Gestion de projet & produit

🎯 Produits Data & KPI d'Algorithmes

Data Product Manager & Metrics IA

Conception et cycle de vie de produits orientés Data et IA, définition des métriques algorithmiques et ROI des modèles.

  • 4 modules
  • 12 leçons
  • 4 h de contenu
  • Évaluation finale
#Data Product Manager#Produits IA#Métriques Machine Learning#Data Strategy Maroc#Casablanca AI

Ce que vous allez apprendre

  • Le Rôle de Data Product Manager & Découverte Produit Data
  • Définition des KPIs Produit, Métriques IA & Boucles de Rétroaction
  • Expérimentation, A/B Testing Statistique & Déploiement Progressif
  • Éthique, Gouvernance des Données & Gestion du Cycle de Vie des Modèles

Programme

4 modules · 12 leçons · 4 h de contenu

1Le Rôle de Data Product Manager & Découverte Produit Data3 leçons · 1 h
  1. 1.1Spécificités d'un produit Data/IA : cycle de vie probabiliste vs déterministe
  2. 1.2Data Product Discovery : identification des cas d'usage à fort ROI et faisabilité technique
  3. 1.3Collaboration tripartite : aligner Data Scientists, Data Engineers et parties prenantes métier
2Définition des KPIs Produit, Métriques IA & Boucles de Rétroaction3 leçons · 1 h
  1. 2.1Articulation entre métriques techniques (F1-score, ROC-AUC) et métriques business (LTV, Churn, ARR)
  2. 2.2Mesure de l'utilisabilité et de la satisfaction utilisateur sur les fonctionnalités IA
  3. 2.3Conception de boucles de rétroaction (Feedback Loops) pour l'amélioration continue des modèles
3Expérimentation, A/B Testing Statistique & Déploiement Progressif3 leçons · 1 h
  1. 3.1Méthodologie d'A/B Testing : hypothèses nulles, taille d'échantillon, puissance et p-valeur
  2. 3.2Expérimentations avancées : algorithmes Multi-Armed Bandits et déploiements Canary
  3. 3.3Détection des pièges d'expérimentation : effet de nouveauté, biais de sélection et saisonnalité
4Éthique, Gouvernance des Données & Gestion du Cycle de Vie des Modèles3 leçons · 1 h
  1. 4.1Cadre éthique et réglementaire : AI Act européen, explicabilité des algorithmes et équité (Fairness)
  2. 4.2Surveillance du Data Drift et Concept Drift en production : maintien de la valeur dans la durée
  3. 4.3Feuille de route produit Data (Roadmap), communication exécutive et passage à l'échelle

Comment se déroule la formation

À votre rythme

Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.

En pratiquant

Des cas concrets et des mises en situation tout au long des modules.

Une validation

Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.

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