Aller au contenu
Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

↑↓ naviguer↵ ouvre le résultat en surbrillanceesc fermer

Partie 1 · Comités et outils

Comités, standards, processus et outils

Deux comités complémentaires

Comité stratégiqueComité opérationnel
Participantsdirection, responsables métiers clés, CDO, IT, juridiquetous les métiers, rôles métier et IT
Missionvision et priorités stratégiques ; suit la valeur créée, arbitre projets et budgetsmet en oeuvre au niveau opérationnel, suit les indicateurs, définit les modalités pratiques
Exemplearbitrer le partage de données avec les clientsvalider le workflow de gestion des accès

Vérifie que tu as compris

Valider le workflow de gestion des accès relève de...

Le comité opérationnel, piloté par les data stewards et data owners, définit :

  • Les standards : règles de dénomination des modèles, règles de conception des modèles logiques et physiques, standards de mise à disposition (catalogues, API), métadonnées à collecter, indicateurs de qualité.
  • Les processus : gestion des accès (rôles, permissions, workflows), validation de conformité des modèles aux standards, contrôle de conformité réglementaire et éthique.

Les outils

Le rôle de la gouvernance : pas d'imposer les choix technologiques, mais spécifier les besoins auxquels les outils devront répondre ; le comité opérationnel oriente les priorités de déploiement. 7 catégories :

CatégorieRôle
Plateformes de donnéescollecter, stocker, transformer jusqu'au modèle cible
Catalogues de donnéesfaciliter la recherche et la compréhension des jeux de données
Traçabilité / lineageidentifier l'origine et les transformations d'une donnée
Gestion des accèsdemande d'accès traitée selon le processus de gouvernance
Partage via APImise à disposition standardisée, contrôle fin selon les droits
Data quality managementindicateurs de qualité, aide au nettoyage (corriger à la source reste le mieux)
Anonymisationconfidentialité, nécessaire pour les données sensibles (santé…)

Vérifie que tu as compris

Que doit faire la gouvernance vis-à-vis des choix d'outils ?