La Science des Données (ou Data Science en anglais) est devenue au cours de ces dernières années un élément indispensable pour permettre aux entreprises d’innover et de se différencier, et l’Intelligence Artificielle un outil de performance indispensable. Les directions métiers tous secteurs confondus utilisent déjà ces dernières, et cette tendance est amenée à augmenter exponentiellement au cours des prochaines années. L’objectif visé de la certification de "Concepteur Développeur en Science des Données " est de devenir un spécialiste en science des données ayant la capacité d’avoir une vision globale des projets de Science de Données, capable de les concevoir et diriger dans leur ensemble comme d'intervenir à un point précis de ces derniers.
En effet, la certification confère au candidat les compétences pour exercer le métier : l'ensemble de ces compétences, décrites dans le référentiel, lui permet de créer des infrastructures de gestion de données robustes et adaptées, de les alimenter, de développer des algorithmes d’intelligence artificielle, de les mettre en production, mais aussi de collaborer avec les différentes équipes-métiers métier d'une organisation pour évaluer et adapter les besoins data. Il lui est donc possible de diriger des projets de gestion de données de bout-en-bout, d'en rendre compte, d'être force de proposition et de les adapter aux besoins de son environnement professionnel.
Le candidat certifié peut mettre en œuvre l'ensemble des compétences nécessaires pour être opérationnel rapidement.
Activités visées
A1.
Contruction d'une infrastructure de gestion de données adaptée à
l'organisation
A2. Collecte de données
A3. Gestion d'entrepôts de données (Data
Warehouse)
A4. Analyse exploratoire de
données
A5. Visualisation et présentation de données
A6. Mise en place d'un algorithme d'apprentissage automatique
A7. Segmentation et réduction de base de données
A8. Optimisation des performances des algorithmes
d'apprentissage automatique
A9. Mise en place d'un
apprentissage automatique profond
A10. Optimisation des performances des algorithmes d'apprentissage automatique profond pour industrialisation
A12. Production d'applications d'intelligence artificielle utilisables par toutes les équipes métier
A13. Définition d'une modélisation statistique qui permette de répondre aux problématiques des directions métiers
A14. Construction d'un système de gestion et de suivi de projet d'analyse et de gestion de données
A15. Direction de projets de gestion de données
Compétences attestées
Bloc n°1 - Construction et alimentation d'une infrastructure de
gestion de données
C1.1 - Concevoir une architecture de
données robuste et adaptée en créant des lacs de données (Data Lake en
anglais) et des entrepôts de données (Data Warehouse en anglais) afin
de répondre aux besoins de stockage, d'utilisation, de sécurité et de
protection de l'organisation définie par un cahier des charges
C1.2 - Intégrer la dimension de stockage et de calcul distribuée à
l'infrastructure de données via l'utilisation d'outils comme Spark ou AWS
Redshift afin de l'adapter à des besoins de gestion de données massives (Big
Data en anglais)
C1.3 - Collecter des données
provenant de différentes sources (Web, Logiciels internes de type Sage
/ Excel ou externes de type Google Analytics) via des
librairies de programmation de type Scrapy ou Beautifulsoup
dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD pour alimenter le Data Lake afin d'affiner le résultat d'analyses futures.
C1.4 - Nettoyer et organiser les
données dans l'entrepôt de données (Data Warehouse en anglais) en
écrivant des processus d'extraction, transformation et chargements (ETL en
anglais) afin de rendre ces données disponibles et compréhensibles pour les
autres équipes métiers.
Bloc n°2 - Analyse exploratoire, descriptive et inférentielle de
données
C2.1 - Traiter des bases de données grâce à des analyses statistiques descriptives et inférentielles via des librairies de programmation comme Numpy ou Pandas, pour les organiser et les nettoyer afin de les normaliser par rapport à la population étudiée.
C2.2 - Effectuer des analyses univariées et multivariées sur des bases de données structurées afin de préciser des relations entre plusieurs variables et d'établir des liens statistiques entre elles.
