RS6763Répertoire Spécifiqueactive

Manipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science

Fiche RS6763 — certification du Répertoire Spécifique, portée par Api Society. Données officielles France Compétences.

À surveiller — échéance

Enregistrement actif jusqu’au 01/10/2026. Les conditions applicables aux parcours engagés et à un éventuel renouvellement sont à vérifier auprès du certificateur et de France Compétences. Source : open data France Compétences.

Sur cette fiche
  1. Définition courte
  2. Données officielles
  3. Objectifs et contexte
  4. Capacités attestées
  5. Prérequis
  6. Voies d’accès
  7. Financement et Qualiopi
  8. Certificateurs
  9. En pratique pour un organisme
  10. Échéance d’enregistrement
  11. Questions fréquentes

Définition courte

Manipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science est une certification enregistrée au Répertoire Spécifique (RS). Elle atteste de compétences ou de connaissances complémentaires et est portée par Api Society.

Données officielles

CodeRS6763
IntituléManipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science
RépertoireRépertoire Spécifique (RS)
CertificateurApi Society
Échéance d’enregistrement01/10/2026
Type d’enregistrementEnregistrement sur demande
Codes NSF110 — Spécialités pluri-scientifiques ; 313 — Finances, banque, assurances, immobilier ; 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Formacodes31025 (Analyse de données) ; 30812 (Langage Python) ; 31026 (Data science) ; 31035 (Data visualisation)

Objectifs et contexte

Cette certification s'adresse aux professionnels de la donnée (statisticiens, actuaires, data analysts et data scientists) et aux scientifiques voulant attester leurs compétences en manipulation, analyse et visualisation des données avec les modules Python de Data Science.

Capacités attestées

Installer dans un environnement virtuel des modules et paquets scientifiques pour manipuler des données Utiliser un environnement de développement scientifique afin de bénéficier d’une solution intégrée et ainsi être plus rapide et performant Utiliser des outils collaboratifs afin de travailler à plusieurs data scientists sur les mêmes données Trouver de nouvelles librairies et juger de leur pertinence en vue de répondre à un besoin particulier Charger différents formats de données dans un tableau de données indexées ou non en vue de leur appliquer des traitements Appliquer des fonctions et méthodes sur un tableau de données afin de le nettoyer et de le préparer à un futur traitement Concevoir des masques pour extraire des données Filtrer des données selon des plages temporelles afin d’extraire les données correspondantes à un moment précis Filtrer des données à l’aide d’expressions rationnelles (regex) afin d’extraire les données correspondantes à un motif précis Changer la fréquence d’échantillonnage de données afin de les ramener sur une échelle adaptée au besoin Maîtriser les tableaux à n-dimensions (ndarray) et les types de données (entier, réel, chaîne de caractères, date et heure) afin de minimiser l’utilisation de la mémoire Maîtriser les tableaux à données indexées à une dimension (Serie) et à deux dimensions (DataFrame) afin d’accéder aux fonctionnalités offertes par le module scientifique Maîtriser l’indexation implicite (indiçage par position numérique) afin d’extraire des données et/ou de leur appliquer un traitement Maîtriser l’indexation explicite (indiçage par clé alphanumérique) afin de manipuler plus facilement des données temporelles ou utilisant un identifiant alphanumérique Faire pivoter des données pour obtenir un tableau croisé dynamique Maîtriser les index multiples (multi-index) afin d’accéder plus facilement aux données et/ou de simuler des dimensions supplémentaires Empiler et fusionner des tableaux afin de regrouper des données Transposer des données (inversion ligne / colonne) pour en faciliter l’analyse, ou les préparer en vue de les empiler ou les fusionner Trier des données en fonction des indices ou des valeurs du tableau en vue de les exploiter par ordre alphabétique, par nombre croissant ou décroissant, par date Connaître et utiliser les opérations vectorisées pour gagner en performance Appliquer des fonctions et méthodes sur une colonne d’un tableau de données afin d’appliquer des traitements mathématiques (nombre, minimum, maximum, moyenne, médiane, centile, écart-type) Utiliser les fonctions universelles selon une dimension Regrouper des données en fonction de la valeur de certaines colonnes pour appliquer un calcul Calculer des moyennes glissantes (lissage des données) en vue de les visualiser Utiliser les règles de broadcasting pour effectuer des calculs Appliquer une fonction ou une fonction anonyme aux données pour réaliser des analyses spécifiques Choisir le bon module ou paquet de visualisation des données afin de répondre au besoin exprimé Afficher un graphique en 2 dimensions de type y = f(x) à partir d'un jeu de données simple Identifier le bon type de graphique (histogramme, graphique en colonne, diagramme circulaire, boîte à moustaches, carte thermique …) en fonction des données à visualiser afin de générer un graphique pertinent Connaître et utiliser les fonctions et méthodes des tableaux de données afin de générer très facilement des graphiques Générer des graphiques interactifs afin de permettre à l’utilisateur d’interagir avec le graphique (isolation de données, agrandissement d’une zone, mise en évidence) Concevoir des graphiques contenant plusieurs tracés afin de regrouper des données différentes, de montrer des corrélations ou des différences, ou de synthétiser une représentation des données Intégrer les recommandations d'amélioration de l’accessibilité (via l'ajout de titres, étiquettes, labels et légendes, l'amélioration de la lisibilité des textes, l'épaississement des lignes et des bordures, le choix de couleurs contrastées) afin de générer des graphiques accessibles à une personne en situation de handicap

