RNCP37837
Active
· Niveau 6
Data analyst
Certificateur · OPENCLASSROOMS
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 6
Date d'échéance de l'enregistrement
19-07-2028
Certificateur(s)
Partenaires habilités
6 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 1 à former et organiser l'évaluation et 5 à former.
OrganismeSIRETHabilitation
GRETA PORTES NORMANDES
19270016900027
Former
LYCEE ENS GEN TECHNO GUSTAVE FLAUBERT
19760096800022
Former
LYCEE GENERAL ET TECHNOLOGIQUE CAMILLE JULLIAN
19330023300031
Former
OLYMPIQUE LYONNAIS SECTION FOOT-BALL
77984556900051
Former
OPENCLASSROOMS
49386136300098
Former et organiser l'évaluation
ORGANISME DE GESTION DE L'ECOLE SCHNEIDER ELECTRIC
87838051800026
Former
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
La certification d’OpenClassrooms vise 3 cibles professionnelles à savoir Data Analyst, Business Intelligence Analyst et Supply Chain Analyst. Ces 3 métiers ont pour principal enjeu de traduire les données en informations exploitables en vue d’accompagner les organisations à prendre les meilleures décisions. Cet objectif leur confère un rôle clé au sein des organisations.
Le Data Analyst est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, le marketing, et la logistique.
Le Business Intelligence Analyst est utilisé dans la planification stratégique, la budgétisation, la gestion de la performance.
Le Supply Chain Analyst est utilisé dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la logistique et la production.
Activités visées
ACTIVITÉS COMMUNES
Structurer et gérer la base de données
Création et gestion de la base de données dans le respect de la réglementation.
Gestion de la base de données dans le respect de la réglementation.
Identifier, collecter, analyser et pré-traiter les données
Identification, collecte et pré-traitement de la donnée.
Analyse, traitement et exploration des données.
Visualiser des données et interpréter des résultats
Réalisation d’une visualisation dynamique et accessible à l’aide d’outils avancés.
Interprétation des visualisations et communication des résultats.
Piloter un projet data en respectant la réglementation
Veille métier et technologique.
Cadrage d’un projet et accompagnement des équipes.
ACTIVITÉS EN LIEN AVEC CHACUNE DES SPECIALISATIONS
DATA ANALYST - STATISTIQUES
Réaliser des tests statistiques et concevoir des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé
Analyse statistique.
Utilisation des modèles statistiques d’apprentissage.
DATA ANALYST - BUSINESS INTELLIGENCE
Définir la stratégie de Business Intelligence, proposer des outils pour exploiter les données, analyser le marché et rédiger le rapport d'analyse des résultats.
Définition de la stratégie Business.
Proposer des solutions et d’outils de suivi des performances et élaborer les recommandations.
Analyse du marché et élaboration des recommandations.
DATA ANALYST - SUPPLY CHAIN
Améliorer les processus Supply Chain dans une logique de soutenabilité
Optimisation des flux logistiques.
Suivi des performances et élaboration des préconisations.
Compétences attestées
COMPÉTENCES COMMUNES
Créer une base de données en établissant les tables et leurs relations et en respectant les normes réglementaires afin de permettre une bonne gestion ultérieure de la base de données.
Gérer une base de données en établissant des requêtes pour le remplissage des tables, et accès et en respectant le RGDP afin de garantir sa fiabilité et son bon fonctionnement.
Appliquer une stratégie de requêtes SQL ou d’outils adaptés pour extraire les données en respectant la conformité RGPD afin de répondre à une problématique métier.
Identifier et collecter les données en utilisant soit des API, soit des requêtes SQL ou des outils adaptés et en respectant les normes et bonnes pratiques afin de préparer les données pour analyse.
Extraire et agréger les données à l'aide de techniques ou d'outils informatiques et en définissant les règles de nettoyage pour avoir des données structurées.
Explorer et pré-traiter des données par le biais de logiciels ou de langages adaptés pour comprendre leurs caractéristiques et faire des choix adaptés.
Préparer et vérifier la cohérence et la fiabilité des données structurées pour comprendre les données et créer un jeu de données exploitable.
