Certification professionnelle

Définir une stratégie de veille adaptée aux enjeux stratégiques de l’organisation, en analysant les thématiques clés et les sources d’information pertinentes, afin de piloter les orientations de développement et d’innovation de l’organisation.

Analyser de manière critique et croisée des sources plurielles d’information, afin d’en extraire des tendances, signaux faibles et opportunités pour le développement de l’organisation.

Contribuer à des dynamiques d’intelligence collective ou de recherche collaborative, en participant à des événements scientifiques, à des réseaux de pairs ou à des dispositifs de recherche-action, afin de nourrir la veille par une confrontation directe aux acteurs du champ.

Proposer des solutions innovantes ou alternatives de méthodologie analytique ou algorithmique en lien avec les évolutions technologiques, les méthodes émergentes ou les opportunités d’optimisation et de sobriété numérique, en conceptualisant des solutions sur mesure ou en combinant des approches existantes de façon originale afin de répondre au besoin de façon optimale.

Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Revue de littérature

Définir une problématique d’analyse statistique ou économique structurée à partir d’un contexte complexe, en transformant une demande initiale en un questionnement opérationnel ou scientifique, afin de produire des analyses utiles à la prise de décision .

Évaluer l’opportunité et la faisabilité d’un projet d’analyse statistique ou économique, notamment lorsqu’il porte sur des données complexes et multi-sources, en évaluant la qualité de ses données et leur complétude au regard de la problématique d’intérêt, en intégrant les dimensions techniques, économiques, organisationnelles, juridiques et éthiques de l’organisation, afin de sécuriser les choix stratégiques, technologiques et sociétaux de l’organisation

Proposer une organisation de projet d’analyse de données structurée, en planifiant les phases, les ressources nécessaires, les livrables intermédiaires et les modalités de pilotage afin de cadrer le déroulé avec les commanditaires.

Animer une équipe de travail, en organisant des groupes de travail d’analyse statistique ou économique diversifiés et pluridisciplinaires, en définissant les rôles de chacun, en répartissant les tâches selon les expertises, en assurant la clarté des échanges, l’inclusivité, la cohérence des contributions et la mobilisation des expertises, en assurant un climat de confiance propice à l’expression des idées, afin de mobiliser les compétences de l’équipe au service de la résolution collaborative d’un problème complexe.

Coordonner les activités de l’équipe et des différentes parties prenantes (équipes techniques, métiers, clients internes, partenaires…) dans le cadre de projets d’analyse statistique ou économique, en veillant à la bonne circulation de l’information et au respect des engagements, en anticipant et arbitrant les éventuels conflits de priorités ou de ressources, en suivant l’avancement individuel et collectif, en menant des points de régulation pour ajuster les priorités, et en accompagnant les membres dans la gestion des tensions ou imprévus, en lien avec les objectifs stratégiques du projet afin d’assurer la cohérence, l’efficacité et la réussite du projet.

Évaluer en continu les choix organisationnels et techniques, en fonction des contraintes opérationnelles et des retours d’usage, afin de les ajuster et d’assurer la continuité de l’activité, et de garantir l’agilité du projet.

Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Conduite du projet
Stage de fin d'études

Adapter son discours au niveau technique et au contexte culturel des interlocuteurs, y compris en environnement international, en expliquant de manière pédagogique les concepts clés, en synthétisant les enjeux du projet, les arbitrages réalisés et les orientations prises afin d’acculturer des métiers non techniques à la méthodologie proposée ou de leur faire comprendre un processus d’analyse de données.

Produire une documentation claire, structurée et adaptée au public cible, en tenant compte des exigences de transparence, de traçabilité afin de faciliter la prise de décision.

Concevoir des représentations visuelles des données et résultats, en utilisant des logiciels de visualisation de données et en s’appuyant sur des principes et guides de datavisualisation reconnus pour en faciliter la lecture et l’appropriation.

Formuler des recommandations stratégiques ou opérationnelles directement issues des analyses menées, en tenant compte des enjeux économiques, techniques ou réglementaires.

Défendre ses résultats et ses choix méthodologiques dans le cadre d’échanges professionnels exigeants en mobilisant un argumentaire afin de garantir la crédibilité de l’analyse et faciliter la prise de décision éclairée.

Diffuser les résultats d’une analyse statistique ou économique sous forme de note ou d’article scientifique, en respectant les règles de formalisme et de rigueur scientifique attendues, et en identifiant le vecteur approprié, afin de les promouvoir.