C2.3 - Optimiser les analyses statistiques grâce au traitement parallélisé via l'utilisation d'outils comme Spark pour accélérer le temps de calcul d'un ordinateur afin de pouvoir analyser des volumes de données massifs (Big Data)
C2.4 - Présenter le résultat d'une analyse statistique de données structurées, massives ou non, grâce à des librairies de programmation comme Plotly ou Matplotlib pour synthétiser ce résultat devant un public profane afin de faciliter la prise de décisions et appuyer leurs déclinaisons opérationnelles
Bloc n°3 - Analyse prédictive de données structurées par l'intelligence artificielle
C3.1 - Traiter des données
structurées en créant un pipeline de traitement grâce à des librairies de
programmation comme Scikit-Learn pour encoder, normaliser et découper
des données afin de les rendre interprétables par un algorithme
d'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais)
C3.2 - Effectuer des analyses prédictives sur un jeu de données structurées
grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés adaptés afin
d'automatiser des tâches liées aux résultats des prédictions de ces
algorithmes
C3.3 - Élaborer un algorithme d'apprentissage automatique non-supervisé pour segmenter une base de données en différents groupes homogènes ou réduire la dimension de cette dernière afin de pouvoir comprendre des observations de manière granulaire et de permettre leur visualisation
C3.4 - Évaluer la performance prédictive des algorithmes d'apprentissage automatique en déterminant l'influence des différentes variables pour pouvoir l'améliorer afin de démontrer son utilité aux directions métiers, par rapport aux processus déjà établis dans l'organisation
Bloc n°4 - Analyse prédictive de données non-structurées par
l'intelligence artificielle
C4.1 - Traiter des données non-structurées (image, texte, audio) par la création de fonction de traitements via l'utilisation de librairies de programmation comme TensorFlow ou Numpy pour les transformer en matrices afin de les rendre interprétables par un algorithme d'apprentissage automatique profond (Deep learning en anglais)
C4.2 - Élaborer des réseaux de neurones adaptés (classiques, convolutifs ou recursifs) en superposant des couches neuronales via des librairies de programmation comme TensorFlow pour analyser des données non-structurées afin de détecter des signaux sur ces dernières
C4.3 - Créer un algorithme robuste et précis en configurant un réseau de neurones pré-entrainé profond afin de répondre à des problématiques de prédiction sur des volumes de données massifs
C4.4 - Créer des données non-structurées en élaborant des réseaux de neurones adverses afin de construire de nouvelles bases d'entrainement pour des applications d'intelligence artificielle
C4.5 - Évaluer la performance d'un algorithme d'apprentissage automatique profond en évaluant des indicateurs sur des données d'entrainement et de validation afin d'industrialiser son utilisation
Bloc n°5 - Industrialisation d'un algorithme d'apprentissage automatique et automatisation des processus de décision
C5.1 - Standardiser la construction et l'environnement informatique d'un algorithme d'apprentissage automatique grâce des outils de production comme MLflow et Docker afin de faciliter la mise en production de projets d'intelligence artificielle sur tous types de plateformes
C5.2 - Créer une interface de programmation applicative grâce à des outil comme AWS sagemaker afin de donner un accès à échelle aux prédictions des algorithmes d'apprentissage automatique à l'ensemble des équipes métiers concernées
C5.3 - Déployer une application web intégrant des algorithmes de statistiques prédictives (Machine Learning et Deep Learning) grâce à des outils comme Flask, Heroku ou AWS sagemaker pour les rendre utilisables par l'ensemble des équipes métiers afin d'automatiser leurs processus de décision
Bloc n°6 - Direction de projets de gestion de données
C6.1 - Traduire les enjeux métiers en problématiques mathématiques/data grâce à une compréhension des besoins propres à chaque projet data afin de pouvoir répondre aux objectifs de l'organisation
C6.2 - Maîtriser les technologies les plus récentes et adaptées du marché grâce à de la veille technologique et de la pratique constante pour développer une expertise afin d'être à même de proposer aux directions métiers les solutions les plus adaptées actuellement à une problématique et l'amélioration constante des process de gestion de données déjà en place
C6.3 - Définir un cahier des charges, un retroplanning et un budget afin de défendre et détailler aux directions métier un projet data répondant aux besoins de l'organisation
C6.4 - Gérer un projet d'analyse et de gestion de données (analyse statistique descriptive, Machine Learning, Deep Learning, Big Data ou non) grâce à l'élaboration d'indicateurs adaptés et de tableaux de bords, afin de faire le suivi et le bilan de l’action, ainsi que de la déclinaison opérationnelle de ses résultats, le tout dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD
C6.5 - Transmettre aux directions-métiers le process d'extraction d'informations et d'analyse de données en le vulgarisant afin de soutenir la mise en place d'une stratégie et d'actions futures.