Traiter, nettoyer et définir les règles de gestion des données manquantes en utilisant des langages et/ou des outils de programmation pour les
mettre dans un format exploitable en conformité avec le RGPD.
Explorer et analyser l’ensemble des données en utilisant des langages et outils métiers adaptés en vue d’afficher la temporalité pour comprendre le jeu de données.
Effectuer une analyse univariée / multivariée des données pré-traitées pour les décrire, détecter les incohérences et comprendre les corrélations entre les variables.
Proposer une solution de visualisation adaptée au public et au type de données via l’utilisation des librairies de visualisation des données et/ou des langages afin de représenter un phénomène statistique.
Concevoir des graphiques adaptés au type de données (tels que des infographies) prenant en compte les bonnes pratiques d’accessibilité afin de les adapter à tout public dont des personnes en situation de handicap.
Créer un tableau de bord en utilisant les outils appropriés pour rendre la visualisation des données disponible.
Produire un reporting en analysant les tendances générales des différents graphiques de visualisation afin de faciliter ou d’orienter les décisions stratégiques.
Proposer un récit des résultats en utilisant des procédés narratifs pour dynamiser la présentation, faire participer l'auditoire et transmettre les informations clé.
Présenter les résultats d’analyse en adaptant le contenu au besoin du public et prenant en compte les bonnes pratiques en matière de communication inclusive pour créer de l'engagement et transmettre les informations essentielles.
Effectuer une veille
métier et technologique en recherchant des solutions et en testant de nouveaux outils et techniques d’analyse de données afin de comprendre les enjeux et maintenir ses compétences à jour.
Expérimenter de nouvelles méthodes d’analyse de données identifiées à travers des recherches documentaires sourcées, afin de proposer une solution
technique adaptée au traitement des données et à son enjeu.
Identifier le besoin métier en intégrant les différentes contraintes internes et externes, afin de définir les spécifications fonctionnelles et d’expliciter les objectifs et enjeux.
Formaliser le cahier des charges fonctionnel pour cadrer le besoin afin de proposer une solution adaptée au besoin.
Organiser un projet d’analyse data grâce à des outils de gestion de projet ou de planification adaptés tels que les rétro planning afin d’identifier le temps nécessaire à chaque tâche et les freins potentiels.
Organiser des ateliers de formation en lien avec les besoins utilisateurs sur la prise en main des outils proposés aux équipes afin de
garantir leur bonne utilisation.
Gérer la documentation et formaliser les processus en capitalisant sur les savoir-faire afin de proposer une documentation fiable.
Adapter sa posture de professionnel en se positionnant comme consultant ou pair afin de challenger efficacement les besoins exprimés et répondre ainsi à la demande.
COMPÉTENCES LIEES AUX SPECIALISATIONS
DATA ANALYST - STATISTIQUES
Réaliser des analyses multivariées en sélectionnant le bon nombre de variables et en prenant en compte plusieurs paramètres simultanément pour comprendre la corrélation entre les variables et les synthétiser.
Réduire la dimension des jeux de données afin d’optimiser les temps d’apprentissage des modèles.
Réaliser des tests statistiques sur une masse de données via des langages ou outils adaptés afin de tester et valider des hypothèses.
Sélectionner les variables pertinentes d’un modèle d’apprentissage non supervisé (featuring engineering) afin de réaliser un apprentissage optimal.
Entraîner un modèle d’apprentissage supervisé et/ ou non supervisé à l’aide d'outils adaptés afin de pouvoir exploiter le modèle.
Exploiter un modèle d’apprentissage non supervisé (featuring clustering) et supervisé à l’aide d'outils adaptés afin d’en apprendre davantage sur les données.
Utiliser un modèle d’apprentissage supervisé en choisissant le modèle adapté à la problématique métier afin de réaliser une prédiction d’un phénomène statistique.
Analyser un jeu de données en intégrant des séries temporelles afin de mesurer un phénomène statistique au cours du temps pour faire une prédiction.
DATA ANALYST - BUSINESS INTELLIGENCE
Cadrer les contours de la demande en Business notamment Business Intelligence du commanditaire/ client en identifiant les besoins, contraintes et exigences du projet afin de proposer une solution cohérente.
