Formation Data Product Manager

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 !

Afin d’intégrer la formation, il convient d’être titulaire d’une certification de niveau 6 ou équivalent, dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. Cette formation s’adresse à un public ayant une expérience professionnelle en data ou présentant un profil manager / chef de projet et souhaitant s’orienter vers la gestion de projets data.

L’accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs. 

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.

La formation Data Product Management for Data Scientists conduit à la validation du bloc 1 de la certification RNCP38587 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus,consulter la fiche. L’obtention de ce bloc 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 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys validant la diplomation des candidats se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, la formation conduit à la à la validation des blocs de compétences 1 et 4 du titre de niveau 7 “Data Engineer” délivrée par  DataScientest, enregistrée au RNCP en date du 26-04-2024 sous le n°RNCP38919. Pour en savoir plus, consulter la fiche. 

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

– Bloc 1 : Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
– Bloc 2 : Elaborer une architecture technique de gestion de données
– Bloc 3 : Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
– Bloc 4 :  Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données 

La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences  et valider le projet fil rouge avec soutenance finale devant jury. Pour plus d’informations, se référer à la fiche RNCP38919.

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.

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

Après avoir obtenu la certification RNCP38587 “Expert en ingénierie de intelligence artificielle” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :

– Ingénieur en intelligence artificielle
– Chef de projet intelligence artificielle
– Big data engineer
– Ingénieur deep learning / machine learning 
– Ingénieur DevOps
– Développeur spécialiste IA / deep learning / machine learning
– Analyste spécialiste IA / deep learning / machine learning
– Data engineer
 
Après avoir obtenu la certification RNCP38919 “Data Engineer” dans son entièreté, vous pourriez exercer les métiers de :

– Data Engineer 
– Ingénieur data / big data 
– Développeur data 
– Machine learning engineer 
– Ingénieur en développement big data

En terme de passerelle, le chef de projet en intelligence artificielle peut s’orienter vers les métiers tels que Data Engineer ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique. 

Après une analyse des certifications RNCP comparables, des équivalences partielles de la certification “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” sont recensées au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) de France Compétences. Pour plus d’informations, se référer à la fiche RNCP38587.

Après analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre Data Engineer RNCP38919 n’est recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.

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”.

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.

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 !

Des évaluations continues sous la forme de cas pratiques en ligne jalonnent le parcours de formation, leurs modalités seront explicitées par le formateur en début de module. 

Ces évaluations sont corrigées à la main par notre panel 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 ! 

L’équipe pédagogique évalue également 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.

La formation vise l’obtention du bloc de compétences 1 de la certification RNCP38587 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus,consulter la fiche.

Les modalités d’évaluations du bloc 1 sont détaillées ci-après :

Mise en situation professionnelle reconstituée à travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. Chaque candidat réalise en équipe et pour le compte d’une entreprise donnée : un audit, un cahier des charges, une proposition de solution d’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le schéma directeur informatique. Bien que l’évaluation soit par équipe, chaque candidat est évalué de manière individuelle.
Si vous avez suivi notre formation Data Engineer, votre parcours Data Product Management visera la validation des blocs 1 et 4 du titre de niveau 7 “Data Engineer” délivrée par  DataScientest, enregistrée au RNCP en date du 26-04-2024 sous le n°RNCP38919. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
Les modalités d’évaluation des blocs 1 et 4 sont détaillées ci-après : 

Bloc 1 : Dans le cadre d’un projet sur la base d’un dossier documentaire, le candidat devra identifier les besoins en architecture, élaborer un système de veille en lien avec le projet, formaliser son périmètre et émettre des recommandations d’architecture. Livrable écrit : rapport préliminaire, système de veille, rapport d’analyse, Cahier des charges, rapport explicitant les recommandations.

Bloc 4 RNCP38919 : 

1) Sur la base d’un projet d’architecture de données, le candidat devra définir la structure organisationnelle du projet. Le candidat coordonnera ses actions avec les autres membres de son équipe en vue de définir les modalités d’organisation.   

Le candidat devra soumettre les éléments suivants :

Livrable écrit (modalités de mise en œuvre et d’optimisation du projet, plan d’accompagnement)

Présentation orale dudit projet via la simulation d’un reporting, et auprès de sa hiérarchie.

2) Etude de cas : Sur la base de données d’un projet, le candidat devra mener une analyse des données en vue d’identifier les écarts budgétaires entre les dépenses réelles et le budget prévisionnel, en évaluant les raisons possibles de ces écarts. Le candidat devra identifier et argumenter des mesures correctives permettant de réduire les écarts constatés.

Oui, vous bénéficierez d’un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Nos professeurs, qui sont aussi les concepteurs du programme, sont disponibles pour répondre à toutes vos questions. Un forum d’entraide et un suivi pédagogique via des outils comme Slack sont également disponibles.

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 : [email protected].

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

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.

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.