Formation Gestion de Projet: Cadrage, Conduite, Conclusion I
Objectif(s)
Structurer et planifier tout ou partie des activités liées à un projet industriel (phase de cadrage) Réaliser un état d'avancement d'un projet et traiter les écarts (phase de conduite) Établir un bilan et un retour d'expérience (phase de conclusion)
Description
La formation pour développer vos compétences en Gestion de Projet industriel.
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Volumes horaires
CM: -
TD: 30. 0
TP: -
Projet: -
Stage: -
DS: -
Crédits ECTS: 3. 0
Objectifs Approfondir et compléter les thèmes relatifs au management de projet au travers une étude de cas de réalisation d'une ferme d'élevage de poissons. Avoir une vue globale et synthétique des principales techniques de gestion de projet Maîtriser les phases d'un projet Connaître le fonctionnement des organisations de projet et apprendre à formaliser la communication et les engagements entre les parties prenantes Acquérir une démarche de base de déroulement d'un projet
Contenu 1. Cadrage, organisation et structure du projet Types d'organisation de projets et contribution des acteurs. Rôles et responsabilités des acteurs (OBS) Redéfinition des objectifs d'un projet Le cadre contractuel Le Plan de management de projet La note de lancement et le cahier des charges d'un projet. Phases, étapes, jalons, livrables Réunions de projet, revues de projet, rapports de projet Programmes et projets, stratégie et gestion multi-projets.
Objectifs
Structurer et planifier un projet
Maîtriser l'ensemble des risques liés à un projet
Mesurer l'avancement d'un projet
Appliquer la méthode au suivi de projet de chaque participant
Durée
2 jours
Programme de la formation
Démarche projet - Définitions, concept
Définition et planification du contenu
Mise en œuvre du plan, démarrage du projet
Maîtrise et gestion des modifications
Management d'un projet
Management des délais:
Séquencement des activités, estimation des durées des activités
Élaboration de l'échéancier, maîtrise de l'échéancier.
À priori, il est important de comprendre que piloter un projet ne s'improvise pas, et que c'est directement la performance de l'entreprise qui est directement en jeux! Il est dans ce cas nécessaire de se former en gestion de projets pour pouvoir maitriser les techniques les plus efficaces liées au management de projet tout en s'appropriant des outils de références pour le pilotage de projet. L'importance du management de projets
Avec une gestion de projets optimisée, vous pouvez faire en sorte que toutes les tâches menées pour l'atteinte de plusieurs objectifs soient maintenues et respectées. Qui plus est, vous pouvez également minimiser les risques tout en exploitant efficacement toutes les ressources mises à disposition de votre groupe. Avec une bonne connaissance en management, vous pouvez guider correctement tous les membres de votre équipe, et ce en les encourageant au maximum. En même temps, vous avez pour mission les aider à mieux comprendre leurs responsabilités ainsi que les résultats qu'on attend de leur part.
Quel intérêt?
Un tableau à deux dimensions est un tableau dans un tableau. C'est un tableau de tableaux. Dans ce type de tableau, la position d'un élément de données est référencée par deux indices au lieu d'un. Il représente donc une table avec des lignes et des colonnes de données. Dans l'exemple ci-dessous d'un tableau à deux dimensions, observez que chaque élément du tableau lui-même est également un tableau. Prenons l'exemple de l'enregistrement des températures 4 fois par jour, tous les jours. Parfois, l'instrument d'enregistrement peut être défectueux et nous ne parvenons pas à enregistrer les données. Ces données pour 4 jours peuvent être présentées sous forme de tableau bidimensionnel comme ci-dessous. Day 1 - 11 12 5 2
Day 2 - 15 6 10
Day 3 - 10 8 12 5
Day 4 - 12 15 8 6
Les données ci-dessus peuvent être représentées sous forme de tableau à deux dimensions comme ci-dessous. T = [[11, 12, 5, 2], [15, 6, 10], [10, 8, 12, 5], [12, 15, 8, 6]]
Accès aux valeurs dans un tableau bidimensionnel
Les éléments de données dans deux tableaux dimesnional sont accessibles à l'aide de deux indices.
