RNCP42857
Active
· 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
30-09-2029
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
Le métier d’Expert en données financières massives s’inscrit dans un secteur financier en profonde mutation, marqué par l’exploitation croissante des données à grande échelle et par une transformation numérique structurelle.
Les institutions financières (banques, sociétés de gestion, compagnies d’assurance, fintechs) produisent et exploitent des volumes considérables de données issues des transactions, des marchés, des portefeuilles clients et des dispositifs de gestion des risques. L’intégration des technologies Big Data, de l’intelligence artificielle et des architectures de traitement distribuées permet d’améliorer la performance financière, d’optimiser les processus décisionnels et de renforcer la conformité réglementaire.
Dans ce contexte, la fonction dépasse la simple analyse quantitative : elle s’intègre pleinement aux mécanismes de pilotage stratégique, de gestion des risques et d’anticipation des évolutions de marché.
Activités visées
Analyse du contexte de la structure financière
Traitement des données financières avant structuration
Identification des outils de data sciences applicables
Définition de solution de stockage de données
Construction d’algorithmes
Intégration d’un modèle data science adapté
Analyse des données
Analyse des différents modèles de prédiction/optimisation
Communication des résultats
Management d’un projet d’équipe 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, évaluant et hiérarchisant les différents risques auxquels l’organisation est exposée, y compris les risques ESG, afin qu’ils soient maîtrisés dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou d’un projet spécifique.
Établir 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.
Définir des espaces de stockage adaptés en y agrégeant les données structurées et non structurées afin de déployer des outils de Business Intelligence.
Identifier les problématiques rencontrées dans les métiers financiers en menant des entretiens avec les parties prenantes et en procédant à une analyse quantitative et qualitative afin de définir les besoins en solutions data.
Établir un cahier des charges en traduisant les besoins métiers en solutions techniques d’aide à la décision financière.
Identifier des outils de data science adaptés en intégrant l’innovation et en respectant la réglementation afin d’élaborer une solution technique cohérente.
Construire des solutions de stockage de données adaptées à la nature des données, structurées ou non structurées, afin d’assurer la performance des outils.
Déployer un environnement dimensionné à la taille des bases de données afin d’assurer la maintenabilité des systèmes.
Concevoir des algorithmes de data science appropriés en procédant à des analyses préliminaires et en classant les modèles selon leur précision.
Tester la fiabilité des algorithmes en vérifiant leurs performances sur des données de validation afin de limiter les erreurs.
Traduire une solution data en outil opérationnel en intégrant les algorithmes dans les processus de l’entreprise.
Organiser le basculement vers un nouveau système en assurant une transition progressive et sécurisée.
Établir des algorithmes de génération de flux financiers à l’aide de méthodes de simulation.
Identifier le scénario optimal en utilisant des méthodes de simulation et des outils d’optimisation du couple rendement/risque.
Évaluer les risques inhérents à un projet à l’aide de techniques probabilistes afin d’ajuster les ressources.
Cartographier les modèles et sélectionner le modèle prédictif le plus adapté selon des critères de plausibilité.
Adapter les modèles pour des utilisateurs non techniques en développant des interfaces accessibles.
Créer des outils de visualisation des résultats afin de rendre les données exploitables pour les décideurs.
Présenter les résultats de manière visuelle et orale afin d’accompagner la prise de décision.
Organiser les conditions de travail d’un projet data en définissant les rôles, les ressources et les moyens nécessaires.
Définir les modalités de suivi et d’évaluation des objectifs en fixant des indicateurs de performance.
Animer le projet au quotidien en organisant des réunions et en favorisant un environnement inclusif.
Évaluer les impacts des transformations sur les collaborateurs et les projets afin d’anticiper les résistances.
Élaborer un plan d’accompagnement au changement en mettant en place des actions adaptées pour engager les équipes.
Blocs de compétences · 4
RNCP42857BC01
Traduire les problématiques des métiers financiers en solutions business intelligence (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, évaluant, et hiérarchisant les différents risques auxquels l’organisation est exposée (y compris les risques ESG), afin que ces risques soient maîtrisés dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou d’un projet spécifique en question.
