Data science : création d’interfaces Shiny en langage R
L'essentiel
Code(s) NSF
326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Formacode(s)
31088 : Programmation
31026 : Data science
Date d’échéance
de l’enregistrement
14-12-2027
| Nom légal | Siret | Nom commercial | Site internet |
|---|---|---|---|
| THINKR | 81006451900020 | - | https://thinkr.fr/ |
Objectifs et contexte de la certification :
Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire est capable de concevoir des interfaces utilisateurs de traitement et de restitution des données (import, nettoyage, traitement, visualisation, modélisation, production de rapports) avec Shiny, qui soient maintenables, durables et modulaires.
Compétences attestées :
- Identifier les jeux de données à exploiter et les caractéristiques d’interfaçage avec les utilisateurs finaux (fonctionnalités, visualisation des données, requêtes), ainsi que les spécificités techniques du contexte de déploiement de la solution, afin d’évaluer la faisabilité de la commande.
- Sélectionner et/ou développer des fonctions et des packages en langage R correspondant aux fonctionnalités attendues pour une interface de traitement de données et de production de rapports statistiques, dans un environnement logiciel R adapté, et les tester sur un jeu de données afin de produire un exemple de rapport.
- Développer et tester, en langage Shiny, des modules correspondants aux choix esthétiques et d’organisation de l’interface utilisateur, afin de favoriser leur maintenance et leur utilisation, puis compiler en package les lignes de codes.
Modalités d'évaluation :
Cas pratique : sur la base d’une commande d’une entreprise et des besoins utilisateurs, le candidat doit développer une application Shiny. Pour cela, il doit identifier les éléments clés pour la faisabilité du projet, choisir et développer les packages R adaptés et développer une interface en Shiny en modules.
Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :
Etre capable de développer une fonction en langage R sous forme de package (ou avoir obtenu la certification "Data science : programmation avec le langage R" de THINKR), et préalablement être capable d'importer, nettoyer, visualiser des données et produire un rapport reproductible dans l'environnement R (ou avoir obtenu la certification "Analyse statistique de données avec le langage R" de THINKR) ; être rigoureux, méthodique, autonome, disponible et résistant face au stress.
Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :
Réussite à l’examen pratique et certifiant passé en fin de cursus et réalisé en autonomie et en temps limité de 2 heures.
Validité des composantes acquises :
| Voie d’accès à la certification | Oui | Non | Composition des jurys | Date de dernière modification |
|---|---|---|---|---|
| Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant | X | - | - | |
| En contrat d’apprentissage | X | - | - | |
| Après un parcours de formation continue | X |
Les jurys sont composés au minimum d'un professionnel, nommé pour son expertise sur le sujet dans le traitement et l’analyse des grands volumes de données, extérieur à l'organisme certificateur et à l'organisme de formation, d’un formateur agréé n’ayant pas dispensé la formation aux apprenants, et du directeur de l’organisme certificateur en tant que Responsable d'Évaluations, pour sa maîtrise et sa connaissance du contenu de la certification. |
14-12-2022 | |
| En contrat de professionnalisation | X | - | - | |
| Par candidature individuelle | X | - | - | |
| Par expérience | X | - | - |
Aucune correspondance
| Date de décision | 14-12-2022 |
|---|---|
| Durée de l'enregistrement en années | 5 |
| Date d'échéance de l'enregistrement | 14-12-2027 |
| Date de dernière délivrance possible de la certification | 14-06-2028 |
Statistiques :
| Année d'obtention de la certification | Nombre de certifiés | Nombre de certifiés par reconnaissance de l'expérience professionnelle |
|---|---|---|
| 2021 | 22 | - |
| 2020 | 8 | - |
Lien internet vers le descriptif de la certification :
https://thinkr.fr/formation-au-logiciel-r/formation-shiny/
Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification
Certification(s) antérieure(s) :
| Code de la fiche | Intitulé de la certification remplacée |
|---|---|
| RS5075 | Data science : création d’interfaces Shiny en langage R |
Référentiel d'activité, de compétences et d'évaluation :