C6.6 - Diriger un projet de gestion de données, allant de sa conception à la mise en place de solutions, afin de le mener jusqu'à son terme, d'être la personne clé disposant de toutes les informations sur le projet à tout moment, et d'accompagner d'autres services de l'organisation dans l'ensemble des activités relatives à celui-ci
Blocs de compétences · 6
RNCP35288BC01
Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
Compétences visées
C1.1 - Concevoir une architecture de données robuste et adaptée en créant des lacs de données (Data Lake en anglais) et des entrepôts de données (Data Warehouse en anglais) afin de répondre aux besoins de stockage, d'utilisation, de sécurité et de protection de l'organisation définie par un cahier des charges
C1.2 - Intégrer la dimension de stockage et de calcul distribuée à l'infrastructure de données via l'utilisation d'outils comme Spark ou AWS Redshift afin de l'adapter à des besoins de gestion de données massives (Big Data en anglais)
C1.3 - Collecter des données provenant
de différentes sources (Web, Logiciels internes de type Sage / Excel
ou externes de type Google Analytics) via des librairies de
programmation de type Scrapy ou Beautifulsoup
dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD pour alimenter le Data Lake afin d'affiner le résultat d'analyses futures.
C1.4 - Nettoyer et organiser les données dans l'entrepôt de données (Data Warehouse en anglais) en écrivant des processus d'extraction, transformation et chargements (ETL en anglais) afin de rendre ces données disponibles et compréhensibles pour les autres équipes métiers.
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation : Une étude de cas sur des données réelles Thème d'évaluation : Construction d'une infrastructure Cloud accueillant des données Big Data
RNCP35288BC02
Analyse exploratoire, descriptive et inférentielle de données
Compétences visées
C2.1 - Traiter des bases de données grâce à des analyses statistiques descriptives et inférentielles via des librairies de programmation comme Numpy ou Pandas, pour les organiser et les nettoyer afin de les normaliser par rapport à la population étudiée.
C2.2 - Effectuer des analyses univariées et multivariées sur des bases de données structurées afin de préciser des relations entre plusieurs variables et d'établir des liens statistiques entre elles.
C2.3 - Optimiser les analyses statistiques grâce au traitement parallélisé via l'utilisation d'outils comme Spark pour accélérer le temps de calcul d'un ordinateur afin de pouvoir analyser des volumes de données massifs (Big Data)
C2.4 - Présenter le résultat d'une analyse statistique de données structurées, massives ou non, grâce à des librairies de programmation comme Plotly ou Matplotlib pour synthétiser ce résultat devant un public profane afin de faciliter la prise de décisions et appuyer leurs déclinaisons opérationnelles.
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation : Deux études de cas sur des données réelles Thème d'évaluation : - Gestion de valeurs manquantes et aberrantes d'une base de données non-massives puis analyse pour déterminer et présenter des tendances par le biais de graphiques. - Analyse d'une base de données massives déstructurées adaptée à une problématique définie.
RNCP35288BC03
Analyse prédictive de données structurées par l'intelligence artificielle
Compétences visées
C3.1 - Traiter des données structurées en créant un pipeline de traitement grâce à des librairies de programmation comme Scikit-Learn pour encoder, normaliser et découper des données afin de les rendre interprétables par un algorithme d'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais)
C3.2 - Effectuer des analyses prédictives sur un jeu de données structurées grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés adaptés afin d'automatiser des tâches liées aux résultats des prédictions de ces algorithmes
C3.3 - Élaborer un algorithme d'apprentissage automatique non-supervisé pour segmenter une base de données en différents groupes homogènes ou réduire la dimension de cette dernière afin de pouvoir comprendre des observations de manière granulaire et de permettre leur visualisation.
