerné, il va effectuer une veille sur les options existantes permettant de constituer une solution, et va servir de coordinateur aux différentes équipes. Son objectif est de concevoir une solution claire, rapide, et adaptée au client en particulier. Il doit s’inscrire dans la stratégie de l’équipe et respecter son fonctionnement.

L’une de ses tâches principales est d’analyser les données de marché pour découvrir de nouvelles opportunités de produits. Il applique les techniques de science et d’ingénierie des données pour concevoir et développer des produits correspondant aux attentes des consommateurs.

Ce professionnel s’appuie aussi sur le Data Warehousing et la visualisation de données pour améliorer la stratégie de produit. Afin de préparer les données collectées pour l’analyse, il développe des Data Pipelines.

Son rôle est aussi d’évaluer les données des produits déjà commercialisés, à l’aide de techniques comme les tests A/B et tests multivariés afin de préparer la prochaine itération d’un produit.

Finalement, une fois qu’il aura mis en place les différentes ressources, il va devoir assurer un suivi et faire évoluer le produit. La solution a pour vocation d’être implémentée au sein de l’équipe, en réponse à un besoin qui peut être ponctuel, mais être intégré aux pratiques quotidiennes des collaborateurs. 

Le Data Product Manager apporte de nombreux avantages aux entreprises. Il offre la capacité d’exploiter les sources de données en temps réel pour créer de nouveaux produits, perfectionner les produits existants ou améliorer l’expérience utilisateur.

Les équipes produit n’ont plus besoin de se fier à leur intuition ou de deviner comment les clients interagissent avec un produit, puisque les informations dégagées grâce à l’analyse de données permettent le prototypage et le test en amont.

Par ailleurs, un Data Product Manager élimine le risque d’utilisation de données obsolètes ou corrompues pour la prise de décision. Pour toutes ces raisons, le Data Product Manager est de plus en plus convoité par les entreprises de tous les secteurs.

En conséquence, les salaires proposés sont attractifs. En moyenne, selon Glassdoor, un Data Product Manager gagne plus de 110 000 dollars par an aux Etats-Unis. En France, selon Talent.com, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 60 000 euros.

Et la forte demande n’est pas près de s’estomper. Selon Zippia, le nombre d’offres d’emploi devrait augmenter de 8% par an jusqu’en 2028 pour dépasser les 20 000 postes à pourvoir rien qu’aux Etats-Unis !

Les infos clés
Contenu d’accordéon

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.

Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus est accessible par la voie de la formation continue. 

Délais d’accès :

  • Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
  • Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles.

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 80% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 20% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation.

Plus de détails sur les avantages de ces modalités d’apprentissage sont disponibles dans cette vidéo!

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.

Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !

A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Le cursus

Afin d’intégrer la formation Data Product Manager, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Une expérience dans le monde de la data ou un poste de manager ou chef de projet voulant s’orienter vers la data est nécessaire.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Plusieurs thématiques sont abordées en formation. Chaque thématique est divisée en plusieurs modules.


Pour la formation Data Product Manager les blocs sont :

  • Business Intelligence
  • Acculturation et Data
  • Gouvernance
  • Chefferie de projet
  • Python

 

La durée totale d’un cursus est de 115 heures comprenant 85 heures de formation et 30 heures pour le projet.

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Data Product Manager.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

  • Des mises en situation professionnelles intégrant le développement d’un projet d’une durée estimée de 30 heures
  • Des cas pratiques en ligne pour appliquer régulièrement votre apprentissage théorique.

L’équipe pédagogique évalue les apprenants via la réalisation de mises en situations professionnelles. Ces projets correspondent aux étapes des missions d’un Data Project Manager. Les apprenants apprendront, puis constitueront, des livrables stratégiques. Ils seront évalués sur la qualité et la pertinence des rendus. Il y a pour l’heure 9 livrables à réaliser.

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre équipe de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !

Pour connaitre les modalités de validation des blocs de compétences visés en fonction de votre parcours, se référer aux fiches RNCP correspondantes : 

  • Blocs 1 et 2 du titre “Chef de projet en intelligence artificielle (RNCP36129)

Si vous avez suivi notre cursus Data Engineer, blocs 1 et 2 du titre “Data Engineer (RNCP37422)

La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” délivrée Ascencia. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, la formation conduit à la à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle” et “Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives” de la certification “Data Engineer” délivrée par l’Institut Européen F2I. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 2 : Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives
  • Bloc 3 : Concevoir les architectures big data valorisant les données
  • Bloc 4 : Piloter la maintenance de l’architecture de données massives.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37422 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Tout au long du cursus, vous aurez différents projets à réaliser.

L’objectif est de vous permettre de rédiger des livrables à présenter aux différents clients, et de présenter un travail de qualité. Ainsi, le projet se découpe en 3 étapes, correspondant chacune à un temps de la vie d’un projet.

Chaque étape s’accompagne de la conception de 3 livrables:

  1. Le cadrage : le but de la première partie est de définir le besoin de l’entreprise auquel le DPM devra répondre. 
  2. La conception de la solution : la deuxième étape consiste à réfléchir et brainstormer à la réponse aux problèmes soulevés lors de la première étape. 
  3. Le suivi de son implémentation : une fois la solution créée le DPM doit la mettre en place et suivre le projet afin de préparer la passation. 

En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.

La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” délivrée par Ascencia. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, la formation conduit à la à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle” et “Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives” de la certification “Data Engineer” délivrée par l’Institut Européen F2I. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.

Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Analyser les besoins en matière d’infrastructures de données adaptés au projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 2 : Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données massives
  • Bloc 3 : Concevoir les architectures big data valorisant les données
  • Bloc 4 : Piloter la maintenance de l’architecture de données massives.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37422 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

La carrière
Contenu d’accordéon
En fonction du secteur et de l’entreprise, le salaire d’un Data Product Manager est compris entre 45 et 55 000 € par an d’après Glassdoor.

Grâce à notre cursus Data Product Manager, vous aurez acquis les compétences nécessaires, telles que le langage Python ou encore la Business Intelligence avec Power BI, pour poursuivre votre apprentissage de la Data avec notre parcours Data Analyst.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre page dédiée

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.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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 questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser 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.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le 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).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, rendez vous sur la page dédiée.

Après avoir obtenu la certification RNCP “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :
  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning
 
Après avoir obtenu la certification RNCP “Data Engineer” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :
  • Data Engineer
  • Ingénieur data/big data
  • Ingénieur de données
  • Data Pipeline Engineer
  • Big data architecte
  • Big data consultant
  • Ingénieur en développement big data

En termes de passerelle métier, le Data Product Manager peut s’orienter vers les métiers de
consultant en architecture technique, de Data Analyst ou encore de délégué à la protection des données. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Engineer ou Data Architect.

Après analyse des certifications comparables, aucune équivalence du titre professionnel Chef de
projet en intelligence artificielle enregistrée au RNCP ou au RS de France Compétences n’est recensée.

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Après un cursus Data Product Manager, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours Data Analyst.

À l’issue d’une formation Data Product Manager, vous pourrez également passer la certification officielle Power BI PL-300 de Microsoft et ainsi décrocher le statut de “Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate”.

Nos services
Contenu d’accordéon

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni 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. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.

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.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Vous êtes intéressé(e) ?