Fiche RS7616 — certification du Répertoire Spécifique, portée par Groupe des Ecoles Nationales d’Économie et Statistique. Données officielles France Compétences.
Enregistrement actif jusqu’au 26/06/2031. 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.
Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel est une certification enregistrée au Répertoire Spécifique (RS). Elle atteste de compétences ou de connaissances complémentaires et est portée par Groupe des Ecoles Nationales d’Économie et Statistique.
| Code | RS7616 |
| Intitulé | Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel |
| Répertoire | Répertoire Spécifique (RS) |
| Certificateur | Groupe des Ecoles Nationales d’Économie et Statistique |
| Échéance d’enregistrement | 26/06/2031 |
| Type d’enregistrement | Enregistrement sur demande |
| Codes NSF | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique ; 326m — Informatique, traitement de l'information |
| Formacodes | 31026 (Data science) ; 11033 (Mathématiques décision) ; 31028 (Intelligence artificielle) |
La certification « Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel », s’inscrit dans un contexte de transformation durable des organisations, caractérisé par la montée en puissance des usages de la donnée et de l’intelligence artificielle dans les processus de décision, d’optimisation et de pilotage. La croissance des volumes de données, leur diversification (données structurées, semi-structurées et non structurées) et les progrès des capacités de calcul ont profondément renouvelé les pratiques analytiques, faisant de la donnée un actif stratégique dans l’ensemble des secteurs d’activité.
Formaliser une problématique data science : analyser un besoin métier et le traduire en problématique de data science en identifiant les objectifs analytiques, les variables d’intérêt et les indicateurs de performance. Identifier et collecter des données pertinentes : identifier et extraire des données issues de différentes sources (bases SQL, NoSQL, API, web scraping ou open data) afin de constituer un jeu de données exploitable. Préparer et mettre en forme les données : nettoyer, structurer et mettre en forme les données dans un format utilisable par les algorithmes (jointure, filtrage, traitement des valeurs manquantes, ventilation des variables qualitatives) afin d'obtenir un jeu de données fiable et exploitable. Mettre en œuvre un pipeline de traitements de données : concevoir un pipeline de traitement automatisé permettant d’assurer la reproductibilité des opérations de collecte, préparation et transformation des données. Réaliser une analyse exploratoire des données : explorer un jeu de données à l’aide de statistiques descriptives et de visualisations afin d’identifier les relations entre variables et les structures sous-jacentes. Mettre en œuvre des modèles de machine learning : développer des modèles de machine learning pour des problèmes de régression ou de classification supervisée. Évaluer et comparer les modèles : comparer plusieurs modèles prédictifs à l’aide d’indicateurs de performance et de méthodes de validation (validation croisée, échantillon test). Mettre en œuvre des méthodes avancées d’apprentissage : appliquer des méthodes avancées de machine learning et de deep learning (gradient boosting, SVM, réseaux de neurones) afin de traiter des problématiques complexes. Industrialiser un projet de machine learning : mettre en œuvre les principes du MLOps pour structurer, déployer et suivre un modèle de machine learning en production. Restituer et valoriser les résultats d’une analyse : communiquer les résultats d’un projet de data science à des décideurs ou utilisateurs non spécialistes en produisant des visualisations et des synthèses claires.
L’accès à la formation certifiante est conditionné à un niveau de formation équivalent au niveau 7, préférentiellement dans des disciplines telles que les mathématiques, l’informatique, la statistique ou l’économétrie. À défaut, peuvent également être admis des candidats disposant d’une expérience professionnelle avérée et régulière dans le traitement et l’analyse de données. Les candidats doivent par ailleurs justifier d’une expérience professionnelle d’au moins trois années.
D’après la fiche officielle, les modalités d’accès recensées pour RS7616 sont :
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.
RS7616 est portée par Groupe des Ecoles Nationales d’Économie et Statistique.
Pour proposer un parcours préparant à RS7616, 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.
L’enregistrement de RS7616 au Répertoire Spécifique est valable jusqu’au 26/06/2031. 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.
RS7616 « Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel » 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 26/06/2031.
Cette certification est portée par Groupe des Ecoles Nationales d’Économie et Statistique. Un organisme de formation qui souhaite la préparer doit vérifier les conditions de partenariat ou d’habilitation auprès du certificateur.
D’après la fiche officielle, les modalités d’accès recensées sont : Après un parcours de formation continue. Les conditions exactes dépendent du certificateur et doivent être vérifiées auprès de celui-ci.
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.
L’enregistrement au Répertoire Spécifique est valable jusqu’au 26/06/2031. 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 RS7616 sur France Compétences. Données open data.
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