📋L'essentiel de la fiche RNCP 42508
| Intitulé | Data scientist en modélisation décisionnelle (MS) |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42508 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique |
| Date d'échéance | 26 juin 2031 |
| Début des parcours | 26 juin 2026 |
| Code NSFs | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROME | M1403 — Études et prospectives socio-économiques |
🎯Objectifs de la certification
La statistique — ou les statistiques — est une discipline qui analyse les phénomènes à partir de la collecte des données, de leur traitement, de leur analyse, puis de l’interprétation et de la restitution des résultats, afin de les rendre accessibles et compréhensibles au plus grand nombre. Dans le monde professionnel contemporain, cette démarche s’incarne principalement dans le métier de data scientist, aux côtés d’autres experts de la statistique : un expert qui mobilise ses compétences en collecte, traitement, analyse, interprétation et valorisation des données au service du développement des entreprises et des organisations.
Egalement doté de compétences spécifiques en modélisation quantitative, le titulaire de la certification "Data scientist en modélisation décisionnelle (MS)" accompagne la prise de décision stratégique aussi bien dans le secteur privé que public.
Activités visées
Analyse du besoin et cadrage d’un projet d’analyse de données et/ou de modélisation statistique
Analyse exploratoire et descriptive de données dans une logique d’aide à la décision
Conception méthodologique et construction d’un modèle statistique ou mathématique à partir d’une problématique métier
Estimation, évaluation et validation d’un modèle statistique ou mathématique
Communication et restitution d'analyse et de recommandations pour aider à la prise de décision ou à l’intégration d’un modèle statistique ou mathématique
Management d’équipe et de projets d'analyse de données en environnement pluridisciplinaire
Intégration opérationnelle du modèle et accompagnement de sa mise en œuvre dans les processus métiers
🧩Les 4 blocs de compétences
La certification peut être obtenue en une fois ou bloc par bloc (formation ou VAE). Pour l'organisme, cela implique un suivi des acquisitions par bloc pour chaque candidat.
RNCP42508BC01
Traiter des données complexes dans le cadre d'une problématique métier
Voir les compétences du bloc (10)
- Définir des indicateurs d’analyse statistique pertinents en fonction des objectifs de l’étude, des spécificités des données disponibles et des attentes du commanditaire afin de fournir des mesures fiables, compréhensibles et utiles pour la prise de décision.
- Interpréter les distributions statistiques, les tendances et les anomalies en mobilisant des méthodes statistiques descriptives avancées, des outils numériques et des représentations graphiques adaptées afin de formuler des diagnostics clairs et étayés contribuant à la compréhension d’un phénomène.
- Analyser un cas d’usage pour en extraire les variables clés et comprendre les mécanismes sous-jacents, en mobilisant l’analyse exploratoire et les modèles concurrents et en formulant des hypothèses de travail testables sous forme statistique ou algorithmique en anticipant les contraintes opérationne
- Définir un cadre méthodologique rigoureux pour la modélisation en sélectionnant les modèles ou la famille de modèles statistiques en fonction du contexte métier, des caractéristiques des données et des contraintes de l’organisation en lien avec les standards professionnels pour permettre la mise en
- Formaliser mathématiquement ou algorithmiquement les hypothèses définies en amont dans un projet de modélisation, en retenant les variables sélectionnées, en traduisant les relations supposées entre variables en équations ou en code, et en documentant le raisonnement et les choix méthodologiques, af
- Concevoir un outil ou un algorithme mobilisant des bibliothèques et outils avancés pour répondre à une problématique de traitement, d’analyse ou de visualisation de données en utilisant des langages de programmation adaptés à la data science ou à l’ingénierie des données.
- Estimer les paramètres du modèle en mobilisant des outils techniques avancés et en les ajustant au jeu de données afin qu’il puisse prédire, expliquer ou représenter au mieux le phénomène étudié.
