Cursus data Steward

Description de la formation

Formation condensée pour acquérir les compétences essentielles en gestion de données, couvrant la modélisation des données, la gouvernance, la qualité des données, l'architecture des systèmes de gestion de bases de données, ainsi que l'utilisation des outils et des bonnes pratiques pour garantir la sécurité, l'intégrité et l'accessibilité des données au sein d'une organisation.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les Principes de la Gouvernance des Données : acquérir une connaissance approfondie des meilleures pratiques et des cadres de gestion des données, ainsi que des responsabilités d'un Data Steward.
• Mettre en Œuvre des Stratégies de Qualité des Données : apprendre à définir, surveiller et maintenir la qualité des données, en garantissant leur précision, leur intégrité et leur fiabilité.
• Gérer les Métadonnées et les Flux de Données : maîtriser les outils et techniques pour cataloguer, classifier et organiser les métadonnées, facilitant ainsi leur gestion et leur exploitation.
• Connaître les Normes et la Conformité en Matière de Données : se familiariser avec les exigences légales et réglementaires, comme le RGPD, et comprendre l’importance de la gestion des données en conformité avec ces normes.
• Optimiser l’Accès et la Sécurisation des Données : apprendre à mettre en place des pratiques pour protéger les données sensibles tout en assurant leur accessibilité pour les utilisateurs autorisés.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

• Analystes de Données : Professionnels souhaitant approfondir leurs compétences en gestion des données et en gouvernance pour améliorer leur efficacité dans leur rôle.
• Responsables de la Qualité des Données : Experts en qualité des données cherchant à standardiser les processus et à garantir la fiabilité des informations.
• Chefs de Projet IT ou Data : Managers impliqués dans des projets liés aux données qui doivent comprendre les mécanismes de gouvernance et de structuration des données.
• Professionnels de la Conformité : Spécialistes de la conformité et des réglementations cherchant à intégrer des pratiques de gestion des données alignées avec les standards tels que le RGPD.
• Débutants dans le Domaine de la Data : Toute personne souhaitant entamer une carrière dans la gestion et la gouvernance des données, avec une formation structurée et orientée métier.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire.

Programme de la formation

Jour 1 : Introduction à la gouvernance des données

• Objectif : Comprendre le rôle du Data Steward et l’importance de la gouvernance des données.
• Contenu :
  Présentation des principes fondamentaux de la gouvernance des données.
  Rôles et responsabilités du Data Steward dans une organisation.
  Introduction aux concepts clés : gouvernance, qualité des données, métadonnées, conformité.

Jour 2 : Qualité des données et gestion des métadonnées

• Objectif : Acquérir des compétences pour garantir la qualité des données.
• Contenu :
  Méthodes pour mesurer et maintenir la qualité des données.
  Pratiques de nettoyage et validation des données.
  Introduction à la gestion des métadonnées et des outils associés.

Jour 3 : Politique de gestion des données et processus de gestion des données

• Objectif : Savoir établir des politiques et processus efficaces pour la gestion des données.
• Contenu :
  Élaboration de politiques de gestion des données.
  Processus de gestion du cycle de vie des données : création, stockage, utilisation, archivage et suppression.
  Mise en place de contrôles pour assurer la conformité des données.

Jour 4 : Outils et plateformes de gestion des données

• Objectif : Se familiariser avec les outils de gestion des données utilisés par un Data Steward.
• Contenu :
  Présentation des outils de gestion des données, de la qualité des données et des métadonnées.
  Exploration des plateformes de gouvernance des données : Cloud, bases de données, outils d’intégration de données.
  Introduction aux outils d’audit et de reporting.

Jour 5 : Sécurisation des données et conformité légale

• Objectif : Comprendre les enjeux de sécurité des données et les exigences légales.
• Contenu :
  Politiques de sécurité des données et gestion des accès.
  Conformité avec des réglementations comme le RGPD, la loi sur la protection des données.
  Mise en œuvre de la sécurité dans la gestion des données sensibles.

Jour 6 : Stratégie de gestion des données pour l’entreprise

• Objectif : Développer des stratégies efficaces pour gérer les données à l’échelle de l’entreprise.
• Contenu :
  Élaboration d'une stratégie de gestion des données pour maximiser leur valeur.
  Création d'une feuille de route pour la gouvernance des données dans l'organisation.
  L'intégration de la gestion des données dans la stratégie globale de l'entreprise.

Jour 7 : Outils et pratiques de Data Stewardship

• Objectif : Approfondir la pratique de Data Stewardship avec des outils et des processus avancés.
• Contenu :
  Mise en place des processus de gestion continue des données.
  Utilisation d’outils de suivi et de gestion des données : tableau de bord, rapports, audits.
  Optimisation des pratiques pour une meilleure gestion des métadonnées et des flux de données.

Jour 8 : Études de cas et mise en pratique

• Objectif : Appliquer les connaissances acquises à travers des études de cas pratiques.
• Contenu :
  Études de cas réels sur la gestion des données et la gouvernance.
  Ateliers pratiques pour simuler des scénarios de gestion des données.
  Discussion des défis rencontrés et solutions possibles.

Atouts de la formation

• Programme Complet et Progressif: Une structure bien définie allant des concepts fondamentaux aux applications avancées pour une compréhension approfondie.
• Approche Pratique et Contextuelle: De nombreux ateliers pratiques permettent aux participants de manipuler les outils et modèles d’IA générative dans des contextes concrets.
• Expertise en Outillage de Pointe: Utilisation des frameworks et plateformes les plus récents et pertinents pour l’IA générative (Transformers, GANs, Cloud Platforms).
• Développement d’un Projet Réel: Une journée entière consacrée à un projet de fin de cursus, favorisant l’intégration des acquis dans un scénario pratique et professionnel.
• Dimension Éthique et Sécuritaire: Une réflexion approfondie sur les enjeux éthiques, les biais, et la régulation des technologies pour garantir une utilisation responsable.
• Adapté aux Enjeux du Marché: Formation conçue pour répondre aux besoins actuels des entreprises en matière de solutions IA innovantes et performantes.
• Support et Accompagnement: Encadrement par des experts et mise à disposition de ressources pour garantir une montée en compétences durable.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de data science.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts abordés.
• Études de cas pratiques ou discussions de groupe pour mettre en application les connaissances acquises.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.
• Mise en Pratique : Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.

Références Normatives

• Well-Architected cloud Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• NIST Cybersecurity Framework.