Réaliser des analyses corrélatives ou prédictives pour soutenir les décisions stratégiques et participer à la définition de la stratégie Business de l'entreprise, notamment la Business Intelligence.
Proposer ou concevoir des solutions d'extraction, de traitement et de visualisation adaptées aux besoins en business intelligence en identifiant notamment des outils et méthodes pertinents pour répondre aux besoins client.
Proposer des KPI pour le suivi de la performance de la stratégie Business notamment Business Intelligence pour les recommandations nécessaires.
Définir les règles et les processus d'extraction et de normalisation des données et les appliquer grâce à des outils type ETL afin d'avoir un jeu de données exploitable par les équipes.
Analyser les évolutions du marché en identifiant des leviers sur les marchés émergents ou les innovations afin de repérer des segments pertinents et de déterminer des perspectives de croissance.
Analyser les données d’un segment de clientèle ou de produits pour accompagner les décideurs dans la stratégie business et être force de proposition.
Participer à l’élaboration de recommandations business Intelligence en prenant en compte les besoins des métiers, et en identifiant les menaces et les opportunités afin d’améliorer les performances de l'entreprise.
DATA ANALYST - SUPPLY CHAIN
Analyser l'approvisionnement de l'entreprise en MP ou en produits, en tenant compte des spécificités de l'entreprise et du secteur d'activité afin de d'optimiser la chaîne de production ou de logistique.
Analyser les coûts de transport en tenant compte de contraintes telles que la durée, la nature ou la valeur des produits, le délai moyen d'exécution et l'engagement climatique (émissions de CO2) afin de recommander des solutions de transport optimales, durables et écologiques.
Analyser les saisonnalités des données de ventes ou de flux de produits avec des analyses de séries temporelles afin de réaliser des prévisions d’activité.
Définir ou établir des indicateurs en collectant des données pour les KPI afin de mesurer l'impact de la transformation suite aux optimisations réalisées sur la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.
Mesurer l'écart de performance grâce à des outils et des indicateurs de suivi de performance afin d’apporter des actions correctives.
Analyser et synthétiser les résultats de la performance globale en définissant les axes d'amélioration afin d'établir des recommandations.
Blocs de compétences · 7
RNCP37837BC01
Structurer et gérer la base de données
Compétences visées
Créer une base de données en établissant les tables et leurs relations et en respectant les normes réglementaires afin de permettre une bonne gestion ultérieure de la base de données.
Gérer une base de données en établissant des requêtes pour le remplissage des tables, et accès et en respectant le RGDP afin de garantir sa fiabilité et son bon fonctionnement.
Appliquer une stratégie de requêtes SQL ou d’outils adaptés pour extraire les données en respectant la conformité RGPD afin de répondre à une problématique métier.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC02
Identifier, collecter et analyser les données
Compétences visées
Identifier et collecter les données en utilisant soit des API, soit des requêtes SQL ou des outils adaptés et en respectant les normes et bonnes pratiques afin de préparer les données pour analyse.
Extraire et agréger les données à l'aide de techniques ou d'outils informatiques et en définissant les règles de nettoyage pour avoir des données structurées.
Explorer et pré-traiter des données par le biais de logiciels ou de langages adaptés pour comprendre leurs caractéristiques et faire des choix adaptés.
Préparer et vérifier la cohérence et la fiabilité des données structurées pour comprendre les données et créer un jeu de données exploitable.
Traiter, nettoyer et définir les règles de gestion des données manquantes en utilisant des langages et/ou des outils de programmation pour les
mettre dans un format exploitable en conformité avec le RGPD.
Explorer et analyser l’ensemble des données en utilisant des langages et outils métiers adaptés en vue d’afficher la temporalité pour comprendre le jeu de données.
Effectuer une analyse univariée / multivariée des données pré-traitées pour les décrire, détecter les incohérences et comprendre les corrélations entre les variables.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC03
Visualiser des données et interpréter des résultats
Compétences visées
Proposer une solution de visualisation adaptée au public et au type de données via l’utilisation des librairies de visualisation des données et/ou des langages afin de représenter un phénomène statistique.
