Recent

  • Show all results for ""
Data Science et Machine Learning
185 Questions
1 Views

Data Science et Machine Learning

Created by
@ReasonedFlute

Questions and Answers

Quel est le rôle principal d'un data scientist ?

  • Mettre en place l'infrastructure des données
  • Récupérer et transformer des données en valeur (correct)
  • Entraîner des modèles de machine learning
  • Créer des tableaux de bord et des visualisations

    • Qui est responsable de l'entraînement des modèles de machine learning ?

  • Ingénieur en machine learning (correct)
  • Ingénieur data
  • Data scientist
  • Data analyste

    • Quel professionnel est chargé de la visualisation des données ?

  • Data analyste (correct)
  • Ingénieur en machine learning
  • Ingénieur data
  • Ingénieur deep learning

    • Quel est le premier rôle dans la chaîne de traitement des données ?

    <p>Ingénieur data</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la fonction du data lake dans le traitement des données ?

    <p>Rassembler et fournir un accès aux données générées</p> Signup and view all the answers

    Après qu'une donnée ait subi une analyse, où se dirige-t-elle ?

    <p>Vers les modèles de prédiction</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'ingénieur est spécialisé dans le deep learning ?

    <p>Ingénieur deep learning</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la tâche principale d'un ingénieur data ?

    <p>Mettre en place l'infrastructure des données</p> Signup and view all the answers

    Quel processus suit une donnée pour arriver dans un tableau de bord ?

    <p>Analyse, nettoyage, puis stockage structuré</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal d'un Data Scientiste ?

    <p>Créer des modèles de prédiction</p> Signup and view all the answers

    Quel est le domaine de spécialisation d'un ingénieur en machine learning ?

    <p>L'entraînement des modèles de machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel secteur est en forte demande sur le marché de l'emploi selon le contenu ?

    <p>Le machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des défis importants dans le travail des Data Scientistes et des ingénieurs en machine learning ?

    <p>La communication entre les équipes</p> Signup and view all the answers

    Qui est typiquement chargé de monitorer les opérations dans l'équipe ?

    <p>La personne en charge des OPS</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des rôles d'un ingénieur logiciel au sein d'un projet de machine learning ?

    <p>Intégrer les modèles dans des applications</p> Signup and view all the answers

    À quel niveau d'études peut-on retrouver des développeurs ou ingénieurs en machine learning ?

    <p>Certains niveaux de bac ou supérieurs</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui est considéré comme tendance dans le secteur technologique ?

    <p>Le machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect du travail de Data Scientiste est mis en avant dans le contenu ?

    <p>L'élaboration de modèles prédictifs</p> Signup and view all the answers

    Comment peut-on décrire le marché de l'emploi pour les métiers liés au machine learning ?

    <p>En forte demande avec une grande diversité de métiers</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal d'un ingénieur logiciel dans un projet de machine learning ?

    <p>Mettre en place des modèles de prédictions</p> Signup and view all the answers

    Dans quel domaine se spécialise principalement l'ingénieur en machine learning ?

    <p>L'entraînement des modèles</p> Signup and view all the answers

    Qui est responsable de la communication entre les différents acteurs d'une équipe de data science ?

    <p>La personne qui monitorise les opérations</p> Signup and view all the answers

    Quelle est l'une des caractéristiques du marché de l'emploi pour les métiers du machine learning ?

    <p>Une grande diversité de métiers</p> Signup and view all the answers

    Quel est un domaine de spécialisation mentionné pour l'ingénieur en machine learning ?

    <p>L'optimisation des algorithmes</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue le data scientist dans l'équipe par rapport aux ingénieurs ?

    <p>Il fournit des modèles de prédiction aux ingénieurs</p> Signup and view all the answers

    Quel terme désigne les opérations de surveillance dans le domaine du machine learning ?

    <p>Machine Learning Ops</p> Signup and view all the answers

    Quel niveau d'études est souvent associé aux rôles comme développeur full stack ?

    <p>Niveau bac</p> Signup and view all the answers

    Quelle tendance est observée dans le domaine du machine learning ?

    <p>Augmentation de la polyvalence des ingénieurs</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle de l'ingénieur data dans le cycle de vie des données ?

    <p>Mettre en place l'infrastructure des données</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal du Data analyste dans la chaîne de traitement des données ?

    <p>Traiter et visualiser les données</p> Signup and view all the answers

    À quel moment un ingénieur en machine learning est-il impliqué dans le processus ?

    <p>Après le nettoyage des données dans les bases de données</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue le Data scientist au sein de l'équipe de traitement des données ?

    <p>Collecter toutes les données générées</p> Signup and view all the answers

    Quel est le point de départ de la chaîne de traitement des données mentionnée ?

    <p>Les applications générant des données</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect de la transformation des données est essentiel avant leur utilisation dans les modèles ?

    <p>L'analyse et le nettoyage des données</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal d'un ingénieur en deep learning dans le processus de traitement des données ?

    <p>Entraîner des réseaux de neurones pour des modèles complexes</p> Signup and view all the answers

    Quel type de données est principalement utilisé pour alimenter les applications de prédiction ?

    <p>Des données nettoyées et structurées</p> Signup and view all the answers

    Quel outil ou infrastructure est généralement mis en place pour faciliter le traitement des données ?

    <p>Un data lake</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle a l'ingénieur data dans la chaîne de traitement des données ?

    <p>Il met en place l'infrastructure des données.</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal du Data analyste dans la chaîne de traitement des données ?

    <p>Créer des tableaux de bord et des visualisations.</p> Signup and view all the answers

    À quel moment l'ingénieur en machine learning intervient-il dans le cycle des données ?

    <p>Après le nettoyage des données.</p> Signup and view all the answers

    Quel processus suit une donnée pour arriver à un modèle de prédiction après avoir subi des transformations ?

    <p>Elle subit une analyse et un nettoyage avant d'être utilisée.</p> Signup and view all the answers

    Quel outil ou infrastructure est essentiel pour assurer le bon fonctionnement des données dans un projet de traitement ?

    <p>Un data lake bien structuré.</p> Signup and view all the answers

    Comment les données générées sont-elles finalement utilisées dans le contexte des entreprises ?

    <p>Pour fournir des analyses prédictives et des services.</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des rôles attribués aux ingénieurs spécialisés avant la réunion finale des données dans des modèles ?

    <p>Développer des infrastructures de données.</p> Signup and view all the answers

    Quelle étape est souvent négligée dans le processus de transformation des données avant qu'elles soient utilisées ?

    <p>Le nettoyage et l'analyse des données.</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect de la chaîne de traitement des données reflète l'interaction entre les différents métiers détaillés ?

    <p>La génération de données par les applications.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle essentiel du machine learning ingénieur dans un projet de science des données ?

    <p>Former les modèles de machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel élément distingue un data scientist d'un ingénieur logiciel dans un projet de machine learning ?

