VAE Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l’École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information du Groupe des écoles nationales d'économie et statistique

Référentiel du diplôme
Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l’École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information du Groupe des écoles nationales d'économie et statistique en VAE

• RNCP40694BC01 - Concevoir et mettre en œuvre des projets de collecte d’informations en utilisant les outils informatiques associés, les techniques de production statistiques (base de données, enquête, données non structurées d'internet)

  Cartographier les besoins data en mettant en œuvre une démarche scientifique (ateliers d’expression des besoins, états des lieux du SI, enquête auprès des équipes métiers, …) pour répondre aux enjeux stratégiques et organisationnels du commanditaire et en

• RNCP40694BC02 - Réaliser une modélisation ou une analyse prédictive à partir d'un modèle d'apprentissage avec des données structurées ou non structurées

  Sélectionner les variables permettant de répondre à la problématique donnée en les catégorisant par type de variable (variable d’intérêt, variable explicative, modificateur d’effet, facteur de confusion, variable de contexte) afin de mettre en œuvre le mo

• RNCP40694BC03 - Mettre en forme les résultats, les interpréter et leur donner du sens, les communiquer à l'écrit comme à l'oral auprès des parties prenantes de l'entreprise

  Réaliser des analyses descriptives et exploratoires en mettant en œuvre les procédures statistiques (logiciels métier, langage informatique…) afin de décrire et qualifier les différentes données Produire des indicateurs répondant aux problématiques métier

• RNCP40694BC04 - Participer aux projets de l’entreprise en valorisant et optimisant l’apport des sciences de la donnée dans le respect des cadres déontologiques, éthiques et de développement durable

  Participer aux ateliers d’expression des besoins internes ou aux réunions de services en s’appuyant sur sa capacité d’écoute active et de questionnement afin de collecter des éléments d’information pour nourrir sa mission et favoriser la stratégie d’utili

• RNCP40694BC05 - Mener des projets de collecte et de modélisation des données en appui à la connaissance client et au marketing (bloc optionnel)

  Collecter les données de vente et de CRM (les données de comportement des clients), les données de réseaux sociaux, etc. en mobilisant les logiciels métiers et les outils du web scraping et web mining afin de les traiter et analyser pour les mettre à disp

• RNCP40694BC06 - Mener des projets de collecte et de modélisation de données biostatistiques en tenant compte des spécificités des données de santé (bloc optionnel)

  Collecter les données (cliniques, épidémiologiques, suivi de cohortes etc.) afin de les traiter et analyser pour les commanditaires du domaine de la santé (laboratoire pharmaceutique, laboratoire de recherche, institution de santé publique) Réaliser des a

• RNCP40694BC07 - Mener des projets de collecte et de modélisation de données bancaires dans un objectif de gestion des risques (bloc optionnel)

  Analyser les données bancaires telles que les données de transactions, les données de crédit, les données de comportement des clients en mobilisant les outils de scoring ou de modélisation statistique afin de produire des éléments d’aide à la décision app

• RNCP40694BC08 - Mener des projets de suivi et de modélisation des processus industriels à des fins de maintenance, d'optimisation et de prévention (bloc optionnel)

  Concevoir un dispositif de suivi en temps réel de l’activité en implémentant une solution technique et/ou logicielle et en collectant les données provenant de capteurs et objets connectés afin de déployer un processus d’efficacité opérationnelle en optimi

• RNCP40694BC09 - Mener des projets de collecte et de modélisation de données médico-économiques à des fins d'évaluation de coût et d'impact (bloc optionnel)

  Collecter les données médico-administratives susceptibles de répondre la demande en termes descriptifs et de modélisation afin de mettre à disposition des éléments utile à la prise de décision Analyser les données grâce aux outils du machine learning et d

• RNCP40694BC10 - Concevoir et mettre en oeuvre la stratégie data d'un système d'information (bloc optionnel)

  Concevoir et développer une application multi-tiers en Python (ou autre langage informatique) en utilisant plusieurs services externes. Définir une stratégie Big Data en collaboration avec la direction SI de l’entreprise et en sélectionnant les plateforme