- Contrôler la qualité et la robustesse du modèle et de l’algorithme associé à l’aide de tests statistiques, face à l’incertitude et aux cas extrêmes, afin d’utiliser le modèle en étant conscient de sa performance.
- Détecter les biais, notamment discriminatoires, les incohérences et les erreurs de performance d’un modèle statistique, mathématique ou de machine learning, en mobilisant des méthodes de validation adaptées, afin d’évaluer son équité, sa robustesse et sa pertinence pour la problématique métier trait
- Interpréter les résultats d’un modèle ou d’une analyse statistique, en identifiant leurs implications opérationnelles, leurs limites et leurs biais éventuels afin d’éclairer la prise de décision ou de formuler des recommandations fondées.
RNCP42508BC02
Manager un projet d'analyse statistique en situation complexe ou innovante
Voir les compétences du bloc (6)
- Définir une problématique d’analyse statistique ou économique structurée à partir d’un contexte complexe, en transformant une demande initiale en un questionnement opérationnel ou scientifique, afin de produire des analyses utiles à la prise de décision
- Évaluer l’opportunité et la faisabilité d’un projet d’analyse statistique ou économique, notamment lorsqu’il porte sur des données complexes et multi-sources, en évaluant la qualité de ses données et leur complétude au regard de la problématique d’intérêt, en intégrant les dimensions techniques, éco
- Proposer une organisation de projet d’analyse de données structurée, en planifiant les phases, les ressources nécessaires, les livrables intermédiaires et les modalités de pilotage afin de cadrer le déroulé avec les commanditaires.
- Favoriser le travail collectif au sein d'une équipe de travail en analyse de données en assurant la clarté des échanges, l’inclusivité, la cohérence des contributions et la mobilisation des expertises, en utilisant les outils de gestion collaboratifs dans le respect des standards de développement de
- Coordonner les activités de l’équipe et des différentes parties prenantes (équipes techniques, métiers, clients internes, partenaires…) dans le cadre de projets d’analyse statistique ou économique, en veillant à la bonne circulation de l’information et au respect des engagements, en anticipant et ar
- Évaluer en continu les choix organisationnels et techniques, en fonction des contraintes opérationnelles et des retours d’usage, afin de les ajuster et d’assurer la continuité de l’activité, et de garantir l’agilité du projet.
RNCP42508BC03
Communiquer des résultats statistiques complexes auprès de parties prenantes variées
Voir les compétences du bloc (5)
- Adapter son discours au niveau technique et au contexte culturel des interlocuteurs, y compris en environnement international, en expliquant de manière pédagogique les concepts clés, en synthétisant les enjeux du projet, les arbitrages réalisés et les orientations prises afin d’acculturer des métier
- Produire une documentation claire, structurée et adaptée au public cible, en tenant compte des exigences de transparence, de traçabilité afin de faciliter la prise de décision.
- Concevoir des représentations visuelles des données et résultats, en utilisant des logiciels de visualisation de données et en s’appuyant sur des principes et guides de datavisualisation reconnus pour en faciliter la lecture et l’appropriation.
- Formuler des recommandations stratégiques ou opérationnelles directement issues des analyses menées, en tenant compte des enjeux économiques, techniques ou réglementaires, afin d’accompagner et sécuriser la prise de décision.
- Défendre ses résultats et ses choix méthodologiques dans le cadre d’échanges professionnels exigeants en mobilisant un argumentaire afin de garantir la crédibilité de l’analyse et faciliter la prise de décision éclairée.
RNCP42508BC04
Intégrer un modèle statistique avancé en science des données dans le développement ou l’évolution d’un système d’information
Voir les compétences du bloc (5)
- Implémenter un modèle statistique ou algorithmique dans un outil interne ou un progiciel à partir d’un protocole défini afin d’assurer une intégration fiable et conforme aux spécifications techniques et fonctionnelles.
- Définir les conditions techniques de déploiement d’un modèle ou d’un dispositif d’analyse dans l’environnement cible en échangeant avec des interlocuteurs pouvant avoir une position différente dans la mise en œuvre technique d’un service informatique afin de garantir l’opérationnalité de la solution
- Adapter un modèle ou un livrable analytique à son environnement d’utilisation en s'assurant de l'optimisation du code afin d’assurer sa conformité, sa performance opérationnelle et sa pérennité dans le contexte ciblé et de garantir sa durabilité.
- Résoudre les difficultés d’intégration en les identifiant et en appliquant les méthodologies adaptées afin d’assurer la robustesse, l’adoption et la pérennité des solutions déployées.
- Accompagner les utilisateurs dans la compréhension, l’appropriation et la prise en main de la solution via des actions de formation, de support ou de conduite du changement afin de garantir une adoption efficace et durable de la solution.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Activités financières et d’assurance
Activités informatiques et services d’information
Conseil ou ingénierie
Fonction publique d’Etat, territoriale ou hospitalière
Types d'emplois accessibles
Data scientist / Scientifique des données
Consultant en science des données / Data
Data engineer
Machine Learning engineer
Quantitative analyst
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique — modalités sur la fiche officielle France Compétences.
- Être certifié Qualiopi. Indispensable pour mobiliser les financements publics et mutualisés (CPF, France Travail, OPCO) au titre des actions de formation. Automatiser votre conformité Qualiopi.
- Structurer le parcours par blocs. Référentiel d'activités, d'évaluation et suivi par bloc de compétences : votre dossier et vos preuves doivent refléter le référentiel officiel de la fiche.
- Déclarer votre activité. Le Bilan Pédagogique et Financier annuel doit ventiler les heures et effectifs — y compris sur ce type de parcours certifiant.
🔄Gérer cette certification dans Loop
Loop est un logiciel de gestion pour organismes de formation. Voici concrètement ce qu'il automatise pour un parcours certifiant comme celui-ci :
Sessions et convocationsPlanification des sessions, convocations et relances automatiques des candidats.
Émargement numériqueFeuilles d'émargement dématérialisées, conformes aux exigences de preuve Qualiopi.
Suivi par blocs de compétencesProgression de chaque candidat bloc par bloc, attestations d'acquisition.
Documents automatiquesConventions, programmes, certificats de réalisation générés depuis vos modèles.
BPF pré-rempliLes heures et effectifs de vos sessions alimentent automatiquement votre Bilan Pédagogique et Financier.
Preuves d'audit centraliséesTous les documents d'une session archivés et retrouvables en un clic pour l'audit Qualiopi.
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
Pour préparer et délivrer cette certification, votre organisme doit être habilité par le certificateur (Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique) — les modalités d'habilitation figurent sur la fiche officielle France Compétences. La certification Qualiopi est requise pour mobiliser des financements publics ou mutualisés (CPF, France Travail, OPCO).
La certification RNCP 42508 est-elle éligible au CPF ?
Oui. Les formations sanctionnées par une certification active enregistrée au RNCP sont éligibles au Compte Personnel de Formation, dans le respect des conditions d'habilitation du certificateur.
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Oui. La fiche comporte 4 blocs de compétences qui peuvent être acquis séparément, par la formation ou par la VAE. L'organisme doit alors suivre les acquisitions par bloc pour chaque candidat.
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42508 est-elle valable ?
La fiche est active jusqu'au 26 juin 2031, date d'échéance de son enregistrement au RNCP, sauf renouvellement par le certificateur.
🔗Autres certifications RNCP
- Délégué à la protection des données - DPO (DU) RNCP 38106
- Délégué à la protection des données (DPO) RNCP 41409
- Délégué à la protection des données (DPO) RNCP 41460
- Délégué à la protection des données (DPO) RNCP 40652
- Délégué à la protection des données (MS) RNCP 38585
- Designer architecte d'intérieur RNCP 41699
Source des données : France Compétences — Répertoire national des certifications professionnelles (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 6 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.