📋L'essentiel de la fiche RNCP 42322
| Intitulé | Expert en infrastructures et traitement de données massives |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42322 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Aivancity |
| Date d'échéance | 29 mai 2029 |
| Début des parcours | 29 mai 2026 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1805 — Études et développement informatiqueM1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
La certification « Expert en infrastructures et traitement de données massives » vise à former des professionnels capables de concevoir, déployer et piloter des infrastructures de données massives au service des usages analytiques et des projets d’intelligence artificielle. Elle s’inscrit dans un contexte de transformation numérique marqué par l’augmentation rapide des volumes de données, la généralisation des architectures cloud et le développement des projets data et IA dans l’ensemble des secteurs économiques. Dans ce contexte, les organisations ont besoin de profils capables d’industrialiser la chaîne de traitement des données : collecte, stockage, traitement distribué, fiabilisation et mise à disposition des données pour l’analyse et la prise de décision.
Cette certification vise ainsi à développer des compétences couvrant l’ensemble du cycle de l’ingénierie des données, tout en intégrant les enjeux organisationnels, juridiques et éthiques liés à l’exploitation des données (gouvernance, protection des données personnelles, sécurité et responsabilité des usages). Elle prépare les titulaires à intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur des infrastructures data et à accompagner les organisations dans la valorisation et la sécurisation de leurs données.
Activités visées
Identification des méthodes et usages dans le domaine des données massives (Big Data) appliquée à l’organisation
Intégration des considérations éthiques et juridiques et d’accessibilité numérique en lien avec l’utilisation des données massives dans les organisations
Conception et gestion des entrepôts de données
Extraction, transformation et chargement des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de multiples sources
Traitement et adaptation des divers flux de données
Préparation et exportation des données
Analyse et traitement des données massives
Analyse des besoins du projet data
Mise en œuvre et suivi de l’ensemble du processus de développement du projet Big Data
🧩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.
Définir les usages et les applications du Big Data dans les organisations en intégrant les considérations juridiques et éthiques des données et les enjeux d’accessibilité numérique et de situations de handicap
Voir les compétences du bloc (4)
- Identifier les méthodes et les technologies relatives à l’utilisation des données massives dans les organisations en caractérisant les pratiques existantes de Big Data, en structurant une analyse des tendances du marché à partir d’une veille technologique, réglementaire et sectorielle, et en identif
- Analyser les usages et enjeux du Big Data dans les organisations, en mobilisant une veille économique recensant, qualifiant et priorisant les cas d’usage, en estimant la valeur attendue et les impacts, et en identifiant les contraintes de mise en œuvre en matière de sécurité, de conformité, de sobri
- Définir les méthodes et les outils à appliquer liés au masquage et à l’intégrité des données, en établissant les règles d’accessibilité numérique, de qualité et de maitrise des données, et en assurant la conformité avec la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques afin de garantir des u
- Analyser les risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données en analysant la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques applicables au contexte spécifique de l’organisation y compris les risques liés à la prévention santé-sécurité, à l’accessibilité numérique et à l’inclusio
Concevoir, déployer et maintenir une architecture d’entrepôt de données
Voir les compétences du bloc (6)
- Mettre en œuvre une architecture d’entrepôt de données, en concevant et en déployant des solutions relationnelles ou non relationnelles, en sélectionnant les outils et les technologies appropriés, et en intégrant les ressources et les contraintes relatives à l’activité de l’entreprise et ses besoins
- