Coordonner une collection

Qu’est-ce qu’une collection de ressources ?

Une collection de ressources ou un portail thématique est une section dédiée de la plateforme Management & Data Science qui centralise et organise des contenus variés autour d’un thème spécifique. Ces collections ou portails servent de hub d’information et de connaissances, offrant aux utilisateurs un accès structuré et ciblé aux ressources pertinentes.

Pourquoi coordonner une collection ?

• • Profil Organisationnel : Les organisations disposent d’un profil public sur la plateforme, mettant en avant leurs contributions, leurs publications et leurs réalisations. Cela leur permet de gagner en visibilité et de renforcer leur réputation dans le domaine du management et de la data science.
  • Leadership d’Opinion : En produisant du contenu de qualité et en dirigeant des collections, les organisations peuvent se positionner comme leaders d’opinion et influenceurs dans leur domaine d’expertise.
  • Réseautage : Les organisations peuvent établir des connexions avec d’autres membres et experts de la communauté, facilitant les collaborations et les partenariats.
  • Accès Préférentiel : Les organisations bénéficient d’un accès privilégié aux ressources et aux connaissances partagées sur la plateforme, leur permettant de rester à la pointe des innovations et des meilleures pratiques en management et data science.
  • Formations et Développement : En sponsorisant des formations, les organisations peuvent influencer les programmes éducatifs pour qu’ils correspondent à leurs besoins spécifiques, assurant ainsi une montée en compétences de leurs équipes.
  • Indicateurs de Performance : Les partenaires peuvent suivre l’impact de leur participation via des indicateurs de performance tels que le nombre de vues, les partages, les interactions et les feedbacks des lecteurs. Cela permet de mesurer le retour sur investissement de manière précise.

Exemples

• Intelligence artificielle & Management
• Transformation digitale dans l’enseignement supérieur

Organiser un challenge

Qu’est-ce qu’un challenge ?

Un data challenge est un dispositif d’innovation ouverte.

Le principe est le suivant : une entreprise fournit une problématique complexe accompagnée d’un jeu de données, et une communauté d’experts (étudiants, chercheurs, datascientists, startupers, etc.) tentent de résoudre le problème dans le cadre d’une compétition centrée sur la data.

Les meilleures propositions font ensuite l’objet d’une présentation devant un jury d’experts et d’une publication au sein de la revue scientifique Management & Data Science. L’éventail de problématiques est large : marketing, RH, événementiel,…

Le Data Challenge propose une plateforme qui se repose sur 2 principes :

• Le crownd sourcing, qui permet à une communauté de trouver une solution à un problème d’entreprise ;
• La recherche ouverte qui facilite la coopération et de permet aux entreprises d’avoir accès à un processus allant de la donnée, de l’analyse de la donnée à l’accès à la connaissance.

Exemples

• Service client, innovation et mobilité
• Sobriété numérique : développer un modèle de prédiction éco-responsable

Proposer une formation

Management & Datascience vous propose de déployer un SPOC (Small Private Online Course). Il s’agit d’un dispositif de formation interactive, centré sur la mise en pratique et sur les échanges.

Un projet fil rouge et des contenus scénarisés (témoignages, vidéos, tutoriels) permettent d’identifier dans ses pratiques une source d’improductivité, puis de la résoudre par l’exécution de tâches, du travail en groupe et l’utilisation d’outils. Au final, les participants doivent soumettre un livrable (article, jeu de donnée, programme informatique, …) qui sera évaluer par des experts et/ou par les pairs.

L’ensemble des contributions est classé et les meilleures propositions reçoivent la possibilité de publier dans la revue Management & Datascience. Ils obtiennent ainsi un statut « d’expert » au sein de la communauté.

Nous proposons un dispositif de résolution de problèmes qui offre une une expérience d’apprentissage unique et répond aux objectifs suivants :

• Augmenter l’engagement et la satisfaction des apprenants 
• Faciliter la montée en compétence
• Identifier les meilleurs talents
• Stimuler l’innovation ouverte
• Améliorer la crédibilité et l’impact des publications 

Quels sont les avantages de notre plateforme ?

Notre plateforme offre un processus agile, paramétrable, qui permet de s’adapter :

• aux contraintes spatiales (la plateforme peut être utilisée en distanciel, présentiel ou hybride/blended)
• aux contraintes temporelles (la plateforme peut être utilisée de façon synchrone ou asynchrone, le nombre d’heure et la distribution des séquences dans le temps peut également évolué en fonction des besoins)
• aux contraintes techniques (la plateforme peut s’adapter à différents volume d’utilisateurs quel que soit leur niveau – flexibilité et scalabilité)
• à la problématique proposée par l’entreprise sponsor (le module s’adapte en fonction du problème posé par l’entreprise).

Notre plateforme offre une expérience d’apprentissage unique :

• Immersion à travers des compétitions et la résolution de problèmes dans des camps d’entrainement
• Expérimentation et le travail collaboratif grâce un datalab
• Evaluation par les pairs des contributions
• Partage et publication des résultats dans une revue scientifique
• Soutien d’une communauté apprenante

Comme se déroule une session de formation ?

Le déroulement d’un module de formation repose sur un processus de plusieurs séquences :

1. Onboarding pour s’engager dans le dispositif
2. Keynote pour mobiliser les connaissances essentielles
3. Kickoff pour organiser le projet
4. Workshop pour travailler en équipe afin d’analyser les données, formuler des préconisations, rédiger et soumettre les résultats
5. Review pour l’évaluation du projet
6. Masterclass pour présenter et discute le travail réalisé
7. Leaderbord pour récompenser les meilleures contributions

Exploiter le datalab

Qu’est-ce qu’un Datalab (laboratoire de données) ?

Pour pouvoir analyser de gros volumes de données, il faut disposer d’outils spécifiques. Management & Datascience fournit dans son laboratoire de données (Datalab) l’ensemble de ses outils pour permettre aux data scientists, aux chercheurs et étudiants, de réussir leur projet data.

Le Datalab est une suite de services cloud privé proposées par Management & Datascience.

Ces services regroupent différentes solutions de stockage, de calcul et d’intelligence artificielle pour pouvoir traiter de gros volumes de données (big data).

Ces services cloud sont accessibles en ligne et à partir d’une simple connexion internet. Ils peuvent être utilisés par des particuliers (datascientist, chercheur, étudiants, manager,…) notamment pour participer aux data challenges organisés par Management & Datascience.

Quels sont les avantages ?

1. Accéder à votre environnement 24h sur 24, 7 jours sur 7, depuis un simple navigateur web.
2. Se servir de cet environnement virtuel de travail comme un terrain d’expérimentation et d’entraînement (bac à sable).
3. Permettre aux utilisateurs individuels de profiter de ressources informatiques à la demande sans avoir à recourir aux administrateurs informatiques.
4. Epargner aux utilisateurs la gestion d’une infrastructure, l’approvisionnement des serveurs et la configuration des réseaux.
5. Bénéficier d’un support technique et d’une sauvegarde horaire de vos données

Quels sont les services ?

Une console de programmation

Jupyter est une application web utilisée pour programmer dans plusieurs langages, dont Python, Julia, Ruby, R, ou encore Scala. Jupyter permet de réaliser des calepins ou notebooks, c’est-à-dire des programmes contenant à la fois du texte en markdown et du code. Ces notebooks sont utilisés en datascience pour explorer et analyser des données.

Un serveur de base de données

La base de données relationnelles PostgreSQL a été installé pour indexer les données et faciliter leur exploitation.  Plusieurs extensions sont installées, notamment timescale pour les séries temporelles et AgensGraph pour l’analyse des réseaux sociaux. L’administration de la base de données se fait via une interface graphique PgAdmin.

Un serveur de calcul dédié au big data

TensorFlow est l’un des outils d’intelligence artificielle, les plus utilisés, pour développer et exécuter des applications de Machine Learning et de Deep Learning. Créé par Google, il propose un écosystème complet de bibliothèques et de ressources communautaires permettant d’analyser facilement des données massives sur le principe des tenseurs.

PyTorch est une bibliothèque logicielle d’apprentissage machine développée par les équipes de recherche de Facebook. PyTorch permet de manipuler des tenseurs (tableaux multidimensionnels), de les échanger facilement avec Numpy et d’effectuer des calculs efficaces sur CPU ou GPU.

Un serveur d’hébergement de projets

Gitea est un système de gestion de versions décentralisé. Il offre l’hébergement de projets avec le code source et les données sous Git. Au-delà du stockage, il permet un partage, un suivi, ainsi qu’un contrôle des modifications qui sont apportées sur le projet. Vous serez en mesure de créer votre propre dépôt, local et à distance, et transférer des fichiers d’un dépôt local à un dépôt public.

Un système de gestion de contenu

WordPress est le système de gestion de contenu le plus utilisé au monde. Il permet de créer et gérer facilement des contenus dynamiques sans avoir besoin d’utiliser des langages web.