RNCP38500
Expire bientôt
· Niveau 7
Expert en données financières massives
Certificateur · NEOMA BUSINESS SCHOOL
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 7
Code(s) NSF
Date d'échéance de l'enregistrement
21-12-2026
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Partenaires habilités
1 organisme habilité, d'après la liste publiée par France compétences : 1 à former et organiser l'évaluation.
OrganismeSIRETHabilitation
NEOMA BUSINESS SCHOOL
83429535400015
Former et organiser l'évaluation
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
Le secteur de la finance, comme beaucoup de secteurs, subit une transformation numérique qui change la composition de sa main-d'œuvre et les compétences requises. En effet, l’industrie financière est très demandeuse de compétences en Data Science, mais il est crucial pour les institutions financières que leurs Data Scientists aient aussi des connaissances pointues de la Finance au sens large.
Ainsi, l’industrie financière est à la recherche de compétences à la fois sur la finance de marché, la finance d’entreprise en passant par l’assurance et les aspects techniques de la data.
La certification Expert en données financières massives permet de répondre aux besoins de l’industrie financière sur l’ensemble de ces compétences.
Après obtention de la certification Expert en données financières massives, les certifiés seront aptes à mettre en pratique de façon opérationnelle leurs compétences techniques dans le traitement du Big Data, appliqué aux prédictions de marché, à l’allocation de portefeuille, la gestion du risque de crédit/marché et du risque opérationnel. Ils auront notamment accès à des postes de Data Scientists dans les équipes Front office et Middle Office des divisions trading, risk-management, IT et compliance des banques d’investissement, gestion de fonds et compagnies d’assurance ainsi que les entreprises de conseil spécialisées en finance.
Activités visées
Pour traduire les problématiques des métiers financiers en solutions BI :
Analyse du contexte de la structure financière
Traitement des données financières avant structuration
Identification des outils de data sciences applicables
Pour déployer des outils de gestion de données financières massives :
Définition de solution de stockage de données
Construction d’algorithmes
Intégration d’un modèle data science adapté
Pour analyser les modèles de données financières massives :
Analyse des données
Analyse des différents modèles de prédiction/optimisation
Communication des résultats
Pour piloter une activité Data dans une démarche d'amélioration continue :
Management d’équipe projet d’intégration/ de restructuration d’un modèle Data Science
Accompagnement des équipes au changement
Compétences attestées
Déployer un système de veille, en définissant le périmètre de recherche, les outils appropriés, ainsi que les canaux de collecte, en déterminant les outils de traitement et de diffusion de l’information afin d’appréhender le contexte et les innovations incombant à la structure financière.
Cartographier les risques en identifiant et hiérarchisant les risques auxquels l’organisation est exposée afin de maîtriser ceux-ci dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou du projet en question.
Etablir les règles et processus d’analyse adaptés aux données, en identifiant les données à corriger ou à exclure, afin d’améliorer la cohérence et la fiabilité du processus de décision basé sur ces données.
Définir des espaces de stockage adaptés, en y agrégeant les données structurées et non-structurées afin de déployer des outils de Business intelligence.
Définir les problématiques rencontrées dans les métiers financiers, en menant des entretiens avec les parties prenantes, en procédant à une analyse quantitative et qualitative des problématiques financières relevées, afin de définir les besoins en termes de solutions Data.
Formaliser un cahier des charges en traduisant les besoins des métiers financiers en solutions techniques d’aide à la décision financière, afin de répondre aux problématiques des parties prenantes.
Identifier des outils de data science adaptés, en intégrant l’innovation, en respectant la réglementation en vigueur, en vérifiant l’adéquation entre les outils d’extraction de données, les moteurs de calculs et les interfaces utilisateurs, afin d’élaborer la solution technique.
Construire les solutions de stockage de données adaptées suivant la nature des données, structurées, non-structurées en vérifiant l’adéquation avec les moteurs de calculs et les interfaces clients, en utilisant le matériel adapté pour minimiser l’impact environnemental, afin d’assurer la bonne performance des outils déployés.
Déployer l’environnement adapté à la taille des bases de données à la fois pour les données d’entrées des algorithmes (input) et des données de sortie (output) afin d’assurer une bonne maintenabilité des systèmes et des bases de données associées.
Concevoir les algorithmes de data-science appropriés en procédant à des analyses préliminaires et en classant les algorithmes suivant leur précision afin de développer les outils de gestion de risque adaptés.
Tester la fiabilité des algorithmes retenus en vérifiant leurs performances sur des données de validation afin de minimiser le risque d’erreur de modèle.
Traduire la solution data en outil opérationnel, en intégrant les algorithmes data dans le processus opérationnel de l’entreprise en le testant dans un environnement data préexistant, afin d’implémenter les solutions définies dans un cahier des charges préexistent.