Concevoir des graphiques adaptés au type de données (tels que des infographies) prenant en compte les bonnes pratiques d’accessibilité afin de les adapter à tout public dont des personnes en situation de handicap.
Créer un tableau de bord en utilisant les outils appropriés pour rendre la visualisation des données disponible.
Produire un reporting en analysant les tendances générales des différents graphiques de visualisation afin de faciliter ou d’orienter les décisions stratégiques.
Proposer un récit des résultats en utilisant des procédés narratifs pour dynamiser la présentation, faire participer l'auditoire et transmettre les informations clé.
Présenter les résultats d’analyse en adaptant le contenu au besoin du public et prenant en compte les bonnes pratiques en matière de communication inclusive pour créer de l'engagement et transmettre les informations essentielles.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC04
Piloter un projet data en respectant la réglementation
Compétences visées
Effectuer une veille
métier et technologique en recherchant des solutions et en testant de nouveaux outils et techniques d’analyse de données afin de comprendre les enjeux et maintenir ses compétences à jour.
Expérimenter de nouvelles méthodes d’analyse de données identifiées à travers des recherches documentaires sourcées, afin de proposer une solution
technique adaptée au traitement des données et à son enjeu.
Identifier le besoin métier en intégrant les différentes contraintes internes et externes, afin de définir les spécifications fonctionnelles et d’expliciter les objectifs et enjeux.
Formaliser le cahier des charges fonctionnel pour cadrer le besoin afin de proposer une solution adaptée au besoin.
Organiser un projet d’analyse data grâce à des outils de gestion de projet ou de planification adaptés tels que les rétro planning afin d’identifier le temps nécessaire à chaque tâche et les freins potentiels.
Organiser des ateliers de formation en lien avec les besoins utilisateurs sur la prise en main des outils proposés aux équipes afin de
garantir leur bonne utilisation.
Gérer la documentation et formaliser les processus en capitalisant sur les savoir-faire afin de proposer une documentation fiable.
Adapter sa posture de professionnel en se positionnant comme consultant ou pair afin de challenger efficacement les besoins exprimés et répondre ainsi à la demande.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC05
Spécialisation Data Analyst - Statistiques : Réaliser des tests statistiques et concevoir des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé
Compétences visées
Réaliser des analyses multivariées en sélectionnant le bon nombre de variables et en prenant en compte plusieurs paramètres simultanément pour comprendre la corrélation entre les variables et les synthétiser.
Réduire la dimension des jeux de données afin d’optimiser les temps d’apprentissage des modèles.
Réaliser des tests statistiques sur une masse de données via des langages ou outils adaptés afin de tester et valider des hypothèses.
Sélectionner les variables pertinentes d’un modèle d’apprentissage non supervisé (featuring engineering) afin de réaliser un apprentissage optimal.
Entraîner un modèle d’apprentissage supervisé et/ ou non supervisé à l’aide d'outils adaptés afin de pouvoir exploiter le modèle.
Exploiter un modèle d’apprentissage non supervisé (featuring clustering) et supervisé à l’aide d'outils adaptés afin d’en apprendre davantage sur les données.
Utiliser un modèle d’apprentissage supervisé en choisissant le modèle adapté à la problématique métier afin de réaliser une prédiction d’un phénomène statistique.
Analyser un jeu de données en intégrant des séries temporelles afin de mesurer un phénomène statistique au cours du temps pour faire une prédiction.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC06
Spécialisation Data Analyst - Supply Chain : Améliorer les processus Supply Chain dans une logique de soutenabilité
Compétences visées
Analyser l'approvisionnement de l'entreprise en MP ou en produits, en tenant compte des spécificités de l'entreprise et du secteur d'activité afin de d'optimiser la chaîne de production ou de logistique.
Analyser les coûts de transport en tenant compte de contraintes telles que la durée, la nature ou la valeur des produits, le délai moyen d'exécution et l'engagement climatique (émissions de CO2) afin de recommander des solutions de transport optimales, durables et écologiques.