    <p>L'analyse et l'interprétation des données</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect du marché de l'emploi pour les métiers liés au machine learning est en forte croissance ?

    <p>La demande croissante de machine learning ingénieurs</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle transversal est mentionné en lien avec la communication dans un projet de machine learning ?

    <p>OPS pour le monitoring</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'études est généralement nécessaire pour devenir développeur ou ingénieur machine learning ?

    <p>Niveau bac + 2 ou plus</p> Signup and view all the answers

    Dans quelle spécialisation un ingénieur pouvant travailler avec des modèles de machine learning peut-il se concentrer davantage ?

    <p>Entraînement de réseaux de neurones</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des défis souvent rencontré par les équipes dans le domaine de machine learning ?

    <p>Manque de communication entre les membres</p> Signup and view all the answers

    Quel facteur contribue à l'évolution rapide du secteur du machine learning ?

    <p>Une demande croissante pour des analyses de données complexes</p> Signup and view all the answers

    Quel métier est souvent considérée comme une passerelle vers des responsabilités plus importantes dans le machine learning ?

    <p>Ingénieur en machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel domaine technique est souvent associé à la montée en popularité du machine learning sur le marché ?

    <p>Big data et traitement des données massives</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la principale caractéristique de l'intelligence artificielle ?

    <p>Créer des machines pouvant simuler l'intelligence humaine</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect est crucial dans l'apprentissage automatique ?

    <p>La capacité d'apprendre à partir de données</p> Signup and view all the answers

    Quand l'intelligence artificielle a-t-elle commencé à émerger ?

    <p>Dans les années 1950</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'intelligence humaine est généralement reconnu comme faisant partie des intelligences multiples ?

    <p>Intelligence sociale</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi l'automatisation n'est-elle pas dépendante d'une programmation explicite dans l'apprentissage automatique ?

    <p>Il utilise des algorithmes adaptatifs</p> Signup and view all the answers

    Quel est un critère important pour juger de l'intelligence d'une machine selon le contenu ?

    <p>Sa capacité à simuler l'intelligence humaine</p> Signup and view all the answers

    Quel est le sous-domaine qui a connu une explosion significative depuis les années 2010 ?

    <p>Deep Learning</p> Signup and view all the answers

    Comment le machine learning se distingue-t-il de la programmation traditionnelle ?

    <p>Il ne nécessite pas d'intervention humaine dans le développement des algorithmes.</p> Signup and view all the answers

    Quel élément a principalement contribué au développement du Deep Learning ?

    <p>La puissance des ordinateurs</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal du machine learning dans le domaine de l'intelligence artificielle ?

    <p>Il permet aux algorithmes d'apprendre à partir des données.</p> Signup and view all the answers

    Quel terme désigne l'ensemble des algorithmes capables d'apprendre à partir de données sans instructions explicites ?

    <p>Deep Learning</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui caractérise l'intelligence artificielle par rapport à la seule programmation ?

    <p>Elle est basée sur des données et sait s’adapter.</p> Signup and view all the answers

    Quel terme désigne le procédé permettant de réduire le nombre de caractéristiques dans un ensemble de données ?

    <p>Réduction dimensionnelle</p> Signup and view all the answers

    Comment se nomme le type d'apprentissage où un modèle est entraîné avec une petite partie de données étiquetées ?

    <p>Apprentissage semi-supervisé</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'apprentissage demande au modèle de reconstruire une image dégradée ?

    <p>Apprentissage auto-supervisé</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la principale différence entre le machine learning et la programmation traditionnelle ?

    <p>Le modèle de prédiction est généré par le machine learning</p> Signup and view all the answers

    Quel est un exemple d'application de l'apprentissage par renforcement ?

    <p>Jeux vidéo automatiques</p> Signup and view all the answers

    Que représente l'apprentissage supervisé dans le cadre du machine learning ?

    <p>Un modèle utilise uniquement des données avec des étiquettes</p> Signup and view all the answers

    Dans quel type d'apprentissage sont généralement classés les algorithmes tels qu'AlphaGo ?

    <p>Apprentissage par renforcement</p> Signup and view all the answers

    Quelle approche imagine que le modèle apprend à partir de données non étiquetées en s'appuyant sur quelques étiquettes ?

    <p>Apprentissage semi-supervisé</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le Machine Learning?

    <p>C'est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui utilise des techniques mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la définition de l'intelligence artificielle (IA)?

    <p>C'est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.</p> Signup and view all the answers

    Quel métier est reconnu comme le plus attrayant dans le domaine du Machine Learning?

    <p>Data Scientist</p> Signup and view all the answers

    Le Machine Learning est en pleine ______.

    <p>expansion</p> Signup and view all the answers

    Le Machine Learning est un domaine de l'intelligence artificielle.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Quels sont quelques cas d'usage du Machine Learning?

    <p>Tous les choix précédents</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les deux grandes familles du Machine Learning?

    <p>Apprentissage supervisé</p> Signup and view all the answers

    Quel est le terme utilisé pour décrire les étapes d'un projet de Machine Learning?

    <p>Cycle de vie du projet</p> Signup and view all the answers

    Le Machine Learning est un type de programmation traditionnelle.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Le modèle d'apprentissage supervisé est utilisé pour ______ et ______.

    <p>classification, régression</p> Signup and view all the answers

    Quel est le nom donné à la bibliothèque Python couramment utilisée pour le Machine Learning?

    <p>Scikit-learn</p> Signup and view all the answers

    Qui est l'élément de base de la bibliothèque Numpy?

    <p>ndarray</p> Signup and view all the answers

    Quels types d'apprentissage sont inclus dans l'apprentissage supervisé?

    <p>Classification</p> Signup and view all the answers

    Les données d'apprentissage peuvent contenir une valeur cible connue.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Quel terme est utilisé pour désigner les techniques d'apprentissage sans valeur cible?

    <p>Apprentissage non supervisé</p> Signup and view all the answers

    Les méthodes de ________ sont utilisées pour réduire la dimensionnalité des données.

    <p>réduction</p> Signup and view all the answers

    Associez les types d'apprentissage avec leurs descriptions:

    <p>Apprentissage supervisé = Pour des tâches avec valeur cible connue Apprentissage non supervisé = Pour des tâches sans valeur cible Apprentissage par renforcement = Pour apprendre par essai et erreur Apprentissage semi-supervisé = Combinaison de données étiquetées et non étiquetées</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le Machine Learning?

    <p>Un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui utilise des approches mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.</p> Signup and view all the answers

    L'intelligence artificielle (IA) est uniquement dédiée au Machine Learning.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Le Machine Learning est à la mode, offrant __ sur le marché.

    <p>beaucoup de demandes</p> Signup and view all the answers

    Quelle affirmation est correcte concernant le Machine Learning?

    <p>Il peut aider à simuler l'intelligence humaine.</p> Signup and view all the answers

    Associez les métiers suivants au domaine correspondant:

    <p>Data Scientist = Machine Learning Data Engineer = Infrastructure des données Data Analyst = Analyse des données Deep Learning Engineer = Modèles avancés de Machine Learning</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les deux grandes familles d'apprentissage en Machine Learning?

