📋L'essentiel de la fiche RNCP 39590
| Intitulé | Data scientist |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP39590 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Association de Gestion Icam Strasbourg-Europe |
| Date d'échéance | 1er octobre 2026 |
| Début des parcours | 1er octobre 2024 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROME | M1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
La révolution numérique a fait rentrer nombre d’entreprises dans l’ère du big data. Le big data joue un rôle de plus en plus stratégique pour les entreprises : l’exploitation des données permettant notamment d’assurer un meilleur suivi de leur performance, d’analyser les comportements des consommateurs, d’identifier des opportunités de marché, etc. Les entreprises ont besoin de mobiliser des compétences spécifiques pour tirer profit au mieux des données . Ces compétences relèvent de trois champs distincts : celui de la collecte et du stockage des données, celui du traitement et de la modélisation des données, et celui de la protection des données.
La certification concerne l'exploitation des données numériques de l'entreprise à des fins de décisions stratégiques, managériales, marketing, techniques. Elle vise à qualifier des Data Scientists disposant des compétences expertes et transverses nécessaires.
Activités visées
Analyse des besoins métiers de la structure en matière d'accompagnement décisionnel pour l'établissement d'une stratégie globale de transformation de la donnée prenant en compte les contraintes sociales, économiques et environnementales
Pilotage de la remontée et l'intégrité des données en collaboration avec les équipes techniques en vue de leur exploitation
Exploration et analyse des ensembles de données pour fournir des connaissances ("insights") exploitables et soutenir la prise de décision
Développement des modèles par l'utilisation des techniques avancées de statistiques et d'apprentissage automatique pour fournir des informations et accompagner le processus de décision
Pilotage des projets en communiquant avec les parties prenantes et en guidant les membres de l'équipe pour atteindre des objectifs spécifiques
🧩Les 5 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.
Analyser les besoins métiers de la structure en matière d'accompagnement décisionnel afin d'établir une stratégie globale de transformation de la donnée prenant en compte les contraintes sociales, économiques et environnementales
Voir les compétences du bloc (2)
- Traduire de manière analytique le besoin métier en rédigeant un cahier des charges en collaboration avec les parties prenantes pour fixer les objectifs attendus
- Proposer une conception technique et technologique grâce à un état de l'art prenant en compte l'ensemble des contraintes (temporelles, budgétaires, techniques, managériales, juridiques, etc.) afin de répondre au cahier des charges
Piloter la remontée et l'intégrité des données en collaborant avec les équipes techniques en vue de leur exploitation
Voir les compétences du bloc (3)
- Cartographier les flux de données et leur structure par des modèles logiques afin de les préparer aux processus d'intégration
- Superviser le développement de systèmes d'acquisition, de transfert et de stockage des données en accord avec les besoins techniques et juridiques (RGPD) en collaborant avec des équipes techniques de façon transparente et inclusive pour pérenniser les flux de données
- Assurer l'intégrité des données tout au long de leur cycle de vie par le développement de pipelines ETL (Extract, Transform, Load) afin de réduire les erreurs potentielles et d'assurer une gestion pérenne des flux de données
Explorer et analyser des ensembles de données afin de fournir des connaissances ("insights") exploitables et de soutenir la prise de décision
Voir les compétences du bloc (2)
- Analyser des ensembles de données par l'application de techniques statistiques afin de mettre en valeur des tendances, des corrélations et des modèles significatifs
- Transmettre des informations issues des données transformées par le développement d'outils de visualisation tels que des tableaux de bords, des infographies et des KPI pour accompagner la prise de décision de l'entreprise
Développer des modèles en utilisant des techniques avancées de statistiques et d'apprentissage automatique pour fournir des informations et accompagner le processus décisionnel
Voir les compétences du bloc (6)
- Déterminer une représentation des données à l'aide de techniques d'ingénierie de caractéristiques (feature engineering) pour entraîner un modèle répondant à la problématique
- Entraîner un modèle d'apprentissage supervisé ou non-supervisé à l'aide d'un ensemble de données représentées et en ajustant ses hyperparamètres pour améliorer ses performances et sa capacité à répondre de manière généralisée à une problématique
- Établir une stratégie pour la création d'un modèle d'apprentissage en concevant ou réutilisant des modèles pré-entraînés (utilisant le transfert d'apprentissage), et entraîner ces modèles dans le but de résoudre une problématique métier spécifique
- Evaluer les modèles d'apprentissage établis en utilisant des techniques de validations croisées et des métriques de performances afin de déterminer le modèle le plus adapté à la problématique métier
- Communiquer les résultats des modèles en détaillant les liens avec les objectifs et en faisant preuve d'éthique et de transparence sur leurs limites afin d'accompagner les processus décisionnels
- Assurer une veille technologique par des stratégies de surveillance des tendances et des innovations dans le domaine des sciences de la donnée afin de développer des idées novatrices et accompagner la résolution de problèmes
Piloter des projets en communiquant avec les parties prenantes et en guidant les membres de l'équipe pour atteindre des objectifs spécifiques
Voir les compétences du bloc (2)
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires en appliquant les outils du management dans le respect des valeurs éthiques et inclusives afin d'améliorer la performance individuelle et collective
- Organiser les activités et les ressources par la mise en place d'une stratégie de gestion afin d'assurer la conduite du projet dans les critères coût-qualité-délais du cahier des charges
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Ce métier relève des enjeux à la fois fonctionnels et stratégiques. Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, on retrouve les Data Scientists dans de nombreux secteurs d’activité. Finance, informatique, assurance, e-commerce ou encore grande distribution ; tant de domaines dans lesquels le Data Scientist peut exercer dans le cadre d' agence digitale, de conseil , une ESN, un annonceur, dans la distribution, le Retail, le E-commerce, chez un éiteur de logiciels, pour des plateformes digitales, d'intermédiation, de Pure player, ou encore au sien d'une Start-up.
Types d'emplois accessibles
DataScientist, Consultant Data Senior, Chef de projet Data, Consultant Data, Chief Data scientist
En fonction de sa montée en compétences, le Data Scientist pourra évoluer vers un poste de Chef de projet data ou Data Scientist senior après une première expérience significative.
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Association de Gestion Icam Strasbourg-Europe — 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 :
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
La certification RNCP 39590 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 39590 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Data scientist en modélisation décisionnelle (MS) RNCP 42508
- 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
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.