VAE Science des données : Exploration et modélisation statistique

• —Intervention sur le cycle de vie complet de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
• —Utilisation des modèles de données adaptés aux besoins
• —Traduction des demandes métier en programmes respectant les cahiers des charges
• —Écriture de programmes structurés et documentés selon les bonnes pratiques

• —Prise en compte du contexte d'étude (économique, socio-démographique, commercial, clinique)
• —Mise en évidence des grandes tendances et informations principales
• —Identification et mise en œuvre des techniques adaptées aux données complexes et massives
• —Gestion du contexte inférentiel et de la variabilité d'échantillon

• —Développement d'outils décisionnels adaptés aux besoins utilisateurs
• —Réalisation d'études statistiques complètes
• —Communication efficace des résultats auprès des parties prenantes
• —Documentation et présentation des productions selon le public visé

• —Conception et mise en œuvre de modèles statistiques adaptés aux problématiques métier
• —Application des techniques de modélisation prédictive et descriptive
• —Validation et optimisation des modèles selon les critères de performance
• —Interprétation des résultats dans le contexte d'analyse

• —Maîtrise des langages de programmation dédiés à l'analyse de données
• —Utilisation des librairies spécialisées et environnements de développement
• —Exploitation des outils de visualisation et de reporting
• —Gestion des infrastructures BigData et cloud

• —Collecte et préparation des données pour l'analyse statistique
• —Nettoyage et transformation des jeux de données complexes
• —Gestion des données manquantes et aberrantes
• —Optimisation des processus d'extraction et de traitement

• —Communication technique et vulgarisation auprès de publics variés
• —Rédaction de rapports d'analyse et de documentation technique
• —Présentation orale des résultats et recommandations
• —Maîtrise de l'anglais technique du domaine data

• —Respect des règles éthiques et déontologiques de la profession
• —Gestion de la confidentialité et sécurité des données
• —Travail en équipe pluridisciplinaire
• —Prise d'initiatives et autonomie dans la conduite de projets

• —Connaissance de l'écosystème data et de ses évolutions
• —Veille technologique et méthodologique
• —Positionnement professionnel et développement de réseau
• —Adaptation aux évolutions du métier et formation continue

Expertise data reconnue

Validez officiellement vos compétences en analyse de données et statistiques avec un diplôme niveau 6 reconnu par l'État et les employeurs.

Polyvalence sectorielle

Intervenez dans tous les secteurs grâce à une formation couvrant commerce, santé, finance, marketing et administration publique.

Compétences techniques avancées

Maîtrisez les outils de programmation, bases de données, BigData et techniques statistiques modernes pour l'aide à la décision.

Communication des résultats

Développez votre capacité à valoriser et présenter vos analyses auprès des décideurs et équipes métier non techniques.

Data Analysts expérimentés

Professionnels pratiquant l'analyse de données, le reporting et la business intelligence souhaitant obtenir une reconnaissance officielle de leur expertise technique.

Développeurs BI seniors

Experts en développement d'outils décisionnels, ETL et datawarehousing ayant acquis une solide expérience en traitement et modélisation des données.

Statisticiens en reconversion

Professionnels des statistiques appliquées, études de marché ou recherche souhaitant valider leurs compétences en science des données modernes.

Consultants data autodidactes

Experts techniques ayant développé leurs compétences en analyse de données par la pratique et souhaitant obtenir un diplôme reconnu pour leur évolution professionnelle.

Postes accessibles

• —Data Analyst
• —Chargé d'études statistiques
• —Data Scientist Junior
• —Ingénieur en modélisation statistique
• —Consultant en analyse de données
• —Responsable d'analyse statistique
• —Data Manager
• —Business Intelligence Analyst

Poursuite de parcours

• —Master en Data Science
• —Master en Statistiques et informatique décisionnelle
• —Master en Intelligence Artificielle
• —Master en Big Data Analytics

Utilisez vos droits CPF pour financer tout ou partie de votre accompagnement VAE. Démarches simplifiées via Mon Compte Formation.

Demandeurs d'emploi : Pôle Emploi peut financer votre VAE dans le cadre de votre projet de retour à l'emploi ou de reconversion.

Salariés : votre employeur peut financer votre VAE dans le cadre du plan de formation de l'entreprise.

Possibilité de payer en plusieurs fois. Nos conseillers vous accompagnent dans le montage de votre dossier.