    <p>Apprentissage non supervisé</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le Machine Learning?

    <p>Un type d'intelligence artificielle</p> Signup and view all the answers

    L'apprentissage supervisé utilise des valeurs cibles connues.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Le Machine Learning diffère de la programmation ______.

    <p>traditionnelle</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'élément de base de Numpy?

    <p>ndarray</p> Signup and view all the answers

    Associez les techniques de Machine Learning avec leur description:

    <p>Classification = Une classe parmi un nombre fini de classes Régression = Un nombre continu Clustering = Groupes de données sans étiquettes Dimensionalité = Réduction du nombre de variables</p> Signup and view all the answers

    Prévoir est la même chose qu'expliquer.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif d'un projet de Machine Learning?

    <p>Faire des prédictions</p> Signup and view all the answers

    Quelle déclaration décrit le mieux le but des user stories dans un projet ?

    <p>Elles reflètent les besoins de l'utilisateur pour favoriser la conversation autour des exigences.</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principaux avantages de l'intégration continue dans le développement logiciel ?

    <p>Elle permet de détecter les problèmes tôt grâce à des tests automatisés.</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique est essentielle à la livraison continue ?

    <p>Le code doit toujours être dans un état déployable à tout moment.</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle jouent les critères d'acceptation dans les user stories ?

    <p>Ils définissent les conditions sous lesquelles une user story est considérée comme complète.</p> Signup and view all the answers

    Quel est un bénéfice clé du processus de collaboration lors de la collecte des exigences ?

    <p>Cela améliore la compréhension des besoins des utilisateurs et des parties prenantes.</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle est exclusivement chargé de définir la vision du produit et de prioriser le backlog dans le cadre de Scrum ?

    <p>Product Owner</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal du Kanban dans la gestion de projets ?

    <p>Visualiser le flux de travail</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode agile met l'accent sur une série d'événements pour une meilleure gestion des projets ?

    <p>Scrum</p> Signup and view all the answers

    Quelle pratique est FAVORISÉE dans la gestion Agile pour assurer la satisfaction du client ?

    <p>Livraison par étapes de valeur</p> Signup and view all the answers

    Dans le cadre d'un Sprint, quelle réunion est prévue pour évaluer ce qui a été accompli ?

    <p>Sprint Review</p> Signup and view all the answers

    Quelle est une caractéristique essentielle des équipes de développement dans un environnement Agile ?

    <p>Auto-organisation</p> Signup and view all the answers

    Quelle affirmation décrit le mieux le but de l'amélioration continue dans les pratiques Kanban ?

    <p>Évaluer régulièrement et faire évoluer les pratiques</p> Signup and view all the answers

    Quel document est principalement utilisé pour représenter les exigences et les souhaits des utilisateurs dans un projet Agile ?

    <p>Backlog produit</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de l'intégration continue dans le développement logiciel ?

    <p>Mélanger les modifications de code fréquemment</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les conditions que doit satisfaire une user story pour être considérée comme complète ?

    <p>Répondre à des critères d'acceptation</p> Signup and view all the answers

    Quel principe est essentiel dans la pratique Kanban ?

    <p>Visualiser le travail pour identifier les goulets d'étranglement</p> Signup and view all the answers

    Quelle affirmation décrit le mieux la livraisons continues ?

    <p>Permet un déploiement à tout moment après l'intégration continue</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des avantages de la méthode Kanban ?

    <p>Elle facilite l'amélioration continue à travers des boucles de rétroaction</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des résultats attendus de l'automatisation du processus de déploiement dans la livraison continue ?

    <p>Réduction des problèmes d'intégration</p> Signup and view all the answers

    Quel événement Scrum a pour objectif de définir ce qui doit être accompli durant le sprint ?

    <p>Sprint Planning</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique n'est pas associée à une User Story ?

    <p>Complexe</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle dans le cadre Scrum est chargé de représenter les parties prenantes ?

    <p>Product Owner</p> Signup and view all the answers

    Dans le cadre de la gestion de projet Agile, quelle phase suit directement l'initiation ?

    <p>Planification</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal d'une rétrospective de sprint ?

    <p>Réfléchir sur le sprint pour une amélioration continue</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principes clés de la gestion de projet Agile ?

    <p>Collaboration avec les clients</p> Signup and view all the answers

    Quelle est une caractéristique clé du backlog produit dans le cadre Scrum ?

    <p>Ordonné et priorisé</p> Signup and view all the answers

    Quelle est l'importance de l'intégration continue dans un projet Agile ?

    <p>Réduire le temps de feedback</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal du Scrum Master dans une équipe Scrum ?

    <p>Faciliter les réunions et éliminer les obstacles pour l'équipe</p> Signup and view all the answers

    Lors de la planification d'un sprint, quelle est la première tâche à accomplir ?

    <p>Définir l'objectif du sprint</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de la rétrospective dans le cadre de Scrum ?

    <p>Identifier et discuter des améliorations possibles</p> Signup and view all the answers

    Parmi les suivants, quel est un des artefacts de Scrum ?

    <p>Le backlog produit</p> Signup and view all the answers

    Dans un environnement agile, quel est un défi courant lors de l'échelle de Scrum dans une organisation ?

    <p>Coordonner plusieurs équipes travaillant sur différents produits</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal objectif d'une 'Daily Standup' dans le cadre du Scrum ?

    <p>Partager les progrès et synchroniser les efforts quotidiens</p> Signup and view all the answers

    Qui est responsable de définir le backlog du produit dans une équipe Scrum ?

    <p>Le Product Owner</p> Signup and view all the answers

    Quels éléments sont généralement évalués lors d'une rétrospective ?

    <p>Les interactions entre les membres de l'équipe et l'efficacité du processus</p> Signup and view all the answers

    Lors du Sprint Planning, combien de temps est généralement dédié à la planification d'un sprint de deux semaines ?

    <p>La moitié de la durée du sprint</p> Signup and view all the answers

    Quel concept est essentiel pour le développement réussi d'un produit dans Scrum ?

    <p>La collaboration entre équipes</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la première étape dans le cadre de la méthodologie Scrum?

    <p>Planification du sprint</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle est responsable de la gestion du backlog produit dans une équipe Scrum?

    <p>Product Owner</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal d'une rétrospective de sprint?

    <p>Identifier les améliorations de processus</p> Signup and view all the answers

    Comment la méthodologie Scrum aborde-t-elle l'échelle des équipes dans une organisation?

    <p>En utilisant des frameworks supplémentaires comme SAFe</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue le Scrum Master lors des réunions quotidiennes?

    <p>Facilite la réunion et aide à lever les obstacles</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principes fondamentaux de la méthode Scrum?

    <p>Accepter le changement même tard dans le développement</p> Signup and view all the answers

    Quel est le résultat attendu à la fin d'un sprint dans le cadre de Scrum?