Présentation orale et contrôle continu en français et en langue étrangère
Stage d’ouverture 

Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Soutenance de restitution et recommandations

Qualifier des sources de données pertinentes, internes ou externes à l’organisation, en fonction de la problématique posée, des objectifs analytiques et des contraintes juridiques ou techniques afin de garantir la fiabilité, la conformité et la pertinence des analyses réalisées.

Élaborer une cartographie des flux de données et des systèmes d'information mobilisés, en analysant les modalités d’archivage, les processus de circulation, les outils et les responsabilités, afin d’identifier l’ensemble des sources de données exploitables.

Contrôler la conformité éthique et réglementaire de la cartographie des flux de données et des systèmes d’information, en analysant les dispositifs de protection et de confidentialité des données, afin de garantir la protection des données personnelles et sensibles exploitées dans le projet.

Extraire de manière autonome des données issues de sources variées, en mobilisant les techniques appropriées, afin d’alimenter des analyses fiables, reproductibles et conformes aux exigences réglementaires et éthiques.

Nettoyer les données collectées, en appliquant des méthodes rigoureuses de traitement des valeurs manquantes, de normalisation, de formatage et de typage, pour les rendre exploitables

Constituer des bases de données adaptées à la modélisation et à l’analyse exploratoire, en structurant les données afin de garantir les principes de qualité, de traçabilité et de réutilisabilité.

Définir des indicateurs statistiques pertinents en fonction des objectifs de l’étude, des spécificités des données disponibles et des attentes du commanditaire afin de fournir des mesures fiables, compréhensibles et utiles pour la prise de décision.

Mettre en œuvre des méthodes statistiques descriptives avancées, en respectant les règles de qualité des données et les principes de rigueur scientifique afin de produire des analyses fiables facilitant la prise de décision ou l’orientation stratégique.

Interpréter les distributions statistiques, les tendances et les anomalies, en mobilisant des outils numériques et des représentations graphiques adaptées afin de formuler des diagnostics clairs et étayés contribuant à la compréhension d’un phénomène.

Identifier les biais, limites et points de vigilance associés aux analyses descriptives des données, en s’appuyant sur des outils statistiques et logiciels d’analyse, des référentiels sectoriels ou réglementaires et des échanges entre pairs le cas échéant, afin d’en garantir la fiabilité et l’utilité décisionnelle.

Projet de collecte et nettoyage des données autour d’un langage informatique (Python ou C++) 

Etude de cas : Statistiques descriptives

Analyser un cas d’usage pour en extraire les variables clés et comprendre les mécanismes sous-jacents, en mobilisant l’analyse exploratoire et les modèles concurrents.

Formuler des hypothèses de travail testables sous forme statistique ou algorithmique en anticipant les contraintes opérationnelles, techniques et éthiques afin de construire un modèle adapté.

Sélectionner les modèles ou la famille de modèles statistiques en fonction du contexte métier, des caractéristiques des données et des contraintes de l’organisation pour permettre la mise en œuvre d’un modèle en lien avec les objectifs de l’organisation et garantir leur exploitabilité et leur appropriation par les utilisateurs finaux.

Définir un cadre méthodologique rigoureux pour la modélisation, en lien avec les standards scientifiques ou professionnels pour assurer la fiabilité, la transparence et la conformité du modèle aux attentes métiers, réglementaires ou scientifiques.

Formaliser mathématiquement ou algorithmiquement les hypothèses définies en amont dans un projet de modélisation, en retenant les variables sélectionnées, en traduisant les relations supposées entre variables en équations ou en code, et en documentant le raisonnement et les choix méthodologiques, afin de construire un modèle cohérent, traçable et exploitable.

Concevoir un outil ou un algorithme mobilisant des bibliothèques et outils avancés pour répondre à une problématique de traitement, d’analyse ou de visualisation de données en utilisant des langages de programmation adaptés à la data science ou à l’ingénierie des données.

Estimer les paramètres du modèle en mobilisant des outils techniques avancés et en les ajustant au jeu de données afin qu’il puisse prédire, expliquer ou représenter au mieux le phénomène étudié.

Contrôler la qualité et la robustesse du modèle et de l’algorithme associé à l’aide de tests statistiques, face à l’incertitude et aux cas extrêmes, afin d’utiliser le modèle en étant conscient de sa performance.

Détecter les biais, notamment discriminatoires, les incohérences et les erreurs de performance d’un modèle statistique ou mathématique, en mobilisant des méthodes de validation adaptées, afin d’évaluer son équité, sa robustesse et sa pertinence pour la problématique métier traitée.