C3.4 - Évaluer la performance prédictive des algorithmes d'apprentissage automatique en déterminant l'influence des différentes variables pour pouvoir l'améliorer afin de démontrer son utilité aux directions métiers, par rapport aux processus déjà établis dans l'organisation
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation : trois études de cas pratiques tirées de cas réels Thème d'évaluation - Optimisation des processus par le biais d'algorithmes d'apprentissage supervisés - Optimisation d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sur des bases de données déséquilibrées - Localisation de zones de densité géographique par l'élaboration d'algorithmes d'apprentissage automatique non-supervisé
RNCP35288BC04
Analyse prédictive de données non-structurées par l'intelligence artificielle
Compétences visées
C4.1 - Traiter des données non-structurées (image, texte, audio) par la création de fonction de traitements via l'utilisation de librairies de programmation comme TensorFlow ou Numpy pour les transformer en matrices afin de les rendre interprétables par un algorithme d'apprentissage automatique profond (Deep learning en anglais)
C4.2 - Élaborer des réseaux de neurones adaptés (classiques, convolutifs ou recursifs) en superposant des couches neuronales via des librairies de programmation comme TensorFlow pour analyser des données non-structurées afin de détecter des signaux sur ces dernières
C4.3 - Créer un algorithme robuste et précis en configurant un réseau de neurones pré-entrainé profond afin de répondre à des problématiques de prédiction sur des volumes de données massifs
C4.4 - Créer des données non-structurées en élaborant des réseaux de neurones adverses afin de construire de nouvelles bases d'entrainement pour des applications d'intelligence artificielle
C4.5 - Évaluer la performance d'un
algorithme d'apprentissage automatique profond en évaluant des indicateurs
sur des données d'entrainement et de validation afin d'industrialiser
son utilisation
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation : une étude de cas pratique sur des données non-structurées Thème d'évaluation : Analyse de sentiment, par l'élaboration d'un algorithme permettant de déterminer le sentiment d'un utilisateur à l'égard d'un produit
RNCP35288BC05
Industrialisation d'un algorithme d'apprentissage automatique et automatisation des processus de décision
Compétences visées
C5.1 - Standardiser la construction et l'environnement informatique d'un algorithme d'apprentissage automatique grâce des outils de production comme MLflow et Docker afin de faciliter la mise en production de projets d'intelligence artificielle sur tous types de plateformes
C5.2 - Créer une interface de programmation applicative grâce à des outil comme AWS sagemaker afin de donner un accès à échelle aux prédictions des algorithmes d'apprentissage automatique à l'ensemble des équipes métiers concernées
C5.3 - Déployer une application web intégrant des algorithmes de statistiques prédictives (Machine Learning et Deep Learning) grâce à des outils comme Flask, Heroku ou AWS sagemaker pour les rendre utilisables par l'ensemble des équipes métiers afin d'automatiser leurs processus de décision
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation :Etude de cas pratique sur le déploiement d'un algorithme d'apprentissage automatique Thème d'évaluation : construction et mise en production d'une application web d'intelligence artificielle
RNCP35288BC06
Direction de projets de gestion de données
Compétences visées
C6.1 - Traduire les enjeux métiers en
problématiques mathématiques/data grâce à une compréhension des besoins
propres à chaque projet data afin de pouvoir répondre aux objectifs de
l'organisation
C6.2 - Maîtriser les technologies les plus récentes et adaptées du marché
grâce à de la veille technologique et de la pratique constante pour développer
une expertise afin d'être à même de proposer aux directions métiers les
solutions les plus adaptées actuellement à une problématique et l'amélioration
constante des process de gestion de données déjà en place
C6.3 - Définir un cahier des charges, un retroplanning et un budget afin de
défendre et détailler aux directions métier un projet data répondant aux
besoins de l'organisation
C6.4 - Gérer un projet d'analyse et de gestion de données (analyse statistique descriptive, Machine Learning, Deep Learning, Big Data ou non) grâce à l'élaboration d'indicateurs adaptés et de tableaux de bords, afin de faire le suivi et le bilan de l’action, ainsi que de la déclinaison opérationnelle de ses résultats, le tout dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD
C6.5 - Transmettre aux
directions-métiers le process d'extraction d'informations et d'analyse de
données en le vulgarisant afin de soutenir la mise en place d'une stratégie
et d'actions futures.
C6.6 - Diriger un projet de gestion de données, allant de sa conception à la
mise en place de solutions, afin de le mener jusqu'à son terme, d'être la
personne clé disposant de toutes les informations sur le projet à tout
moment, et d'accompagner d'autres services de l'organisation dans l'ensemble
des activités relatives à celui-ci
Modalités d'évaluation
Type d'évaluation : projet data conçu de A à Z. Thème d'évaluation :libre. Les apprenants peuvent préparer le projet data de leur choix. Celui-ci peut être personnel, développé par le candidat dans le cadre de son activité professionnelle, ou défini par une entreprise partenaire. Il fera l'objet d'une soutenance orale de 10 minutes suivie de 5 à 10 minutes de questions.