    <p>Un produit entièrement terminé</p> Signup and view all the answers

    Dans le cadre de Scrum, qui est responsable de la qualité des incréments livrés?

    <p>L'équipe de développement</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact d'une mauvaise gestion du backlog produit sur un projet Scrum?

    <p>Diminution de la productivité de l'équipe</p> Signup and view all the answers

    Dans une équipe Scrum, qui doit se concentrer sur la communication avec les parties prenantes?

    <p>Le Product Owner</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal des OKR (Objectives and Key Results) dans un cadre de travail?

    <p>Définir des objectifs clairs et mesurables</p> Signup and view all the answers

    Quelle des options suivantes est essentielle lors de la planification d'un sprint?

    <p>Établir une date d'expiration pour le sprint</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle est principalement responsable de la facilitation des réunions quotidiennes dans une équipe Scrum?

    <p>Le Scrum Master</p> Signup and view all the answers

    Lors d'une rétrospective, quel est l'un des objectifs clés?

    <p>Proposer des améliorations pour les futurs sprints</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect des méthodes agiles aide à l'adaptabilité des équipes en cas de changements?

    <p>Les revues de sprint fréquentes</p> Signup and view all the answers

    Parmi les propositions suivantes, laquelle ne fait pas partie des techniques pour améliorer la communication au sein d'une équipe Scrum?

    <p>Limiter les échanges pour éviter les distractions</p> Signup and view all the answers

    Comment une organisation peut-elle correctement étendre les principes Scrum à une échelle plus large?

    <p>En formant des équipes auto-organisées</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact de définir des rôles clairs dans une équipe Scrum sur la réussite d'un projet?

    <p>Il garantit que chacun connaît ses responsabilités</p> Signup and view all the answers

    Quelle des propositions suivantes est un principe fondamental de Scrum?

    <p>Favoriser un changement tardif dans les exigences</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il crucial d'évaluer la performance au sein d'une équipe Scrum?

    <p>Pour identifier les faiblesses et les opportunités d'amélioration</p> Signup and view all the answers

    La gestion de crise repose principalement sur la communication et la coordination des équipes.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Les dynamiques d'équipe dans un environnement de soutien ne nécessitent pas de relations de confiance entre les membres.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Un accord de niveau de service (SLA) est un document qui définit les attentes entre un fournisseur de services et un client.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Les stratégies de soutien à la clientèle n'ont pas besoin d'être révisées régulièrement pour s'adapter aux besoins changeants des clients.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    La technologie joue un rôle marginal dans la gestion du soutien, n'influant pas sur l'efficacité des équipes.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Pour un management transversal réussi, il est essentiel de bien gérer le temps et l'espace de travail.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    La motivation des équipes de soutien est indépendante de la qualité des relations établies entre collègues.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Laisser la réaction négative s’exprimer peut être bénéfique pour la gestion de crise.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Le refus d'un client n'est jamais un phénomène naturel dans la dynamique d'une équipe de soutien.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Préserver la relation avec le client est un aspect secondaire dans la gestion des niveaux de service.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    La transversalité dans une entreprise a pour but d'éliminer les effets de silo.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Le suivi de l'avancement d'un projet est essentiel dans une stratégie de soutien efficace.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Les groupes de réalisation de problèmes, comme les Quick Rooms, ne sont pas utilisés pour résoudre les non-conformités.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    La demande initiale doit toujours être clarifiée dans la définition d'un projet.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Un projet d'innovation doit nécessairement impliquer des équipes exclusivement dédiées à un domaine.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Les crises doivent être généralement gérées sans tenir compte des émotions des clients.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    La communauté de pratique est conçue pour rassembler des représentants de plusieurs pôles de l'entreprise.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    La transversalité dans le management n'a aucun impact sur la cohésion d'équipe.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    La gestion technologique est un élément clé du succès dans la gestion des équipes de soutien.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Les stratégies de soutien client ne nécessitent pas d'évaluations régulières.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Organiser la conduite d'un projet n'affecte pas l'efficacité de l'équipe de soutien.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Le refus d'une demande peut en réalité ouvrir la voie à des discussions plus fructueuses à l'avenir.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Rôle des Data Scientistes

    • Les Data Scientistes récupèrent et analysent les données générées pour produire de la valeur.
    • Ces données sont essentielles pour alimenter des services et générer des opportunités commerciales pour les entreprises.

    Métiers associés

    • Ingénieur en Machine Learning : spécialisé dans la mise en place et l'entraînement des modèles de machine learning.
    • Ingénieur Deep Learning : expert dans la conception de modèles complexes basés sur le deep learning.
    • Ingénieur Data : responsable de l'infrastructure des données permettant de nourrir les modèles.
    • Data Analyste : met en place des tableaux de bord et des visualisations pour aider à l'interprétation des données.

    Flux de données

    • Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake.
    • Ces données passent par des chaînes de transformation pour se retrouver dans des bases de données après un processus de nettoyage.
    • Elles sont ensuite analysées et présentées sous forme de tableaux de bord pour le reporting et la prédiction.

    Chaîne de valeur

    • Au début de la chaîne, l'Ingénieur Data établit l'infrastructure nécessaire pour traiter les données.
    • Le Data Scientiste utilise ces données pour créer des modèles de prédiction destinés aux développeurs (back-end et front-end).
    • L'Ingénieur Machine Learning se concentre sur l'entraînement des modèles, tandis que l'Ingénieur Deep Learning se spécialise plus avant dans cette discipline.

    Importance de l'OPS

    • L'OPS (Opérations) est responsable du suivi et de la coordination entre les différentes équipes impliquées dans le traitement des données.

    Marché de l'emploi

    • Le machine learning connaît un regain d'intérêt et génère une forte demande sur le marché de l'emploi.
    • La diversité des métiers dans le domaine des données offre de nombreuses opportunités professionnelles.

    Rôles et Responsabilités en Data Science

    • Le Data scientiste récupère des données pour générer de la valeur et transformer ces données en services pour les entreprises.
    • L’ingénieur en machine learning se spécialise dans l’entraînement et la mise en place de modèles prédictifs.
    • L’ingénieur en deep learning est expert dans les techniques de deep learning, permettant des analyses plus sophistiquées.
    • L’ingénieur data est responsable de l'infrastructure des données, garantissant leur accès et leur traitement pour alimenter les modèles.
    • Le Data analyste conçoit des tableaux de bord et des visualisations pour mieux comprendre les données et faciliter la prise de décision.

    Processus de Gestion des Données

    • Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake pour être ensuite transformées.
    • Après transformation, les données sont stockées dans des bases de données où elles subissent un nettoyage.
    • Ces données nettoyées alimentent les tableaux de bord pour le reporting et les modèles de prédiction.
    • Les modèles de prédiction sont utilisés par des applications en back-end et front-end, soutenus par un ensemble d'outils pour assurer la qualité.