Corriger les biais, incohérences et erreurs détectées dans un modèle statistique ou mathématique, en ajustant les paramètres, en retravaillant les jeux de données et en appliquant des méthodes de recalibrage ou de régularisation adaptées, afin de garantir l’intégrité, la fiabilité et l’équité du modèle.

Interpréter les résultats d’un modèle ou d’une analyse statistique, en identifiant leurs implications opérationnelles, leurs limites et leurs biais éventuels afin d’éclairer la prise de décision ou de formuler des recommandations fondées.

Travaux pratiques supervisés, contrôle continu et examen final : Modélisation
Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Modélisation
Stage d'application

Etude de cas : estimation et test de modèle
Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Programmation
 

Examen écrit : interprétation de modèle
 

Implémenter un modèle statistique ou algorithmique dans un outil interne ou un progiciel à partir d’un protocole défini afin d’assurer une intégration fiable et conforme aux spécifications techniques et fonctionnelles.

Définir les conditions techniques de déploiement d’un modèle ou d’un dispositif d’analyse dans l’environnement cible en échangeant avec des interlocuteurs pouvant avoir une position différente dans la mise en œuvre technique d’un service informatique afin de garantir l’opérationnalité de la solution.

Adapter un modèle ou un livrable analytique à son environnement d’utilisation afin d’assurer sa conformité, sa performance opérationnelle et sa pérennité dans le contexte ciblé.

Résoudre les difficultés d’intégration en les identifiant et en appliquant les méthodologies adaptées afin d’assurer la robustesse, l’adoption et la pérennité des solutions déployées.

Accompagner les utilisateurs dans la compréhension, l’appropriation et la prise en main de la solution via des actions de formation, de support ou de conduite du changement afin de garantir une adoption efficace et durable de la solution.

Mise en situation professionnelle sous forme de projet : Mise en production

Organiser une veille règlementaire, technologique et scientifique dans les domaines de la data science et de modélisation ainsi que dans les domaines financiers et actuariels, en structurant les modalités de collecte et de traitement de l’information, en identifiant l’impact des évolutions sur l’organisation et ses métiers, afin de définir de façon prospective des trajectoires, soutenables et compétitives.

Effectuer une revue périodique de la cartographie des risques d’une organisation en considérant tous les types de risques, y compris extra-financiers, et en prenant en compte le cadre réglementaire afin d’adapter les politiques de risque, d’anticiper les menaces et de garantir la conformité des modèles.

Identifier les risques financiers, assurantiels ou opérationnels pesant sur une organisation, en exploitant les sources de données pertinentes, afin de contribuer à la mise en œuvre d’un dispositif de gestion des risques.

Évaluer les types de risques pertinents dans un contexte donné en s’appuyant sur les bases de données adaptées, des modèles de probabilité financière ou assurantielle, les référentiels réglementaires et des échanges avec des experts techniques afin de les prioriser en fonction de leur impact potentiel et de définir les dimensions à intégrer dans un modèle de risque.

Intégrer les exigences réglementaires, normatives et les objectifs financiers de l’organisation à la conception du modèle en s’appuyant sur sa veille, en recourant aux modèles spécifiques aux risques et en répondant aux exigences de contrôle interne, d’audit ou de supervision externe afin de garantir la validité juridique, financière et opérationnelle du modèle.

Examen final : risques

Identifier le contexte législatif, politique et budgétaire de mise en place d'un arbitrage économique public ou privé, en prenant en compte les acteurs concernés, leurs intérêts et les dynamiques sociales associées, afin de préparer un projet d’analyse économique éclairant les décisions.

Établir une stratégie de quantification et de prise en compte des facteurs économiques, sociaux et humains propres aux spécificités du secteur (santé, travail, éducation, environnement) pouvant biaiser l'estimation du modèle, en s’appuyant sur l’identification du contexte et sur l’analyse des comportements, besoins ou vulnérabilités des populations concernées, afin de proposer un modèle d’analyse adapté à l’arbitrage économique public ou privé.

Diffuser les résultats d’une analyse statistique ou économique sous forme de note ou d’article scientifique, en respectant les règles de formalisme et de rigueur scientifique attendues, en contextualisant les résultats au regard de leurs impacts sur les individus ou les groupes sociaux concernés, et en identifiant le vecteur approprié (revues spécialisées, services concernés…), afin de les promouvoir.

Mise en situation professionnelle sous forme de projet
Examen écrit

Examens écrits et mémoires