Établir 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.
Identifier 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.
Établir
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
Mises en situation professionnelle
RNCP42857BC02
Déployer des outils de gestion de données financières massives
Compétences visées
Construire les solutions de stockage de données adaptées en fonction de la nature des données, structurées ou non-structurées, tout en vérifiant l’adéquation avec les moteurs de calculs et les interfaces clients et en utilisant le matériel adapté pour minimiser l’impact environnemental, afin d’assurer la bonne performance des outils déployés. Cette dernière phrase est à supprimer.
Déployer l’environnement en le dimensionnant 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 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 préexistant.
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
Mises en situation professionnelle
RNCP42857BC03
Analyser les modelés de données financières massives
Compétences visées
Établir des algorithmes de génération de flux financiers en utilisant des méthodes de simulation adaptées, afinde faciliter le processus décisionnel.
Identifier le scénario optimal, en utilisant les méthodes de simulations préalablement établies, en appliquant les outils d’optimisation du ratio rendements/risque, afin de maximiser les ressources de l’entreprise.
Évaluer 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 accessibles et en donnant la possibilité à l’utilisateur de faire tourner de nouvelles données afin de prendre les décisions financières 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
Mises en situation professionnelle, études de cas
RNCP42857BC04
Piloter des projets data dans une démarche d’amélioration continue
Compétences visées
Organiser les conditions et modalités de travail du 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 prédéfinis.
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 de l’équipe projet.
Animer le projet d’équipe au quotidien en organisant et animant des réunions régulières, en favorisant l’inclusion et en intégrant les besoins spécifiques liés aux situations de handicap afin de créer un environnement de travail respectueux.
Évaluer 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’organisation, afin de détecter les potentielles résistances au changement.
Elaborer un plan d'accompagnement au changement en identifiant et en mettant en place des actions adaptées aux différents profils, en adoptant une communication claire et transparente et en organisant de formations et des ateliers afin d'engager les équipes dans le processus de changement.
Modalités d'évaluation
Mises en situation professionnelle
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
L’expert en données financières massives peut exercer ses fonctions au sein d’organisations de tailles variées, allant de structures spécialisées (TPE, PME/PMI, fintechs) à des ETI et, majoritairement, à de grandes entreprises et groupes financiers internationaux.
Les principaux environnements d’exercice sont :
Banques de détail et d’investissement
Sociétés de gestion d’actifs et fonds d’investissement
Compagnies d’assurance
Entreprises fintech
Cabinets de conseil spécialisés en finance quantitative et transformation data
Dans les grandes structures, les équipes data sont généralement intégrées à des directions dédiées (Data, BI, IT, Risk). Dans les structures plus agiles, l’expert intervient souvent dans des organisations plus transversales où les fonctions analytiques sont directement connectées au développement stratégique.
Types d'emplois accessibles
L’intitulé métier de l’Expert en données financières massives » peut se décliner sous différents intitulés métiers dans le domaine de la Data Science appliquée au secteur financier. Selon le contexte organisationnel et le niveau de responsabilité, les certifiés peuvent exercer des fonctions telles que :
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)
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
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 au dispositif de certification, les candidats doivent être titulaires d’une certification de niveau 6 ou inférieur, avec 3 ans d’expérience minimum (post diplôme hors stage et alternance).
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.
Liens avec d'autres certifications
Certifications en correspondance (équivalences par blocs).
CodeCertification en correspondance
RNCP37164
Manager Marketing
RNCP37645
Cadre dirigeant
RNCP38500
Expert en données financières massives
RNCP39110
Analyste financier international
RNCP39993
Manager en projets internationaux
RNCP40368
Manager financier
Anciennes versions
Base légale
Date de décision30-09-2026
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance30-09-2029
Dernière délivrance possible30-09-2033
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2025
36
72 %
—
2024
42
75 %
60 %