    Chaîne d’Intervention des Métiers

    • L’ingénieur data initie la chaîne en mettant en place l’infrastructure de données.
    • Le Data scientiste utilise les données pour créer des modèles de prédiction.
    • Le machine learning engineer se concentre sur l’entraînement de ces modèles, optimisant leur performance.
    • L’ingénieur deep learning se spécialise davantage dans les modèles complexes basés sur le deep learning.
    • Un rôle transversal est prévu pour le monitoring des opérations, s’assurant de la bonne communication entre les différents métiers.

    Contexte du Marché de l'Emploi

    • Le machine learning est actuellement très en demande sur le marché du travail.
    • Il existe une grande diversité de métiers liés à la data science, chacun avec des compétences spécifiques.

    Rôles et Responsabilités en Data Science

    • Le Data scientiste récupère des données pour générer de la valeur et transformer ces données en services pour les entreprises.
    • L’ingénieur en machine learning se spécialise dans l’entraînement et la mise en place de modèles prédictifs.
    • L’ingénieur en deep learning est expert dans les techniques de deep learning, permettant des analyses plus sophistiquées.
    • L’ingénieur data est responsable de l'infrastructure des données, garantissant leur accès et leur traitement pour alimenter les modèles.
    • Le Data analyste conçoit des tableaux de bord et des visualisations pour mieux comprendre les données et faciliter la prise de décision.

    Processus de Gestion des Données

    • Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake pour être ensuite transformées.
    • Après transformation, les données sont stockées dans des bases de données où elles subissent un nettoyage.
    • Ces données nettoyées alimentent les tableaux de bord pour le reporting et les modèles de prédiction.
    • Les modèles de prédiction sont utilisés par des applications en back-end et front-end, soutenus par un ensemble d'outils pour assurer la qualité.

    Chaîne d’Intervention des Métiers

    • L’ingénieur data initie la chaîne en mettant en place l’infrastructure de données.
    • Le Data scientiste utilise les données pour créer des modèles de prédiction.
    • Le machine learning engineer se concentre sur l’entraînement de ces modèles, optimisant leur performance.
    • L’ingénieur deep learning se spécialise davantage dans les modèles complexes basés sur le deep learning.
    • Un rôle transversal est prévu pour le monitoring des opérations, s’assurant de la bonne communication entre les différents métiers.

    Contexte du Marché de l'Emploi

    • Le machine learning est actuellement très en demande sur le marché du travail.
    • Il existe une grande diversité de métiers liés à la data science, chacun avec des compétences spécifiques.

    Intelligence Artificielle

    • L'intelligence artificielle (IA) englobe des théories et techniques pour simuler l'intelligence humaine.
    • Le terme "intelligence" est complexe, englobant divers types : logique, cognitive, sociale, spatiale.
    • Le terme IA est souvent utilisé de manière inappropriée.

    Machine Learning (Apprentissage Automatique)

    • Le machine learning est un sous-domaine de l'IA basé sur des approches mathématiques et statistiques.
    • Permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être programmés explicitement pour chaque tâche.
    • Notions clés : capacité d'apprendre et absence de programmation explicite.

    Historique de l'IA

    • L'IA a émergé dans les années 1950, visant à simuler l'intelligence humaine avec les premiers ordinateurs.
    • Développement du machine learning permettant aux algorithmes d'apprendre de manière automatique.
    • Une explosion du deep learning a eu lieu depuis les années 2010 grâce à l'accessibilité des données et la puissance des ordinateurs.

    Relation entre IA, Machine Learning et Deep Learning

    • Schéma à retenir : IA > Machine Learning > Deep Learning.
    • Deep learning est spécifiquement chargé de traiter les grandes quantités de données disponibles en ligne.

    Comparaison avec la Programmation Traditionnelle

    • Programmation classique : un cahier des charges indique des règles spécifiques pour créer un programme.
    • Machine learning : pas de règles explicites fournies par l'homme ; le modèle est entraîné à partir de données d'entrée.

    Cas d'Usage du Machine Learning

    • Réduction de dimensions : simplification des données pour mieux les analyser.
    • Apprentissage par renforcement : algorithmes qui s'entraînent via des jeux (ex : AlphaGo).
    • Apprentissage semi-supervisé : modèle entraîné sur un petit ensemble de données étiquetées, puis appliqué à des données non étiquetées.
    • Apprentissage auto-supervisé : le modèle apprend à partir d'entrées dégradées pour reconstruire les données.

    Types d'Apprentissage dans Machine Learning

    • Apprentissage supervisé : modèle avec données étiquetées.
    • Apprentissage non supervisé : modèle sans données étiquetées, cherchant à identifier des structures dans les données.

    Introduction au Machine Learning

    • Le Machine Learning est un domaine en pleine expansion.
    • Il fait partie intégrante de l'intelligence artificielle (IA).

    Définitions Clés

    • Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de théories et techniques permettant de créer des machines simulant l'intelligence humaine.
    • Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Branche de l'IA se basant sur des approches mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.

    Tendances du Machine Learning

    • Croissance substantielle des applications en diverses industries.
    • Cas d’usage significatifs dans les secteurs bancaire, e-commerce, marketing, et la création de contenu.

    Métiers Associés

    • Data Scientist : Analyste de données spécialisé dans l'extraction d'informations significatives à partir de grands volumes de données.
    • Data Engineer : Responsable de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données.
    • Data Analyst : Interprète les données et fournit des rapports analytiques.
    • Machine Learning Engineer : Met en œuvre des modèles d'apprentissage machine et optimise leur performance.
    • Deep Learning Engineer : Spécialiste des réseaux de neurones et des techniques d'intelligence artificielle avancées.

    Opportunités sur le Marché de l'Emploi

    • Forte demande pour les compétences en machine learning.
    • Diversité significative de carrières dans ce domaine en pleine croissance.

    Résumé des Points Essentiels

    • Le Machine Learning connaît un engouement notable avec de nombreuses opportunités professionnelles.
    • Il s'accompagne d'une grande variété de métiers, reflétant la diversité des compétences requises.### Introduction au Machine Learning
    • Le Machine Learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle visant à automatiser l'apprentissage à partir des données.
    • Différence entre le Machine Learning et la programmation traditionnelle : dans le ML, les systèmes apprennent à partir de données plutôt que d'être explicitement programmés.

    Familles du Machine Learning

    • Apprentissage supervisé : Modèles avec des données étiquetées et une cible connue (exemples : prédiction des prix d'une maison, détection de spam).
    • Apprentissage non supervisé : Modèles sans étiquettes ni cibles, utilisés pour des tâches comme le clustering (regroupement) et la réduction de dimensions.

    Types d'Apprentissage

    • Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Systèmes apprenant par l'interaction avec un environnement et l'optimisation des actions à chaque étape.
    • Apprentissage semi-supervisé : Utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées.
    • Apprentissage auto-supervisé : Modèles qui génèrent leurs propres étiquettes à partir des données.