Analyser les saisonnalités des données de ventes ou de flux de produits avec des analyses de séries temporelles afin de réaliser des prévisions d’activité.
Définir ou établir des indicateurs en collectant des données pour les KPI afin de mesurer l'impact de la transformation suite aux optimisations réalisées sur la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.
Mesurer l'écart de performance grâce à des outils et des indicateurs de suivi de performance afin d’apporter des actions correctives.
Analyser et synthétiser les résultats de la performance globale en définissant les axes d'amélioration afin d'établir des recommandations.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
RNCP37837BC07
Spécialisation Data Analyst - Business Intelligence : Définir la stratégie de Business Intelligence en regard du marché, proposer des outils, réaliser des analyses et rapporter ses résultats
Compétences visées
Cadrer les contours de la demande en Business notamment Business Intelligence du commanditaire/ client en identifiant les besoins, contraintes et exigences du projet afin de proposer une solution cohérente.
Réaliser des analyses corrélatives ou prédictives pour soutenir les décisions stratégiques et participer à la définition de la stratégie Business de l'entreprise, notamment la Business Intelligence.
Proposer ou concevoir des solutions d'extraction, de traitement et de visualisation adaptées aux besoins en business intelligence en identifiant notamment des outils et méthodes pertinents pour répondre aux besoins client.
Proposer des KPI pour le suivi de la performance de la stratégie Business notamment Business Intelligence pour les recommandations nécessaires.
Définir les règles et les processus d'extraction et de normalisation des données et les appliquer grâce à des outils type ETL afin d'avoir un jeu de données exploitable par les équipes.
Analyser les évolutions du marché en identifiant des leviers sur les marchés émergents ou les innovations afin de repérer des segments pertinents et de déterminer des perspectives de croissance.
Analyser les données d’un segment de clientèle ou de produits pour accompagner les décideurs dans la stratégie business et être force de proposition.
Participer à l’élaboration de recommandations business Intelligence en prenant en compte les besoins des métiers, et en identifiant les menaces et les opportunités afin d’améliorer les performances de l'entreprise.
Modalités d'évaluation
Projets (mises en situation professionnelle) et soutenances.
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Tous secteurs d’activités : les organisations les plus pourvoyeuses en matière d’emploi ont généralement pour activité : la banque / finance, l'assurance, les sociétés de technologie et d'ingénierie, les ESN, les sociétés de télécommunications, la logistique et la vente au détail, le commerce, le marketing.
Tous types d’entreprises même si ce sont les grandes entreprises qui sont principalement représentées. Les très petites entreprises et les PME ont moins besoin d’expertise en analyse de données à un stade précoce. Les start-ups et les PME technologiques, qui proposent un produit technique, constituent l'exception. Ces entreprises peuvent avoir des besoins en matière d'analyse de données dès le début de leur activité
Types d'emplois accessibles
Le Data analyst peut exercer plusieurs fonctions, et à titre non exhaustif :
Fonctions associées au métier de Data Analyst
Data analyst
Analyste Big data
Analyste décisionnel
Analyst dataminer
Analyste statistique (statisticien)
Data Miner
Consultant dataminer
Consultant Data
Analyste de Données
Chargé de reporting
Consultant dataviz
Fonctions associées au métier de Supply Chain Analyst :
Supply Chain Analyst
Supply Chain Business Analyst
Analyste / Pilote Supply Chain
Data Analyst Supply Chain
Consultant Supply Chain Analyst
Consultant dataviz
Chargé de reporting
Fonctions associées au métier de Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analyst
Data Analyst BI
Business intelligence & reporting
Analyste décisionnel
Business Analyst / intelligence
Analyste financier
Prévisionniste
Consultant BI
Consultant dataviz
Chargé de reporting
Métiers visés (ROME)
Références juridiques des réglementations d'activité
L’exercice professionnel du Data Analyst n’est pas un métier réglementé en termes d’accès ; néanmoins, les activités digitales doivent se conformer au droit applicable au numérique (traitement de données, respect de la vie privée, RGPD, déclarations CNIL...), et plus généralement au droit de la communication et de la propriété intellectuelle.
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible et Lien formation-emploi.