Organiser le basculement au nouveau système, en assurant la transition des nouveaux algorithmes, en définissant les critères de passation, en faisant tourner en parallèle les systèmes à remplacer afin de garantir une transition sans incidents pour les utilisateurs.
Etablir des algorithmes de génération de flux financiers en utilisant des méthodes de simulation adaptées, afin de faciliter le processus décisionnel.
Identifier le scénario optimal, en utilisant les simulations préalablement établies, en appliquant les outils d’optimisation du ratio rendements/risque, afin de maximiser les ressources de l’entreprise.
Evaluer les risques inhérents au projet, en utilisant les concepts et techniques probabilistes, afin d’ajuster l’allocation de ressources initiales.
Cartographier les modèles préalablement définis dans les scénarios, en utilisant les critères de plausibilité classiques afin de sélectionner le modèle prédictif le plus adapté au projet financier.
Adapter les modèles sélectionnés pour l’utilisateur non technicien, en développant des interfaces ergonomiques, et en donnant la possibilité à l’utilisateur de faire tourner de nouvelles données afin de prendre les décisions d’investissement appropriées.
Créer des outils numériques de consolidation des résultats obtenus par l’analyse des données massives en adaptant les outils de visualisation aux algorithmes de traitement des données afin de transformer les données techniques en informations exploitables par les parties prenantes et les décisionnaires.
Présenter les résultats agrégés, en créant des présentations visuelles adaptées, en mettant en valeur les supports graphiques et en utilisant les techniques de présentation orale adaptées, afin d’aider les parties prenantes et les décideurs dans leurs processus d’analyse stratégique.
Organiser les conditions et modalités de travail de son équipe projet d’intégration/ de restructuration d’un modèle Data Science, en définissant les rôles et missions de chacun, en prenant en compte les éventuelles situations de handicap, en allouant les moyens humains, financiers et matériels nécessaires à chaque étape du projet,
afin d’atteindre les objectifs du service.
Définir les modalités de suivi et d’évaluation des objectifs, en fixant les indicateurs de performance individuels et collectifs pour chaque projet piloté et en planifiant les modalités de communication, afin d’optimiser les performances du service.
Communiquer régulièrement sur la vision, les projets, les missions et les valeurs de l’organisation, en traduisant la portée opérationnelle, afin de fédérer et impliquer les collaborateurs autour d’objectifs partagés.
Evaluer les différents impacts des transformations en cours sur les collaborateurs et les projets, en définissant les modalités adaptées aux différents profils et personnalités de l’équipe, afin de déterminer les degrés et sources de résistance.
Elaborer un plan d’accompagnement des collaborateurs, en adaptant les actions aux profils et résistances identifiés dans l’équipe, afin de contribuer à la mise en œuvre de la transformation.
Mener une analyse réflexive de sa pratique professionnelle en tant que manager en identifiant son type de management, ses leviers personnels de motivation, ses modes de communication et sa gestion des situations de handicap, afin d'améliorer ses qualités relationnelles / interpersonnelles.
Blocs de compétences · 4
RNCP38500BC01
Traduire les problématiques des métiers financiers en solutions BI
Compétences visées
Déployer un système de veille, en définissant le périmètre de recherche, les outils appropriés, ainsi que les canaux de collecte, en déterminant les outils de traitement et de diffusion de l’information afin d’appréhender le contexte et les innovations incombant à la structure financière.
Cartographier les risques en identifiant et hiérarchisant les risques auxquels l’organisation est exposée afin de maîtriser ceux-ci dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou du projet en question.
Etablir les règles et processus d’analyse adaptés aux données, en identifiant les données à corriger ou à exclure, afin d’améliorer la cohérence et la fiabilité du processus de décision basé sur ces données.
Définir des espaces de stockage adaptés, en y agrégeant les données structurées et non-structurées afin de déployer des outils de Business intelligence.
Définir les problématiques rencontrées dans les métiers financiers, en menant des entretiens avec les parties prenantes, en procédant à une analyse quantitative et qualitative des problématiques financières relevées, afin de définir les besoins en termes de solutions Data.
Formaliser un cahier des charges en traduisant les besoins des métiers financiers en solutions techniques d’aide à la décision financière, afin de répondre aux problématiques des parties prenantes.
Identifier des outils de data science adaptés, en intégrant l’innovation, en respectant la réglementation en vigueur, en vérifiant l’adéquation entre les outils d’extraction de données, les moteurs de calculs et les interfaces utilisateurs, afin d’élaborer la solution technique.
Modalités d'évaluation
1 Mise en situation, 2 études de cas et 1 mise en situation professionnelle
RNCP38500BC02
Déployer des outils de gestion de données financières massives
Compétences visées
Construire les solutions de stockage de données adaptées suivant la nature des données, structurées, non-structurées en vérifiant l’adéquation avec les moteurs de calculs et les interfaces clients, en utilisant le matériel adapté pour minimiser l’impact environnemental, afin d’assurer la bonne performance des outils déployés.