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Absolue correcte: Suivez la réponse de Mike de la double boucle. Je commence python et j'essaye d'utiliser une liste à deux dimensions, que je remplis d'abord avec la même variable à chaque endroit. Je suis venu avec ça: def initialize_twodlist(foo):
twod_list = []
new = []
for i in range (0, 10):
for j in range (0, 10):
(foo)
(new)
Il donne le résultat souhaité, mais se sent comme une solution de contournement. Y a-t-il une manière plus facile / plus courte / plus élégante de faire ceci?
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Comme on peut s'y attendre, il est difficile de détecter les erreurs causées par une telle utilisation de listes superficielles. Par conséquent, la meilleure façon de déclarer un tableau 2D est
Cette méthode crée 5 objets de liste distincts contrairement à la méthode 2a. Une façon de vérifier cela est d'utiliser l'opérateur 'is' qui vérifie si les deux opérandes font référence au même objet. # check if arr[0] and arr[1] refer to
# the same object
print(arr[0] is arr[1]) # prints False
# prints True because there is only one
# list object being created. print(arr[0] is arr[1])
\n
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Un index faisant référence au tableau principal ou parent et un autre index faisant référence à la position de l'élément de données dans le tableau interne. Si nous ne mentionnons qu'un seul index, tout le tableau interne est imprimé pour cette position d'index. L'exemple ci-dessous illustre son fonctionnement. from array import *
print(T[0])
print(T[1][2])
Lorsque le code ci-dessus est exécuté, il produit le résultat suivant -
[11, 12, 5, 2]
10
Pour imprimer l'ensemble du tableau bidimensionnel, nous pouvons utiliser python for loop comme indiqué ci-dessous. Nous utilisons la fin de la ligne pour imprimer les valeurs dans différentes lignes. for r in T:
for c in r:
print(c, end = " ")
print()
11 12 5 2
15 6 10
10 8 12 5
12 15 8 6
Insertion de valeurs dans un tableau bidimensionnel
Nous pouvons insérer de nouveaux éléments de données à une position spécifique en utilisant la méthode insert () et en spécifiant l'index. Dans l'exemple ci-dessous, un nouvel élément de données est inséré à la position d'index 2.
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1. Un seul objet entier est créé. 2. Une seule liste 1d est créée et tous ses indices pointent vers le même objet int au point 1. 3. Maintenant, arr[0], arr[1], arr[2] …. arr[n-1] pointent tous vers le même objet de liste ci-dessus au point 2. La configuration ci-dessus peut être visualisée dans l'image ci-dessous. Modifions maintenant le premier élément de la première ligne de « arr » car arr[0][0] = 1 => arr[0] pointe vers l'objet de liste unique que nous avons créé ci-dessus. (Rappelez-vous arr[1], arr[2] …arr[n-1] pointent tous vers le même objet liste) => L'affectation de arr[0][0] créera un nouvel objet int avec la valeur 1 et arr[0][0] pointera maintenant à ce nouvel objet int. (et le sera aussi arr[1][0], arr[2][0] …arr[n-1][0]) Cela peut être clairement vu dans l'image ci-dessous. Ainsi, lorsque des tableaux 2D sont créés comme celui-ci, la modification des valeurs à une certaine ligne affectera toutes les lignes car il n'y a essentiellement qu'un seul objet entier et qu'un seul objet liste référencé par toutes les lignes du tableau.
Je suis débutant en python et je suis en train d'utiliser, en deux dimensions, liste, que j'ai d'abord remplir avec la même variable dans chaque lieu. Je suis venu avec cette:
def initialize_twodlist ( foo):
twod_list = []
new = []
for i in range ( 0, 10):
for j in range ( 0, 10):
new. append ( foo)
twod_list. append ( new)
Il donne le résultat souhaité, mais se sent comme une solution de contournement. Est-il plus facile/plus court/moyen plus élégant de faire cela? Juste un petit (ou importante, en fonction de qui est de regarder) pinaille: les listes ne sont pas des tableaux. Si vous voulez des tableaux, utiliser numpy. Cette question est similaire: il traite de l'initialisation de tableaux multidimensionnels en Python. Comment feriez-vous pour initialiser un tableau multidimensionnel dans numpy, alors? Vous pouvez organiser les données dans un tableau comme structure par défaut de Python, mais il n'est pas presque aussi efficace ou utile comme un tableau NumPy. Surtout si vous voulez traiter de grands ensembles de données.