Analyser les données: intégration, exploitation, visualisation, industrialisation
L'essentiel
Certification
remplacée par
RNCP39590 - Data scientist
Code(s) NSF
326t : Programmation, mise en place de logiciels
326m : Informatique, traitement de l'information
Formacode(s)
31067 : Analyse programmation
Date d’échéance
de l’enregistrement
31-12-2021
| Nom légal | Siret | Nom commercial | Site internet |
|---|---|---|---|
| ASSOCIATION DE GESTION ICAM STRASBOURG-EUROPE | 51773337400022 | - | - |
Objectifs et contexte de la certification :
La certification concerne l'exploitation des données numériques de l'entreprise à des fins de décision stratégiques, managériales, marketing, technique.
• Les métiers pour lesquels cette certification apporte une forte plus-value en terme d’employabilité sont : M1805, Etudes et développement informatique ; M1806, Expertise et support technique
• Les activités pour lesquelles cette certification apporte une forte plus-value en terme d’employabilité sont : industrie: 27 Matériels électriques, 28 Machines et équipements n.c.a., 29 Véhicules automobiles, remorques et semi-remorques, 30 Autres matériels de transport ; 46 commerce de gros, 62 Programmation informatique, conseils et activités connexes
(des exemples des codes NAF de ces différentes activités sont donnés ci-dessous).
Validation des capacités et savoir-faire nécessaires pour exploiter les données numériques de l'entreprise par la science des données dans des projets de bout en bout, de la donnée brute à la valeur ajoutée métier
Compétences attestées :
La certification couvre les compétences nécessaires à la conduite opérationnelle de projets d’exploitation des données par la science des données:
- Mener un projet d’analyse de données de bout en bout, de la conception à la valorisation de ses résultats
- Mettre en œuvre le cycle de vie d’analyse des données, intégration, exploitation, visualisation, industrialisation
- Développer des logiciels simples pour analyser des données
- Intégrer des données issues de sources hétérogènes
- Exploiter des données par des outils statistiques et d’apprentissage automatique
- Visualiser des données par des outils tiers ou par des programmes développés spécifiquement
- Protéger les données en prenant en compte les aspects légaux et techniques
- Mettre en valeur les connaissances extraites de l’analyse de données
Les compétences des quatres domaines de la certification sont évaluées, à la fois en ce qui concerne les savoirs que les savoir-faire: Intégrer les données ; Exploiter et analyser les données ; Visualiser les données ; Déployer et industrialiser l’analyse de données.
- Intégrer les données
- Maitriser les fondamentaux du développement d’applications orientées objet
- Maîtriser les fondamentaux de la gestion des bases de données et de la programmation d’une base de données SQL
- Préparer les données en vue de leur traitement
- Analyser les données
- Choisir et mettre en œuvre un modèle statistique adapté aux besoins d'un projet d’analyse de données
- Choisir, développer et paramétrer des algorithmes d'analyse de données
- Mettre en œuvre les outils de l’analytics
- Visualiser les données
- Etre capable de développer une application web de visualisation des données
- Manipuler un outil représentatif de la visualisation pour l’analyse de données
- Mettre en œuvre une démarche de data story telling
- Déployer et industrialiser l’analyse de données
- Mettre en oeuvre l'ensemble de la chaine de traitement des données, de l'intégration à l'analyse et la visualisation
- Connaitre les principes de la protection des données privées et savoir les mettre en œuvre
- Mettre en œuvre les outils de gestion de projet spécifiques au traitement des données
Modalités d'évaluation :
La validation de la certification implique la réalisation et la validation de 'projets d'application' dans chacun des 3 domaines techniques que sont: l'intégration, l'exploitation, la visualisation des données, ainsi que la rédaction d'un mémoire et la tenue d'une soutenance présentant un 'projet de déploiement', qui évalue les compétences liées au 4ème domaine de la certification qu'est l'industrialisation des traitements de données. Ce 'projet de déploiement' est réalisé à partir d'un cas réel.
La certification est conçue pour être validée, dans le cadre de la formation professionnelle, par une formation 'analyse de données', de 22 jours, à destination de professionels en poste et actifs sur les projets d'analyse de données. La formation est réalisée au rythme de 2 jours/mois sur 11 mois. La durée de la formation est donc de 154h, la mise en oeuvre des 'projets d'application' et du 'projet de déploiement' étant réalisée dans les entreprises des personnes formées. La formation 'analyse de données' est proposée au catalogue de l'ECAM Strasbourg-Europe.
Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :
Bac+5 technique ou scientifique OU très bonne adéquation du profil de poste avec les objectifs de la formation (informatique ; statistiques et machine learning; pilotage de processus ; culture scientifique).
Un test écrit est réalisé pour chacun des candidats à la formation préparant à la certification, afin de garantir ces prérequis.
Les pré-requis pour passer la certification sont identifiés dans le référentiel de formation.
Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :
Aucune correspondance
| Date d'échéance de l'enregistrement | 31-12-2021 |
|---|
Statistiques :
Lien internet vers le descriptif de la certification :
Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification
Nouvelle(s) Certification(s) :
| Code de la fiche | Intitulé de la certification remplacée |
|---|---|
| RNCP39590 | Data scientist |