Déployer l’environnement adapté à la taille des bases de données à la fois pour les données d’entrées des algorithmes (input) et des données de sortie (output) afin d’assurer une bonne maintenabilité des systèmes et des bases de données associées.
Concevoir les algorithmes de data-science appropriés en procédant à des analyses préliminaires et en classant les algorithmes suivant leur précision afin de développer les outils de gestion de risque adaptés.
Tester la fiabilité des algorithmes retenus en vérifiant leurs performances sur des données de validation afin de minimiser le risque d’erreur de modèle.
Traduire la solution data en outil opérationnel, en intégrant les algorithmes data dans le processus opérationnel de l’entreprise en le testant dans un environnement data préexistant, afin d’implémenter les solutions définies dans un cahier des charges préexistent.
Organiser le basculement au nouveau système, en assurant la transition des nouveaux algorithmes, en définissant les critères de passation, en faisant tourner en parallèle les systèmes à remplacer afin de garantir une transition sans incidents pour les utilisateurs.
Modalités d'évaluation
1 Mise en situation et 3 mises en situation professionnelle
RNCP38500BC03
Analyser les modèles de données financières massives
Compétences visées
Etablir des algorithmes de génération de flux financiers en utilisant des méthodes de simulation adaptées, afin de faciliter le processus décisionnel.
Identifier le scénario optimal, en utilisant les simulations préalablement établies, en appliquant les outils d’optimisation du ratio rendements/risque, afin de maximiser les ressources de l’entreprise.
Evaluer les risques inhérents au projet, en utilisant les concepts et techniques probabilistes, afin d’ajuster l’allocation de ressources initiales.
Cartographier les modèles préalablement définis dans les scénarios, en utilisant les critères de plausibilité classiques afin de sélectionner le modèle prédictif le plus adapté au projet financier.
Adapter les modèles sélectionnés pour l’utilisateur non technicien, en développant des interfaces ergonomiques, et en donnant la possibilité à l’utilisateur de faire tourner de nouvelles données afin de prendre les décisions d’investissement appropriées.
Créer des outils numériques de consolidation des résultats obtenus par l’analyse des données massives en adaptant les outils de visualisation aux algorithmes de traitement des données afin de transformer les données techniques en informations exploitables par les parties prenantes et les décisionnaires.
Présenter les résultats agrégés, en créant des présentations visuelles adaptées, en mettant en valeur les supports graphiques et en utilisant les techniques de présentation orale adaptées, afin d’aider les parties prenantes et les décideurs dans leurs processus d’analyse stratégique.
Modalités d'évaluation
1 Mise en situation professionnelle et 2 études de cas
RNCP38500BC04
Piloter une activité Data dans une démarche d'amélioration continue
Compétences visées
Organiser les conditions et modalités de travail de son équipe projet d’intégration/ de restructuration d’un modèle Data Science, en définissant les rôles et missions de chacun, en prenant en compte les éventuelles situations de handicap, en allouant les moyens humains, financiers et matériels nécessaires à chaque étape du projet,
afin d’atteindre les objectifs du service.
Définir les modalités de suivi et d’évaluation des objectifs, en fixant les indicateurs de performance individuels et collectifs pour chaque projet piloté et en planifiant les modalités de communication, afin d’optimiser les performances du service.
Communiquer régulièrement sur la vision, les projets, les missions et les valeurs de l’organisation, en traduisant la portée opérationnelle, afin de fédérer et impliquer les collaborateurs autour d’objectifs partagés
Evaluer les différents impacts des transformations en cours sur les collaborateurs et les projets, en définissant les modalités adaptées aux différents profils et personnalités de l’équipe, afin de déterminer les degrés et sources de résistance.
Elaborer un plan d’accompagnement des collaborateurs, en adaptant les actions aux profils et résistances identifiés dans l’équipe, afin de contribuer à la mise en œuvre de la transformation.
Mener une analyse réflexive de sa pratique professionnelle en tant que manager en identifiant son type de management, ses leviers personnels de motivation, ses modes de communication et sa gestion des situations de handicap, afin d'améliorer ses qualités relationnelles / interpersonnelles.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle simulée - Mise en situation professionnelles reconstituée - Essai individuel portant sur le leadership
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Les certifiés auront ainsi accès à des postes dans des entreprises de différentes tailles, variant de la TPE, PME / PMI, EPI avec une majorité de grandes entreprises. Plus précisément, ils auront accès à des postes de Data Scientists dans les équipes Front office et Middle Office des divisions trading, risk-management, IT et compliance des banques d’investissement, gestion de fonds et compagnies d’assurance ainsi que les entreprises de conseil spécialisées en finance.
