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RS5074 Inactive · Répertoire spécifique

Data science : programmation en langage R

Certificateur · THINKR

L'essentiel

Nomenclature du niveau de qualification
Répertoire spécifique
Date d'échéance de l'enregistrement
27-01-2023

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite
THINKR 81006451900020 —

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire de la certification est capable de créer une fonction en langage R, sous forme de package, en respectant les bonnes pratiques de développement pour permettre son usage par d’autres utilisateurs dans l’environnement R.

Cette certification permet à des professionnels du traitement de données (Big Data) de créer leurs propres outils dans un environnement et un langage libre de droit.

Pour les développeurs, cette certification permet d’acquérir un nouveau langage et de maitriser les outils liés au traitement de grands volumes de données (Big Data).

Cette certification permet aux entreprises, organisations et administrations d’accéder à des compétences de traitement et d’exploitation de grands volumes de données sur leurs cœurs de métiers et ce de façon industrielle. Ils peuvent ainsi valoriser leur capital « data » via une usine logicielle et accéder à de nouvelles informations pour la prise de décision stratégique.

Compétences attestées

1. Identifier l’opportunité de factoriser un ensemble de lignes de codes pour en faire une ou plusieurs fonctions intégrées dans un package en langage R
2. Développer les fonctions d’un package en langage R en respectant les protocoles de versionnage et de documentation, dans un environnement logiciel R adapté, et procéder à des tests fonctionnels pour chaque fonction, afin que le package soit utilisable par des tiers et de faciliter les évolutions futures.
3. Définir et réaliser l’ensemble des tests fonctionnels globaux d’un package développé en langage R (périmètre des tests, écriture des lignes de codes permettant les tests), puis compiler le package afin de permettre sa livraison aux utilisateurs finaux.

Voie d'accès à la certification

Voie d'accèsOuverte
Formation initiale Non
Formation continue Oui
Apprentissage Non
Contrat de professionnalisation Non
Candidature individuelle Non
VAE Non
Prérequis à l'entrée
Etre capable d’importer, nettoyer, visualiser des données et produire un rapport reproductible dans l’environnement R. Avoir déjà rédigé une ligne de code (dont formule Excel) et connaître les concepts de moyenne, médiane et écart-type.
Composition du jury — Formation continue
Le jury est composé du directeur de l’organisme certificateur, d’un formateur agréé et d’un professionnel spécialisé dans le traitement des grands volumes de données.

Liens avec d'autres certifications

Nouvelle(s) certification(s)

Base légale

Date de décision27-01-2020
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance27-01-2023

Pour plus d'informations · Statistiques

Entrées et sorties de formation

4 entrées en formation
3 parcours menés à terme
75 % taux d'achèvement
03/2022 : 1 entrées, 0 terminées 04/2022 : 0 entrées, 1 terminées 11/2022 : 2 entrées, 0 terminées 12/2022 : 0 entrées, 1 terminées 01/2023 : 1 entrées, 0 terminées 02/2023 : 0 entrées, 1 terminées
Entrées Parcours terminés · 03/2022 – 02/2023

Entrées et sorties de formation — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.

Demande CPF — formations engagées

8 dossiers CPF engagés
22 678 € montant total engagé
2 835 € coût moyen par dossier
35 h durée moyenne

Qui finance ces dossiers (part du montant engagé)

France compétences 92 %
Reste à charge titulaire 8 %
12/2020 : 1 dossiers engagés 01/2021 : 1 dossiers engagés 04/2021 : 1 dossiers engagés 05/2021 : 1 dossiers engagés 01/2022 : 1 dossiers engagés 07/2022 : 1 dossiers engagés 09/2022 : 1 dossiers engagés 10/2022 : 1 dossiers engagés
Dossiers engagés · 12/2020 – 10/2022

Formations engagées via le CPF — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.

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