2 838 €
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 : 4 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) -
L5X93— Chargés d'études socio-économiques tension 3/5 (Modérée) -
M1X80— Techniciens d'étude et de développement en informatique tension 4/5 (Élevée) -
M2X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom 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.
Marché du travail · BMO 2026
Toute la France
Île-de-France 13 880
Auvergne-Rhône-Alpes 2 856
Occitanie 2 641
Provence-Alpes-Côte d'Azur 2 267
Pays de la Loire 1 645
Nouvelle-Aquitaine 1 550
Bretagne 1 229
Hauts-de-France 1 187
Grand Est 1 018
Normandie 554
Centre-Val de Loire 452
Bourgogne-Franche-Comté 309
La Réunion 54
Guadeloupe 25
Guyane 20
Martinique 16
Corse 15
Mayotte 11
29 729
projets de recrutement
51 %
en tension
jugés difficiles à recruter
1 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 4 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 -
M2X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
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 initiale
Oui
Formation continue
Oui
Apprentissage
Oui
Contrat de professionnalisation
Oui
Candidature individuelle
Non
VAE
Oui
Prérequis à l'entrée
Pour accéder aux parcours de formation associés au titre, les candidats doivent obligatoirement justifier des pré-requis suivants: - être titulaire d'une certification professionnelle de niveau 5 dans le développement informatique, les études statistiques ou commerciales, le marketing analytique ou en gestion financière. OU - être titulaire du baccalauréat ou d’une certification professionnelle de niveau 4 avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans dans le développement informatique, les études statistiques ou commerciales, le marketing analytique ou en gestion financière. Tout autre profil relève d’une procédure dérogatoire incluant un test de positionnement. Pour tous les candidats, la procédure de sélection s'effectue au travers d'un formulaire de candidature validant les pré-requis académiques ou dérogatoires, ainsi que l'adéquation du projet professionnel avec les objectifs de la formation. Sont collectées les pièces justificatives constituant le dossier d'admission (CV, éléments de motivation et le cas échéant, copie du diplôme, attestations employeur, et/ou test de positionnement). Si nécessaire, un entretien individuel de motivation est organisé. Pour les candidats dont le français n’est pas la langue maternelle, un justificatif d’un niveau de français B2 minimum (niveau courant) sur l’échelle européenne du CECRL sera également demandé.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, VAE
Le jury de délivrance de la certification est composé du responsable pédagogique de la filière Data et deux représentants du monde professionnel (data Analyst ou dans le domaine de la Data Science) extérieurs à l’organisme.
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
6 840 €
Selon la branche
6 612 € – 6 959 €
Prise en chargeBranches concernées
6 840 €
Valeur par défaut · 199 branches
6 959 €
CPNEF de la Publicité, CPNEFP ICGV entreprises de la viande, CPNEFP Mutualité, CPNEFP dans les établissements d'enseignement privés sous contrat
6 844 €
CPNEFP Sports Loisirs, CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager, CPNEFP du Négoce de l'ameublement
6 711 €
CPNEF de la Branche des organismes de formation, CPNEFP des commerces de gros
6 704 €
CPNE de l’édition de livres, de l’édition phonographique et de l’édition de musique, CPNE des Télécoms
6 612 €
CPNEFP de l'enseignement privé indépendant, CPNEFP de la métallurgie
6 768 €
CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil
Liens avec d'autres certifications
Anciennes versions
Base légale
Date de décision19-07-2023
Durée de l'enregistrement5 ans
Date d'échéance19-07-2028
Dernière délivrance possible19-07-2032
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2021
108
82 %
72 %
2020
43
88 %
77 %
Où se former
Chargement de l'offre de formation…
Se former en apprentissage
Chargement des formations en apprentissage…
Entrées et sorties de formation
279
entrées en formation
132
parcours menés à terme
47 %
taux d'achèvement
Entrées et sorties de formation — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.
Demande CPF — formations engagées
288
dossiers CPF engagés
1 393 539 €
montant total engagé
4 839 €
coût moyen par dossier
637 h
durée moyenne
Qui finance ces dossiers (part du montant engagé)
Formations engagées via le CPF — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.