Types d'emplois accessibles
Expert en données financières massives, Data Scientist, Quantitative Trader, Portfolio Manager, Chief Data Officer, Risk Manager, Consultant (big data finance, data finance, risque de marché, transformation digitale), Analyste (Credit analyst, quantitative analyst, risk data analyst, performance analyst)
Métiers visés (ROME)
Références juridiques des réglementations d'activité
L'accès au métier visé n'est pas réglementé. Cependant, dans ses activités, cet expert se doit de respecter les règlements et normes en vigueur dans le domaine (RGPD, sécurité informatique, réduction de l'empreinte environnementale, etc.). Dans les référentiels les contraintes liées au RGPD et à la réduction de l'empreinte environnementale sont développés et leur respect évalué.
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible.
2 984 €
salaire médian (mensuel)
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 4 familles professionnelles (nomenclature FAP). Ces familles ne sont pas au même niveau de tension (de 1 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.
-
L4X81— Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables tension 5/5 (Très élevée) -
L5X90— Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) tension 3/5 (Modérée) -
QAX01— Experts de la finance tension 2/5 (Faible) -
QAX02— Experts de la banque tension 1/5 (Très faible)
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 7 011
Auvergne-Rhône-Alpes 1 641
Hauts-de-France 802
Provence-Alpes-Côte d'Azur 802
Occitanie 789
Nouvelle-Aquitaine 667
Pays de la Loire 533
Bretagne 479
Grand Est 478
Centre-Val de Loire 418
Normandie 354
Bourgogne-Franche-Comté 243
La Réunion 112
Guadeloupe 55
Martinique 51
Corse 26
Mayotte 22
Guyane 7
14 490
projets de recrutement
33 %
jugés difficiles à recruter
3 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 4 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
L4X81— Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables -
L5X90— Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) -
QAX01— Experts de la finance -
QAX02— Experts de la banque
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
Prérequis à l'entrée
Pour accéder au dispositif de certification, y compris par la voie de la VAE, les candidats doivent être titulaires d’une certification de niveau 6 de qualification ou inférieur, ou un titre validant 240 crédits ECTS, avec 3 ans d’expérience minimum (post diplôme hors stage et alternance). L’inscription se fait après examen du dossier et entretien de recevabilité.
Prérequis à la validation
Ce titre est accessible en VAE pour toute personne, quels que soient son âge ou son statut professionnel. Le dispositif est ouvert à toute expérience permettant l’acquisition de compétences directement liées à la certification visée (titre inscrit au RNCP : Répertoire National des Certifications Professionnelles). Néanmoins, un minimum de 5 ans d’expérience est fortement recommandé (post diplôme hors stage et alternance). L’inscription se fait après examen du dossier et entretien de recevabilité.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation
Le jury de validation de la certification est composé du Président du jury et de 3 personnes ne prenant pas part à la formation des candidats et en respectant la parité homme/femme : * Dont 1 membre dépendant de l’organisme (un enseignant) * Dont 2 membres extérieurs à l’organisme, représentants du secteur professionnel.
Composition du jury — VAE
Le jury de validation de la certification est composé du Président du jury et de 3 personnes ne prenant pas part à la formation / l'accompagnement des candidats et en respectant la parité homme/femme : * Dont 1 membre dépendant de l’organisme (un enseignant) * Dont 2 membres extérieurs à l’organisme, représentants du secteur professionnel.
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
10 900 €
Selon la branche
7 000 € – 12 000 €
Prise en chargeBranches concernées
10 900 €
Valeur par défaut · 192 branches
12 000 €
CPNE Casinos, CPNE Travail Temporaire, CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil, CPNE des Télécoms, CPNEF de la Publicité +3 autres
11 000 €
CPNE Banque, CPNE Branche Caisse d'Epargne, CPNE de la branche Banque Populaire
10 000 €
CNPE des sociétés financières, CPNEFP de l'enseignement privé indépendant
9 992 €
CPNEF branche retraite complémentaire et prévoyance, CPNEFP Mutualité
9 556 €
CPNEFP Grands Magasins/ Magasins Populaires
9 055 €
CPNEFP Habillement succursaliste
8 500 €
CPNEFP de la Branche des Caisses régionales de Crédit Agricole et autres organismes
8 400 €
CPNEFP de la branche des prestataires de services du secteur tertiaire
8 195 €
CPNE FP Branche des magasins du Bricolage
7 000 €
CPNEFP de la métallurgie
Liens avec d'autres certifications
Nouvelle(s) certification(s)
Base légale
Date de décision21-12-2023
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance21-12-2026
Dernière délivrance possible21-12-2030
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2022
29
100 %
82 %
2021
15
100 %
100 %