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Data analyst : Exploiter, analyser des données structurées et réaliser des études statistiques

CATEGORIE : C

Vue d'ensemble

Domaine(s) d'activité professionnel dans lequel(s) est utilisé la certification :
  • Transverse :
    • Les compétences en data analyst (ou chargé d’études statistiques) s’exercent dans de nombreux domaines à enjeux économiques et sociétaux : entreprises, cabinets d’études et de conseil, assurance, banque, instituts d’études et de sondage, services de l’Etat, collectivités territoriales …

Les secteurs concernés sont : le secteur bancaire, le secteur de l'assurance, le secteur de l'industrie alimentaire, le secteur de la santé, le secteur de l'enseignement ....


  • Code(s) NAF :
  • Code(s) NSF :326, 114
  • Code(s) ROME :M1801, M1403
  • Formacode :11036

  • Date de création de la certification : 17/03/2014
  • Mots clés :Modelisation, Analyse de données, Traitement de données, Statistique

Identification

  • Identifiant :2788
  • Version du :01/08/2017

Références

Consensus, reconnaissance ou recommandation :
    Formalisé :
    • Il n'existe pas de document officiel formalisant l'ensemble des compétences requises.
  • Non formalisé :
    • Dans un contexte de demande croissante, il est devenu nécessaire de proposer une formation continue complète destinée à aider les professionnels à mieux traiter, analyser, exploiter les données (nombreuses et complexes) et d’en tirer une valeur ajoutée pour aider les dirigeants à prendre de bonnes décisions sur la base d’informations chiffrées fiables. Entre le secteur public et le secteur privé, les chargés d’études statistiques ne manquent pas d’opportunités pour entrer sur le marché du travail. Chaque secteur d’activité, de la banque à la biologie, a besoin de leurs services. Sur le seul mois de mars 2017, Pôle Emploi proposait sur son site 110 offres de chargés d’études statistiques.

Descriptif

Objectifs de l'habilitation/certification

La certification valide la capacité à traiter efficacement des ensembles de données quantitatives et/ ou qualitatives à l’aide de techniques et outils d’analyse statistique appropriés.

Lien avec les certifications professionnelles ou les CQP enregistrés au RNCP
  • Aucun
Descriptif général des compétences constituant la certification

A partir des données, le chargé d’études statistiques sait s’approprier une problématique, traduire une question en termes statistiques et y répondre à l’aide d’une ou plusieurs méthodes statistiques. De plus, il sait rendre compte du résultat de manière accessible.

A ce titre, il est chargé de :

C1/ - Organiser,  traiter et représenter les données multidimensionnelles avec un logiciel de traitement statistique (le logiciel SAS ou le logiciel R)

   - Suggérer des hypothèses

   - Construire et analyser des indicateurs statistiques usuels (indicateurs de tendance centrale, indicateurs de dispersion, indicateurs de forme)

C2/ Analyser les résultats de tests statistiques (p-values)

C3/ Elaborer un modèle statistique et l’exploiter : choisir la modélisation appropriée et interpréter ses résultats

C4/ Analyser une série temporelle : la décomposer en tendance-saisonnalité, analyser ses corrélations temporelles et  prévoir (via des méthodes de lissage et des modèles ARMA)

C5 /Synthétiser les résultats d’une analyse sous la forme la plus adaptée au public : rapport, graphique, tableaux de bord, indicateurs …

Public visé par la certification
  • Tout public disposant d’un bac scientifique ou ayant le niveau équivalent.
Modalités générales

L’inscription à la formation fait l’objet d’une sélection sur dossier. Chaque dossier comprend un curriculum vitae détaillé et une lettre de motivation.

La formation d’une durée de 21 jours (soit 126 heures) a lieu en présentiel. Elle comprend autant d’enseignements théoriques que pratiques.

La formation se déroule sur une période d’environ 7 mois.

Par ailleurs, pour accompagner les stagiaires dans leur progression, une banque d’exercices corrigés et un forum de discussion leur sont mis à disposition pendant tout le cursus sur une plateforme internet.

Liens avec le développement durable
Aucun

Valeur ajoutée pour la mobilité professionnelle et l'emploi

Pour l'individu

Le data analyst sait collecter, traiter et analyser les données en mettant en œuvre les méthodes les plus adaptées suivant les objectifs assignés aux études qu’il conçoit. Il sait également mettre en forme et présenter de manière intelligible les résultats de ces analyses.

Ces savoirs indispensables au métier de data analyst, sont le plus souvent acquis sur le terrain,  ceux-ci étant très peu dispensés de manière organisée en formation initiale et/ou en formation continue. Ainsi, cette formation certifiante permet d’acquérir les compétences reconnues et nécessaires au métier de data analyst (chargé d’études statistiques).

Ces compétences étant recherchées par les entreprises, les individus améliorent leur employabilité.

La certification permet également dans certains cas de contribuer à la progression de carrière professionnelle.

Pour l'entité utilisatrice

L'information statistique est aujourd'hui un élément clef de toute prise de décision. Les entreprises et administrations collectent des quantités importantes de données sur leur activité, mais n’en exploitent qu’une faible proportion. La statistique permet d’extraire des informations objectives, susceptibles d’éclairer les questions stratégiques, que se pose tout acteur économique.

La certification permet aux entités utilisatrices d’améliorer la qualification de leurs salariés et de mobiliser des compétences attestées.

Evaluation / certification

Pré-requis

Etre titulaire ou avoir le niveau d’un baccalauréat scientifique.

Compétences évaluées

Le titulaire est capable de :

C1/- présenter l’information contenue dans les données à l’aide de tableaux, graphiques et indicateurs numériques

  - mesurer la liaison entre deux variables

  - discerner la pertinence des indicateurs calculés et leurs limites

  - synthétiser des groupes de variables quantitatives (ACP) ou qualitatives (ACM)

   - repérer des profils atypiques

   - construire des groupes homogènes d’individus (segmentations/classifications)

C2/ comprendre et construire des tests d’hypothèses et des intervalles de confiance

C3/ - connaitre et vérifier les hypothèses de bon fonctionnement d’un modèle linéaire

    - interpréter les coefficients d’un modèle

     - repérer les variables importantes d’un modèle

     - repérer les individus atypiques

     - savoir dans quel contexte il convient utiliser un modèle de régression logistique

     - évaluer la qualité du modèle selon sa finalité (prédictive ou explicative)

     - interpréter les coefficients d’un modèle sous différentes formes ; tester leur significativité

C4/ - déterminer les composantes d’une série temporelle (tendance, saisonnalité) et un modèle adapté (additif, multiplicatif)

   - modéliser (et prévoir) une série temporelle via un lissage exponentiel (simple, double, Holt-Winters)

Niveaux délivrés le cas échéant (hors nomenclature des niveaux de formation de 1969)

Sans objet


La validité est Permanente

Possibilité de certification partielle :non
Matérialisation officielle de la certification :
Certificat de compétences délivré par le GENES
Centre(s) de passage/certification
  • Ensae Ensai Formation Continue (le Cepe) 60 rue Etienne Dolet 92240 Malaloff http://www.lecepe.fr/

Plus d'informations

Statistiques

4 promotions et 2 promotions spécifiques à la Banque de France soit un total de 52 inscrits

25 certifiés et 23 stagiaires en cours de certification

Autres sources d'information