    Informations clés

    • Corrélation ne signifie pas causalité : il est crucial de ne pas confondre une relation observée avec une relation de cause à effet.
    • Faire des prédictions ne consiste pas à expliquer les résultats ; il faut distinguer les deux processus.

    Données en Machine Learning

    • Les données sont organisées en échantillons (lignes) et en caractéristiques (colonnes), où la cible est l'élément à prédire.
    • Les données doivent être correctement formatées et prétraitées pour les modèles de ML.

    Cycle de Vie d'un Projet de Machine Learning

    • Un projet de ML suit un processus itératif et nécessite une compréhension des enjeux commerciaux.
    • L'analyse des résultats et l'évaluation des étapes doivent guider les décisions pour le développement.

    Outils et Environnements de Travail

    • Jupyter : Un environnement permettant un codage interactif basé sur des notebooks, facilitant le mélange de code et de texte.
    • Python et bibliothèques : Utilisation de Numpy pour le calcul matriciel et de Pandas pour le traitement des données tabulaires.

    Bibliothèques de Machine Learning

    • Scikit-learn : Bibliothèque phare pour des tâches de ML, offrant une vaste gamme d'algorithmes pour la classification, la régression, et plus encore.
    • Eco-système Python dispose d'autres bibliothèques pour des tâches spécifiques.

    Résumé Important

    • Le ML est essentiel pour développer des applications d'intelligence artificielle.
    • La préparation des données et le choix des bons algorithmes sont cruciaux pour le succès des projets de ML.

    Introduction au Machine Learning

    • Le Machine Learning est un domaine en pleine expansion.
    • Il fait partie intégrante de l'intelligence artificielle (IA).

    Définitions Clés

    • Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de théories et techniques permettant de créer des machines simulant l'intelligence humaine.
    • Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Branche de l'IA se basant sur des approches mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.

    Tendances du Machine Learning

    • Croissance substantielle des applications en diverses industries.
    • Cas d’usage significatifs dans les secteurs bancaire, e-commerce, marketing, et la création de contenu.

    Métiers Associés

    • Data Scientist : Analyste de données spécialisé dans l'extraction d'informations significatives à partir de grands volumes de données.
    • Data Engineer : Responsable de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données.
    • Data Analyst : Interprète les données et fournit des rapports analytiques.
    • Machine Learning Engineer : Met en œuvre des modèles d'apprentissage machine et optimise leur performance.
    • Deep Learning Engineer : Spécialiste des réseaux de neurones et des techniques d'intelligence artificielle avancées.

    Opportunités sur le Marché de l'Emploi

    • Forte demande pour les compétences en machine learning.
    • Diversité significative de carrières dans ce domaine en pleine croissance.

    Résumé des Points Essentiels

    • Le Machine Learning connaît un engouement notable avec de nombreuses opportunités professionnelles.
    • Il s'accompagne d'une grande variété de métiers, reflétant la diversité des compétences requises.### Introduction au Machine Learning
    • Le Machine Learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle visant à automatiser l'apprentissage à partir des données.
    • Différence entre le Machine Learning et la programmation traditionnelle : dans le ML, les systèmes apprennent à partir de données plutôt que d'être explicitement programmés.

    Familles du Machine Learning

    • Apprentissage supervisé : Modèles avec des données étiquetées et une cible connue (exemples : prédiction des prix d'une maison, détection de spam).
    • Apprentissage non supervisé : Modèles sans étiquettes ni cibles, utilisés pour des tâches comme le clustering (regroupement) et la réduction de dimensions.

    Types d'Apprentissage

    • Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Systèmes apprenant par l'interaction avec un environnement et l'optimisation des actions à chaque étape.
    • Apprentissage semi-supervisé : Utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées.
    • Apprentissage auto-supervisé : Modèles qui génèrent leurs propres étiquettes à partir des données.

    Informations clés

    • Corrélation ne signifie pas causalité : il est crucial de ne pas confondre une relation observée avec une relation de cause à effet.
    • Faire des prédictions ne consiste pas à expliquer les résultats ; il faut distinguer les deux processus.

    Données en Machine Learning

    • Les données sont organisées en échantillons (lignes) et en caractéristiques (colonnes), où la cible est l'élément à prédire.
    • Les données doivent être correctement formatées et prétraitées pour les modèles de ML.

    Cycle de Vie d'un Projet de Machine Learning

    • Un projet de ML suit un processus itératif et nécessite une compréhension des enjeux commerciaux.
    • L'analyse des résultats et l'évaluation des étapes doivent guider les décisions pour le développement.

    Outils et Environnements de Travail

    • Jupyter : Un environnement permettant un codage interactif basé sur des notebooks, facilitant le mélange de code et de texte.
    • Python et bibliothèques : Utilisation de Numpy pour le calcul matriciel et de Pandas pour le traitement des données tabulaires.

    Bibliothèques de Machine Learning

    • Scikit-learn : Bibliothèque phare pour des tâches de ML, offrant une vaste gamme d'algorithmes pour la classification, la régression, et plus encore.
    • Eco-système Python dispose d'autres bibliothèques pour des tâches spécifiques.

    Résumé Important

    • Le ML est essentiel pour développer des applications d'intelligence artificielle.
    • La préparation des données et le choix des bons algorithmes sont cruciaux pour le succès des projets de ML.

    Méthode Agile

    Cadre Scrum

    • Définition : Cadre agile itératif et incrémental pour gérer des projets complexes.
    • Rôles :
      • Product Owner : Définit la vision du produit et priorise le backlog.
      • Scrum Master : Facilite le processus Scrum et élimine les obstacles.
      • Équipe de Développement : Équipe auto-organisée qui livre des incréments du produit.
    • Artefacts :
      • Backlog Produit : Liste ordonnée des exigences du produit.
      • Backlog de Sprint : Ensemble des éléments sélectionnés pour le sprint.
      • Incrément : Travail complété à la fin d'un sprint.
    • Événements :
      • Sprint : Période temporelle pour la livraison d'incréments (1 à 4 semaines).
      • Planification de Sprint : Réunion pour définir ce qui sera réalisé pendant le sprint.
      • Daily Scrum : Réunion debout de 15 minutes pour synchroniser l'équipe.
      • Revue de Sprint : Réunion pour présenter le travail terminé.
      • Rétrospective de Sprint : Réflexion sur le sprint pour améliorer les processus.

    Pratiques Kanban

    • Définition : Méthode de gestion de flux de travail visuel visant à optimiser l'efficacité et le flux.
    • Principes de base :
      • Visualiser le travail : Utiliser des tableaux pour représenter les tâches et leurs états.
      • Limiter le travail en cours (WIP) : Fixer des limites pour améliorer la concentration et le flux.
      • Gérer le flux : Assurer une progression fluide des tâches à travers les étapes variées.
      • Rendre les politiques de processus explicites : Définir clairement comment le travail est traité.
      • Améliorer en collaborant : Évaluer et faire évoluer les pratiques régulièrement par le biais des retours.

