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Répertoire national des certifications professionnelles

Data analyst

Active

N° de fiche
RNCP34964
Nomenclature du niveau de qualification : Niveau 6
Code(s) NSF :
  • 326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
  • 114 : Mathématiques
Formacode(s) :
  • 15054 : développement personnel et professionnel
  • 11016 : analyse données
  • 31054 : informatique
  • 31068 : méthode analyse
Taux d'insertion global moyen à 6 mois : 79%

Taux d'insertion moyen dans le(s) métier(s) visé(s) à 6 mois : 80%
Date d’échéance de l’enregistrement : 14-10-2023
Nom légal Nom commercial Site internet
OPENCLASSROOMS https://openclassrooms.com/fr/
Objectifs et contexte de la certification :

Face à l’explosion du volume d’informations et à la multiplication des sources disponibles, les entreprises sont amenées à s'appuyer sur le Big Data pour anticiper le comportement de leurs clients, optimiser leur modèle opérationnel, et informer les décisions stratégiques. 

L’analyse de données massives s’impose aujourd’hui comme une véritable nécessité pour rester compétitif dans la quasi-totalité des secteurs professionnels, y compris le marketing, la publicité, la commerce, l’assurance ou encore la médecine. Le volume considérable de données, aux formats divers, nécessite toutefois de recruter de nouveaux profils qui sachent les “faire parler” ou, en d’autres termes, qui aient les compétences techniques et mathématiques pour agréger, interpréter et communiquer des connaissances extraites d’un jeu de données. Ces compétences correspondent au profil du data analyst.    

Activités visées :

  Les missions du Data Analyst sont variées et visent à : 

Agréger des données : les normaliser tout en conservant leur intégrité.

Interpréter des données : le Data Analyst identifie des tendances, tire des conclusions et sensibilise les destinataires à l'utilisation pertinente des données.

Aider à la prise de décision en vue d’améliorer la stratégie de l'entreprise.

Présenter des résultats en résumant les conclusions importantes à l'aide de graphiques sous forme de dashboard ou de rapport écrit.

Collaborer avec les administrateurs et gestionnaires de la base de données pour suggérer des améliorations dans la collecte et la gestion des données.

Corriger les éventuels problèmes dans la chaîne de traitement, gérer les aspects liés à la sécurité (RGPD) et effectuer une veille des technologies disponibles.

Compétences attestées :

Bloc de compétences 1 - créer une base de données et effectuer des requêtes afin de répondre à des besoins utilisateurs : 

Configurer une base de données afin d’y intégrer un jeu de données à exploiter.   

Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier.   

Mettre à jour un catalogue de données pour rendre accessible la base de données à ses utilisateurs. 

 Bloc de compétences n°2 – collecter et préparer des données de sources variées en utilisant un outil de gestion des données :

Collecter et intégrer des données venant de plusieurs sources en respectant les règles de protection des données en vigueur.      

Préparer des données pour l'analyse en respectant les normes internes à l’entreprise. 

 Bloc de compétences n°3 – nettoyer et décrire un jeu de données à l’aide d’un langage de programmation spécialisé afin d’en préparer l’exploitation  : 

Pré-traiter des données stockées en les classifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences présentes.   

Réaliser une analyse uni-variée de données pré-traitées afin de les décrire et de détecter les incohérences. 

 Bloc de compétences n°4 – formaliser les résultats d’une analyse statistique en utilisant des outils de visualisation : 

Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques et définir des indicateurs de suivi.   

Créer les graphiques permettant de représenter les résultats obtenus.   

Créer un tableau de bord (dashboard) permettant de visualiser et de mesurer les résultats obtenus en fonction d’indicateurs donnés.      

 Bloc de compétences n°5 – réaliser l’analyse exploratoire de données structurées afin de les synthétiser et de les interpréter : 

Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre des variables et les synthétiser.     

Analyser des séries temporelles pour mesurer un phénomène au cours du temps.   

Réaliser un test statistique afin de vérifier une prédiction.    

Bloc de compétences n°6 – réaliser une modélisation statistique à l’aide de méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé : 

Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage supervisée pour réaliser une analyse prédictive.   

Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage non supervisée pour opérer des classifications automatiques et partitionner des données.  

Modalités d'évaluation :

Les compétences sont validées au travers de projets (études de cas) qui permettent au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Chaque projet donne lieu à une production de livrables par le candidat et à une soutenance devant un évaluateur. 

N° et intitulé du bloc Liste de compétences Modalités d'évaluation
RNCP34964BC01

Créer une base de données et effectuer des requêtes afin de répondre à des besoins utilisateurs

Configurer une base de données afin d’y intégrer un jeu de données à exploiter.   

Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier.   

Mettre à jour un catalogue de données pour rendre accessible la base de données à ses utilisateurs.  

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

RNCP34964BC02

Collecter et préparer des données de sources variées en utilisant un outil de gestion des données

Collecter et intégrer des données venant de plusieurs sources en respectant les règles de protection des données en vigueur.      

Préparer des données pour l'analyse en respectant les normes internes à l’entreprise. 

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

RNCP34964BC03

Nettoyer et décrire un jeu de données à l’aide d’un langage de programmation spécialisé afin d’en préparer l’exploitation

Pré-traiter des données stockées en les classifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences présentes.

Réaliser une analyse uni-variée de données pré-traitées afin de les décrire et de détecter les incohérences. 

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

RNCP34964BC04

Formaliser les résultats d’une analyse statistique en utilisant des outils de visualisation

Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques et définir des indicateurs de suivi.   

Créer les graphiques permettant de représenter les résultats obtenus.   

Créer un tableau de bord (dashboard) permettant de visualiser et   de mesurer les résultats obtenus en fonction d’indicateurs   donnés.           

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

RNCP34964BC05

Réaliser l’analyse exploratoire de données structurées afin de les synthétiser et de les interpréter

Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre des variables et les synthétiser.     

Analyser des séries temporelles pour mesurer un phénomène au cours du temps.   

Réaliser un test statistique afin de vérifier une prédiction.    

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

RNCP34964BC06

Réaliser une modélisation statistique à l’aide de méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé

Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage supervisée pour réaliser une analyse prédictive.   

Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage non supervisée pour opérer des classifications automatiques et partitionner des données.  

Le bloc de compétences est évalué au travers d'un projet qui permet au candidat de se projeter en situation professionnelle reconstituée. 

Le projet donne lieu à la réalisation de livrables et à une soutenance devant un évaluateur. 

Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par équivalence :

Chaque bloc de compétences est validé si l'ensemble des projets couvrant les compétences du bloc sont validés. 

La certification est validée si l'ensemble des blocs de compétences sont validés. 

Les blocs de certification et la certification sont également accessibles par la VAE. 

Secteurs d’activités :

Tous secteurs d'activité 

Type d'emplois accessibles :

 - Data analyst

- Chargé d’études statistiques  

- Statisticien.ne

- Data miner  

- Business analyst

Code(s) ROME :
  • M1403 - Études et prospectives socio-économiques
  • M1802 - Expertise et support en systèmes d''information
  • M1805 - Études et développement informatique
Références juridiques des règlementations d’activité :


Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :

Il n’y a pas de prérequis obligatoires, mais qu’il est recommandé d’avoir un niveau 4 dans un domaine scientifique (Bac S), un niveau de français B1-B2, des notions d’algèbre linéaire (manipulation de vecteurs, multiplication de matrices) et bien entendu, le tout se déroulant en ligne, l’accès à un ordinateur muni d’un micro, d’une webcam ainsi que d’une bonne connexion internet.

Un test de positionnement est proposé avant l’inscription et si un niveau est décelé insuffisant cela invite à une mise à niveau (avec des ressources externes) avant de s’inscrire sur le parcours.   



Validité des composantes acquises :
Voie d’accès à la certification Oui Non Composition des jurys
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant X

Le jury est composé d’au 3 personnes : le/la responsable du parcours et au moins 2 professionnel.le.s externes 

En contrat d’apprentissage X

Le jury est composé d’au 3 personnes : le/la responsable du parcours et au moins 2 professionnel.le.s externes 

Après un parcours de formation continue X

Le jury est composé d’au 3 personnes : le/la responsable du parcours et au moins 2 professionnel.le.s externes 

En contrat de professionnalisation X

Le jury est composé d’au 3 personnes : le/la responsable du parcours et au moins 2 professionnel.le.s externes 

Par candidature individuelle X -
Par expérience X

Le jury est composé d’au 3 personnes : le/la responsable du parcours et au moins 2 professionnel.le.s externes 

Oui Non
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie X
Inscrite au cadre de la Polynésie française X
Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Non
Date de décision 14-10-2020
Durée de l'enregistrement en années 3
Date d'échéance de l'enregistrement 14-10-2023
Statistiques :
Année d'obtention de la certification Nombre de certifiés Nombre de certifiés à la suite d’un parcours vae Taux d'insertion global à 6 mois (en %) Taux d'insertion dans le métier visé à 6 mois (en %) Taux d'insertion dans le métier visé à 2 ans (en %)
2020 11 0 60 60 -
2019 19 0 100 56 -
Lien internet vers le descriptif de la certification :

Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation :

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation
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