Prérequis

Connaître les fondamentaux de la programmation en langage Python

Voies d’accès

D’après la fiche officielle, les modalités d’accès recensées pour RS6763 sont :

La validation des acquis de l’expérience (VAE) figure parmi les modalités recensées : voir RS6763 par la VAE.

Financement et lien avec Qualiopi

La préparation à cette certification peut être finançable selon le parcours et le dispositif mobilisé (CPF, plan de développement des compétences, financements publics ou mutualisés). L’éligibilité au CPF doit être vérifiée sur Mon Compte Formation et auprès de l’organisme concerné.

Pour mobiliser des fonds publics ou mutualisés, l’organisme de formation doit être certifié Qualiopi. Cette certification est nécessaire pour l’accès aux financements, mais elle ne suffit pas à autoriser à elle seule la délivrance de cette certification, qui relève du certificateur.

Certificateurs

RS6763 est portée par Api Society.

En pratique pour un organisme de formation

Pour proposer un parcours préparant à RS6763, un organisme doit vérifier les conditions de partenariat ou d’habilitation auprès du certificateur compétent, s’assurer que son offre couvre les capacités attestées par la fiche, et — pour mobiliser des financements publics ou mutualisés — être certifié Qualiopi.

Échéance d’enregistrement

L’enregistrement de RS6763 au Répertoire Spécifique est valable jusqu’au 01/10/2026. Cette échéance n’interdit pas la certification : elle peut faire l’objet d’un renouvellement. Vérifiez l’état à jour de la fiche sur France Compétences avant tout engagement.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que la certification RS6763 ?

RS6763 « Manipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science » est une certification enregistrée au Répertoire Spécifique (RS) de France Compétences. Le RS recense des certifications et habilitations correspondant à des compétences complémentaires (sécurité, compétences transversales, habilitations réglementaires). Son enregistrement est valable jusqu’au 01/10/2026.

Qui délivre cette certification ?

Cette certification est portée par Api Society. Un organisme de formation qui souhaite la préparer doit vérifier les conditions de partenariat ou d’habilitation auprès du certificateur.

Quelles sont les voies d’accès ?

D’après la fiche officielle, les modalités d’accès recensées sont : Après un parcours de formation continue ; Par candidature individuelle ; Par expérience (VAE). Les conditions exactes dépendent du certificateur et doivent être vérifiées auprès de celui-ci.

Comment financer la préparation à cette certification ?

La préparation peut être finançable selon le parcours et le dispositif mobilisé. L’éligibilité au CPF doit être vérifiée sur Mon Compte Formation et auprès de l’organisme concerné. L’accès à certains financements publics ou mutualisés suppose que l’organisme soit certifié Qualiopi.

Jusqu’à quand cette certification est-elle enregistrée ?

L’enregistrement au Répertoire Spécifique est valable jusqu’au 01/10/2026. Cette échéance peut faire l’objet d’un renouvellement : il convient de vérifier l’état à jour de la fiche sur France Compétences.

Source officielle : fiche RS6763 sur France Compétences. Données open data.

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