    Gestion de projet agile

    • Accent : Met l'accent sur la flexibilité, la collaboration et la satisfaction client.
    • Principes :
      • Livrer de la valeur de manière incrémentale et itérative.
      • Accepter les changements même tard dans le développement.
      • Favoriser la collaboration entre les parties prenantes et les développeurs.
    • Pratiques clés :
      • Réévaluation fréquente des plans et du progrès par le biais de réunions.
      • Boucles de rétroaction continues avec les intervenants.
      • Équipes auto-organisées et interfonctionnelles.

    Histoires utilisateurs et exigences

    • Histoires utilisateurs : Descriptions courtes et simples d'une fonctionnalité du point de vue de l'utilisateur final.
    • Format : "En tant que [type d'utilisateur], je veux [objectif] afin que [raison]."
      • Avantages : Met l'accent sur la valeur ajoutée pour l'utilisateur et encourage les échanges autour des exigences.
    • Critères d'acceptation : Définissent les conditions sous lesquelles une histoire utilisateur est considérée comme complète.
    • Collecte des exigences : Implique la collaboration avec les parties prenantes pour assurer la compréhension des besoins.

    Intégration et Livraison Continue (CI/CD)

    • Intégration Continue :
      • Intégration fréquente des modifications de code dans un référentiel partagé.
      • Tests automatisés pour détecter les problèmes précocement.
      • Encourage le travail d’équipe et réduit les problèmes d'intégration.
    • Livraison Continue :
      • Assure que le code est toujours dans un état déployable.
      • Automatisation du processus de publication, permettant un déploiement rapide et fiable.
      • Facilite les mises à jour régulières et les publications de fonctionnalités, améliorant la réactivité face au changement.

    Méthode Agile

    Cadre Scrum

    • Définition : Framework itératif et incrémental pour la gestion de projets complexes.
    • Rôles clés :
      • Scrum Master : Facilite le processus et élimine les obstacles.
      • Product Owner : Représente les parties prenantes et priorise le backlog.
      • Équipe de développement : Groupe multifonctionnel qui livre des incréments.
    • Artéfacts :
      • Product Backlog : Liste ordonnée des fonctionnalités et exigences.
      • Sprint Backlog : Élément sélectionné du product backlog pour le sprint en cours.
      • Increment : Somme de tous les éléments complétés durant un sprint.
    • Événements :
      • Sprint Planning : Définit les objectifs du sprint.
      • Daily Scrum : Réunion de synchronisation de 15 minutes pour l'équipe.
      • Sprint Review : Démonstration du travail achevé aux parties prenantes.
      • Sprint Retrospective : Réflexion sur le sprint pour une amélioration continue.

    Gestion de Projet Agile

    • Principes :
      • Mise l'accent sur la collaboration avec le client, la réponse au changement et la livraison de logiciels fonctionnels.
      • Valorise la collaboration d'équipe et l'auto-organisation.
    • Phases :
      • Initiation : Définit la vision et les objectifs du projet.
      • Planification : Crée une feuille de route avec des tâches prioritaires.
      • Exécution : Met en œuvre les tâches et livre des incréments.
      • Suivi et Contrôle : Suit les progrès et adapte les plans.
      • Clôture : Révise les résultats du projet et les leçons tirées.

    Histoires Utilisateur et Exigences

    • Histoire Utilisateur : Description simple d'une fonctionnalité du point de vue de l'utilisateur final, généralement formatée comme : "En tant que [type d'utilisateur], je veux [objectif] afin que [raison]."
    • Caractéristiques :
      • Indépendante : Peut être développée séparément.
      • Négociable : Non fixe ; peut être discutée et affinée.
      • Valeureuse : Apporte de la valeur à l'utilisateur ou au client.
      • Estimable : Peut être dimensionnée et estimée en termes d'effort.
      • Petite : Devrait être gérable en une seule itération.
      • Testable : Critères clairs pour vérifier l'achèvement.
    • Critères d'Acceptation : Conditions qu'une histoire utilisateur doit satisfaire pour être considérée comme complète.

    Intégration et Livraison Continue

    • Intégration Continue (CI) :
      • Pratique consistant à fusionner fréquemment les modifications de code dans un dépôt partagé.
      • Tests automatisés effectués pour détecter les problèmes tôt.
    • Livraison Continue (CD) :
      • Étend la CI en automatisant le processus de déploiement pour garantir que le logiciel peut être publié à tout moment.
      • Implique des environnements de staging pour tests avant production.
    • Avantages :
      • Réduit les problèmes d'intégration.
      • Augmente la fréquence des déploiements.
      • Améliore la qualité du produit et la satisfaction utilisateur.

    Pratiques Kanban

    • Définition : Approche visuelle pour gérer le travail au fur et à mesure de son avancement dans un processus.
    • Principes de base :
      • Visualiser le travail et le flux de travail pour identifier les goulets d'étranglement.
      • Limiter le travail en cours (WIP) pour améliorer la concentration et l'efficacité.
      • Gérer le flux pour optimiser le processus de livraison.
      • Rendre les politiques de processus explicites.
      • Améliorer collaborativement par le biais de boucles de rétroaction.
    • Tableau Kanban :
      • Représentation visuelle des éléments de travail organisés en colonnes représentant les différentes étapes du flux de travail.
      • Aide les équipes à visualiser l'état du travail et à prioriser efficacement les tâches.

    Méthodes Agiles et Scrum

    • Les méthodes agiles représentent une évolution dans la gestion de projet, offrant flexibilité et adaptation tout au long du cycle de développement.
    • Scrum est un cadre spécifique des méthodes agiles, facilitant la gestion des tâches et la collaboration entre les équipes.

    Historique de la gestion de projet

    • Le passage des méthodes traditionnelles (comme le modèle en cascade) aux méthodes agiles a eu lieu principalement dans les années 1990.
    • Les grandes échéances et les projets complexes ont souvent subi des retards significatifs, mettant en lumière la nécessité d’une approche plus dynamique.

    Exemples de projets emblématiques

    • Apollo 11 : Réussite marquante de la gestion de projet, bien qu'il ait également connu de nombreux défis et ajustements en cours de route.
    • Le viaduc de Millau : Une illustration d'ingénierie moderne, symbolisant la capacité des méthodes agiles à gérer des projets d'envergure.

    Échecs de projets notables

    • L'opéra de Sydney a connu un dépassement de budget de 1 457 % et un retard de 10 ans, soulignant les défauts de planification dans les projets traditionnels.
    • La première voiture fabriquée à grande échelle (Ford T) a démontré l'importance de la standardisation et de l'efficacité, avec une célèbre citation sur la couleur de la voiture.

    Évolution des méthodes de gestion de projet

    • Les années 70 jusqu'aux années 90 ont vu une transition de la méthode en cascade au modèle de cycle en V, puis vers les méthodes agiles.
    • Cette évolution découle d'un besoin d'adaptation aux changements rapides et aux exigences fluctuantes des clients.

