Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire est capable de concevoir des interfaces utilisateurs de traitement et de restitution des données (import, nettoyage, traitement, visualisation, modélisation, production de rapports) avec Shiny, qui soient maintenables, durables et modulaires.
Cette certification permet à des professionnels du traitement de données (Big Data) et à des développeurs de créer des outils industriels d’accès aux grands volumes de données, permettant des requêtes de traitement de données et de production de rapports adaptés aux besoins des utilisateurs.
Cette certification permet aux entreprises, organisations et administrations d’accéder aux compétences permettant la mise en place d'une usine logicielle d’outils de traitement des données (Big Data) accessibles à tous les collaborateurs, dans un environnement et un langage libre de droit.
Compétences attestées
1. Identifier les jeux de données à exploiter et les caractéristiques d’interfaçage avec les utilisateurs finaux (fonctionnalités, visualisation des données, requêtes), ainsi que les spécificités techniques du contexte de déploiement de la solution, afin d’évaluer la faisabilité de la commande.
2. Sélectionner et/ou développer des fonctions et des packages en langage R correspondant aux fonctionnalités attendues pour une interface de traitement de données et de production de rapports statistiques, dans un environnement logiciel R adapté, et les tester sur un jeu de données afin de produire un exemple de rapport.
3. Développer et tester, en langage Shiny, des modules correspondants aux choix esthétiques et d’organisation de l’interface utilisateur, afin de favoriser leur maintenance et leur utilisation, puis compiler en package les lignes de codes.
Voie d'accès à la certification
Voie d'accèsOuverte
Formation initialeNon
Formation continueOui
ApprentissageNon
Contrat de professionnalisationNon
Candidature individuelleNon
VAENon
Prérequis à l'entrée
Etre capable de développer une fonction en langage R sous forme de package, et préalablement être 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.