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Depuis l'émergence de l’Intelligence Artificielle et des Big Data, les Concepteurs Développeurs en Science des Données sont recrutés dans de différents et nombreux domaines (commercial, finance, santé, recherche, administration…), à des postes pouvant différer par leur niveau hiérarchique et leur niveau de technicité, et par une grandes variété d’organisations : dans l’industrie, par de grandes entreprises comme de jeunes start-up, dans le service public et l’administration, par des institutions scientifiques, des organisations médicales ou paramédicales et même des structures associatives. En effet, leur travail d'analyse peut facilement se retrouver à la base de l’élaboration de la stratégie générale d’une organisation.
Tous les secteurs d’activités utilisant de la donnée sont ainsi concernés et quel que soit la taille de l’entreprise. Le “Concepteur Développeur en Science des Données” pourra exercer son activité :
Dans une entreprise de Services Numériques (ESN ou ex SSII) réalisant des prestations de science des données ou d’intelligence artificielle, en régie ou au forfait
Dans l’ensemble des structures utilisatrices d’Intelligence Artificielle, possédant un service dédié à l’analyse de données et aux développements de ces IA, du secteur privé ou public, entreprises ou association (ex : Banque, Assurance, startups spécialisées dans l’Intelligence Artificielle, certains établissements de recherche ou de santé, etc)
En tant qu’indépendant pour des missions de gestion de données, de conceptions ou mise en production d’algorithmes,
ou de pilotage de projet Data.
Dans des organismes de formation spécialisés dans l’Intelligence Artificielle.
Références juridiques des réglementations d'activité
L’ensemble du processus de conception et de développement d’algorithmes d’apprentissage automatique doit se dérouler dans le respect des réglementations en vigueur quant à l’utilisation de données personnelles (RGPD) et des critères définissant l’utilisation responsable des données.
Le règlement général sur la protection des données (RGPD, ou encore GDPR, de l'anglais General Data Protection Regulation) est le règlement de l'Union Européenne qui constitue le texte de référence en matière de protection des données à caractère personnel : il renforce la protection de ces données pour les individus, responsabilise les acteurs du traitement de ces données et augmente le pouvoir des autorités de régulation au sein de l'Union européenne. Il est entré en application dans l'ensemble des 28 États membres de l'Union européenne à compter du 25 mai 2018. Il met en place des principes nouveaux, dont les plus importants sont :
* Un consentement explicite et positif doit être donné par l’utilisateur. Il dispose également d’un droit à l’effacement de ses données personnelles dans les meilleurs délais et peut demander à recevoir l’ensemble des données personnelles détenues par l’entreprise le concernant.
* Le principe de protection des données dès la conception (Privacy by Design) impose aux organisations de prendre en compte les exigences relatives à la protection des données personnelles dès la conception des produits, services et systèmes exploitant ces données.
* La minimisation des données impose à l’organisation de ne collecter, traiter et stocker que les données nécessaires en vue de l’exécution de ses tâches.
* Les organisations publiques, traitant des données très sensibles ou de plus de 250 personnes ont l’obligation de nommer un délégué à la protection des données pour contrôler le respect du règlement, de conseiller le responsable des traitements sur son application et de faire office de point de contact avec l'autorité de contrôle, de répondre aux sollicitations de personnes qui souhaitent exercer leurs droits.
* L’ensemble des dispositions du RGPD s'appliquent aux organisations établies en dehors de l'UE qui traitent les données relatives aux activités des organisations de l'UE ou appartenant à des résidents de l'UE
L’utilisation responsable des données implique également de manière plus large un certain nombre de critères qui préviennent la création d’intelligences artificielles intrusives, pouvant porter atteinte à l’ordre public, inciter à la haine ou de manière plus générale promouvant ou permettant toute activité interdite par la loi ou allant à l’encontre de l’éthique. L’éthique des données est une problématique en perpétuelle évolution, mobilisant nombre de groupes de travail publics comme indépendants. Si le cadre actuel est défini par le RGPD, ces acteurs et groupes de travail essayent de créer des cadres pour faire en sorte que les évolutions permises en science des données bénéficient directement à l’intérêt général et pas uniquement à des acteurs privés. Ces cadres incluent par exemple le site d’open source de bases de données Kaggle ou la plateforme de travail Data for Good.
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Élevée(4/5)en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible et Lien formation-emploi.
2 897 €salaire médian (mensuel)
Diplôme le plus fréquent : Diplôme de niveau bac+5 ou plus (doctorat, master ou équivalent) en communication et information (41 % des actifs en emploi).
Mesuré au niveau de la famille professionnelle :
8 familles professionnelles (nomenclature FAP).
Ces familles ne sont pas au même niveau de
tension (de 3 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée
par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.
L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques tension 4/5 (Élevée)
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique tension 4/5 (Élevée)
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique tension 4/5 (Élevée)
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom tension 5/5 (Très élevée)
M2X91 — Chefs de projet et directeurs de service informatique tension 4/5 (Élevée)
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom tension 3/5 (Modérée)
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information tension 5/5 (Très élevée)
Indicateur de tension sur le marché du travail 2024 — DARES / France Travail.
Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME :
ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Mesuré au niveau de la famille professionnelle :
8 familles professionnelles (nomenclature FAP).
L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques
L5X93 — Chargés d'études socio-économiques
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
M2X91 — Chefs de projet et directeurs de service informatique
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information
Enquête Besoins en Main d'Œuvre (BMO) 2026 — France Travail (open data),
cumul national.
Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils
couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Voie d'accès à la certification
Voie d'accèsOuverte
Formation initialeOui
Formation continueOui
ApprentissageOui
Contrat de professionnalisationOui
Candidature individuelleNon
VAEOui
Prérequis à l'entrée
* Un niveau 5 dans un domaine scientifique et/ou économique. À l’international, un niveau équivalent est requis. Ce niveau sera justifié par le CV de l’apprenant. * La réussite d’un test d’admission “coding challenge”, validant des compétences nécessaires scientifiques en mathématiques appliquées ainsi qu’en programmation python. * La réussite d’un entretien préalable qui jugera: o De la plus-value de l’acquisition des compétences décrites dans le référentiel "Concepteur Développeur en Science des Données " pour le projet professionnel o De la pertinence et de la faisabilité de ce projet professionnel o De la capacité du candidat à suivre la Formation dans les conditions définies au préalable (possibilité de suivre la formation en présentiel ou distanciel) * Une expérience professionnelle adaptée sera valorisée pour l’admission dans la formation. * Une pratique courante de l’anglais (niveau B2 en compréhension & expression écrite et B1 de compréhension & expression orale du référentiel européen CECRL) est requise. * Dans certains cas, la réussite aux tests d’admission et à l’entretien pourront se substituer à un diplôme de niveau 5.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation
Le jury de certification est composé de : * 1 représentant de Jedha, qui préside le jury : le président, le directeur des contenus, le directeur des programmes ou leur représentant désigné * 1 membre externe, préférentiellement choisi parmi les membres externes du conseil pédagogique * 1 à 2 autres membre(s) extérieur(s), spécialistes ou recruteurs spécialisé dans en science des données Les membres du jury ont une expérience significative en Sciences des Données, suffisante pour pouvoir évaluer les apprenants sur la présentation de leur travail. Tous les membres du jury ont une expérience technique significative et peuvent venir de différents secteurs d’activités (Finance, Banque, Marketing etc.).
Composition du jury — VAE
Le dossier VAE est étudié directement par : * 1 représentant de Jedha, qui préside le jury : le président, le directeur des contenus, le directeur des programmes ou leur représentant désigné * 1 membre externe, choisi parmi les membres externes du conseil pédagogique * 1 à 2 autres membre(s) extérieur(s), spécialistes ou recruteurs spécialisés dans les sciences des données
Financement en alternance
Niveau de prise en charge (NPEC) d'un contrat d'apprentissage par les OPCO, fixé par
France compétences selon la branche professionnelle (CPNE). Applicable au 01-09-2025.
Prise en charge usuelle
8 195 €
Selon la branche
7 000 € – 9 480 €
Prise en chargeBranches concernées
8 195 €Valeur par défaut · 192 branches
9 480 €CPNE Casinos, CPNE autoroutes, CPNE de l’édition de livres, de l’édition phonographique et de l’édition de musique, CPNE des Télécoms, CPNE des industries de santé (CPNEIS) +3 autres
7 923 €CPNE FP Branche des magasins du Bricolage, CPNEFP Commerce succursaliste de la Chaussure, CPNEFP Commerce à distance, CPNEFP Grands Magasins/ Magasins Populaires, CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager +2 autres
8 400 €CPNEFP de l'habillement, mercerie, chaussure et jouet
8 255 €CPNEFP Professions de la Photographie
8 134 €CPNE FP Commerce de Détail de l'Horlogerie Bijouterie
7 967 €CPNEFP de la branche des entreprises du bureau et du numérique (commerces et services)
7 124 €CPNEFP de la blanchisserie, laverie, location de linge, nettoyage à sec, pressing et teinturerie