    Héritage de l’industrie pour l’IT

    • Les méthodes agiles sont inspirées des pratiques issues du secteur manufacturier, comme la production Lean, visant à améliorer le flux de travail tout en réduisant les déchets.### PromènKien
    • PromènKien permet aux propriétaires de chiens d'exercer leurs animaux tout en favorisant des liens communautaires.
    • La promenade des chiens devient une activité agréable et partagée pour les passionnés.

    Méthodes Agiles et Scrum

    • Les OKR (Objectives and Key Results) sont des outils de gestion qui définissent des objectifs mesurables et les résultats clés nécessaires pour les atteindre.
    • Utilisés pour l'alignement organisationnel, l'amélioration de la performance et l'adaptabilité.

    Environnement VUCA

    • L'environnement devient de plus en plus Volatile, Incertain, Complexe et Ambigu (VUCA).
    • Les méthodes Agile représentent une réponse aux défis posés par ce type d'environnement.

    Stratégie Agile

    • Commencer toujours par le "pourquoi" d'un projet pour en clarifier l'intention.
    • Promouvoir la collaboration et la communication au sein d'une équipe pluridisciplinaire.

    Cadre et Pratiques

    • Adopter une méthode itérative et incrémentale pour les projets de développement.
    • Favoriser la délégation des responsabilités aux équipes, plutôt que de centraliser les décisions.

    Pyramide Agile

    • La pyramide Agile se base sur quatre valeurs fondamentales, plaçant l'interaction humaine au-dessus des processus rigides.
    • L'accent est mis sur la collaboration avec les clients et l'adaptation au changement.

    La Triple Contrainte d’un Projet

    • Les trois dimensions cruciales d'un projet sont le Périmètre, la Qualité et le Budget, qui influencent le planning.

    Vision Produit

    • PromènKien met en relation des propriétaires de chiens avec des voisins pour des promenades adaptées, ciblant les besoins spécifiques de chaque utilisateur.
    • La plateforme vise à faciliter les promenades pour ceux qui manquent de temps tout en garantissant la qualité des services.

    Positionnement dans le cadre

    • Rôle à éviter : être un persécuteur, cherchant à utiliser les autres pour sa propre intérêt.
    • Éviter de se positionner en tant que victime, demandant des faveurs pour atteindre ses objectifs.

    Objectifs de la démarche transversale

    • Les objectifs doivent être alignés avec ceux de la direction et de l'ensemble de l'entreprise.
    • Éviter de se concentrer uniquement sur des objectifs individuels ou spécifiques à un "silo".

    Positionnement personnel

    • Agir en tant que coordinateur et facilitateur dans les démarches partagées.
    • Prioriser la charge de travail, impliquant l’ensemble de l'entreprise ou l'équipe transverse.

    Les leviers du management transversal

    • Trois leviers essentiels :
      • La tâche, qui inclut l'organisation du travail et la gestion des délais.
      • La relation, nécessitant motivation, confiance et communication.
      • L'espace et le temps, qui influencent la dynamique des échanges.

    Détails sur la tâche et l’activité

    • Importance de quantifier le volume de travail et de gérer le planning.
    • Fixation d'objectifs clairs avec des jalons pour suivre l'avancement des projets.

    Gestion des relations

    • Créer un climat de confiance et motiver les membres de l'équipe.
    • Faire preuve d'empathie et d’agilité relationnelle pour recadrer et s’affirmer.

    Impact de l’espace et du temps

    • Sensibilisation à l'impact de l'environnement physique sur les demandes.
    • Choisir judicieusement le moment et le lieu pour les échanges afin d'optimiser la communication.

    Environnement de travail

    • Risques liés aux demandes réalisées dans le poste de travail d'un collègue incluent distractions et manque de disponibilité.
    • La gestion des réactions négatives peut être un processus naturel qui évolue dans le temps, permettant un gain d’efficacité.

    Pilotage d'activité

    • Organisation minutieuse de la conduite de projet tout au long de ses différentes étapes.
    • Suivi continu de l'avancement pour garantir la réalisation des objectifs fixés.### La transversalité dans l’entreprise
    • La transversalité favorise la collaboration entre différentes fonctions et expertises au sein de l'entreprise.
    • Les équipes transversales sont essentielles pour des projets nécessitant des compétences variées.
    • Exemple de projets impliquant la transversalité : lancement de nouveaux produits, optimisation des processus, projets d'innovation.

    Équipe projet

    • Une équipe projet est constituée afin de mener des projets informatiques ou digitaux impactant plusieurs utilisateurs.
    • Des équipes transversales permettent d’amener différents points de vue pour une meilleure prise de décision.

    Groupe de Résolution de Problème (GRP)

    • Les GRP se concentrent sur l'analyse de problèmes ou de non-conformités pour proposer des solutions.
    • Ce travail est ponctuel et effectué en collaboration entre différentes équipes.

    Alignement client-fournisseur interne

    • Coordination entre différents services pour résoudre des problèmes liés aux processus.
    • Valeur ajoutée par l’amélioration et optimisation des processus inter-équipes.

    Communauté de pratique

    • Groupes thématiques impliquant des représentants de divers pôles de l'entreprise.
    • Discute de sujets touchant plusieurs secteurs comme la qualité, la santé, et la durabilité.

    Avantages de la transversalité

    • Fluidification des processus de travail et élimination des silos organisationnels.
    • Meilleur rapprochement entre différents métiers, favorisant l'échange d'idées.
    • Support à l'amélioration continue et libération des énergies des collaborateurs.

    Co-construction et agilité

    • Renforcement des relations interpersonnelles et de la cohésion d'équipe.
    • Rend l'entreprise plus agile et adaptable aux changements du marché.

    Management transversal vs Management hiérarchique

    • Distinction entre les approches de gestion, mettant en avant la nécessité de la transversalité dans la structure organisationnelle moderne.

    Studying That Suits You

    Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

    Quiz Team

    Description

    Ce quiz explore le rôle d'un data scientist et les interactions avec les ingénieurs en machine learning et deep learning. Découvrez comment ces professionnels utilisent les données pour créer de la valeur et alimenter des services pour les entreprises. Testez vos connaissances sur les concepts clés et les applications dans le domaine.

    More Quizzes Like This

    Data Science Lecture 4: Introduction to Deep Learning
    20 questions

    Data Science Lecture 4: Introduction to Deep Learning

    StainlessDoppelganger9185 avatar
    StainlessDoppelganger9185
    Introduction to Deep Learning Week 1 Quiz
    18 questions

    Introduction to Deep Learning Quiz: Week 1 Answers & Flashcards

    BrotherlyOrchid avatar
    BrotherlyOrchid
    Python Data Science and Analysis Quiz
    12 questions

    Python Data Science and Analysis Quiz

    ComplimentaryPink avatar
    ComplimentaryPink
    Data Science and Machine Learning
    42 questions

    Data Science and Machine Learning

    FinerLimeTree avatar
    FinerLimeTree
    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser