Management et qualité des données
Code UE : USID16
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Ghislaine CHARTRON
Béatrice ARRUABARRENA
Public, conditions d’accès et prérequis
L'avis des auditeurs
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Objectifs pédagogiques
Management de la qualité des données avant le traitement informatisé au regard des valeurs sociétales
La qualité des données est une problématique interdisciplinaire. Sont étudiées à la fois des techniques statistiques, des techniques d’ingénierie des connaissances (gestion de référentiels, processus de documentarisation des données), la maîtrise de briques logicielles de type Talend pour la fonction de MDM (Master Data Management). Le cours traite plusieurs études de cas en contexte. Il intègre également une réflexivité de l’apprenti par rapport à la problématique de la qualité des données par rapport à son terrain en entreprise. Un élargissement est proposé au travers de l’analyse de la littérature disponible sur la notion de « qualité des données », préparant ainsi à une partie de la rédaction du mémoire de fin d’études.
Enfin, le processus de "Gouvernance des données" est analysé en étroite relation avec la qualité des données dans les organisations.
La qualité des données est une problématique interdisciplinaire. Sont étudiées à la fois des techniques statistiques, des techniques d’ingénierie des connaissances (gestion de référentiels, processus de documentarisation des données), la maîtrise de briques logicielles de type Talend pour la fonction de MDM (Master Data Management). Le cours traite plusieurs études de cas en contexte. Il intègre également une réflexivité de l’apprenti par rapport à la problématique de la qualité des données par rapport à son terrain en entreprise. Un élargissement est proposé au travers de l’analyse de la littérature disponible sur la notion de « qualité des données », préparant ainsi à une partie de la rédaction du mémoire de fin d’études.
Enfin, le processus de "Gouvernance des données" est analysé en étroite relation avec la qualité des données dans les organisations.
Compétences visées
1. Développer une analyse critique et éthique sur les données (et les algorithmes associés) afin de constituer des corpus qui seront validés par les organisations
2. Sélectionner les données en respectant la législation en vigueur (RGDP), pouvant être diffusées en interne ou en externe dans l’organisation afin d'assurer un traitement des données en accord avec la politique et la stratégie de l'entreprise/organisme.
3. Mettre en place des dispositifs pour la gouvernance des données (standards, plan de gestion de la donnée...)
4. Gérer les données (Master Data Management)
-sélectionner ou concevoir des référentiels à l'aide de briques logicielles de type Talend
-documenter les données
2. Sélectionner les données en respectant la législation en vigueur (RGDP), pouvant être diffusées en interne ou en externe dans l’organisation afin d'assurer un traitement des données en accord avec la politique et la stratégie de l'entreprise/organisme.
3. Mettre en place des dispositifs pour la gouvernance des données (standards, plan de gestion de la donnée...)
4. Gérer les données (Master Data Management)
-sélectionner ou concevoir des référentiels à l'aide de briques logicielles de type Talend
-documenter les données
Modalité d'évaluation
Modalités :
- Rédaction d'un document de synthèse sur l'analyse des enjeux éthiques et de qualité des données. Restitution orale de l'analyse.
- Présentation orale par chaque apprenti des problématiques de qualité de données rencontrées sur le terrain d'apprentissage.
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Méga Données et Analyse Sociale (MéDAS)
|
Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
La Plaine Saint-Denis, Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
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Enseignement non encore programmé
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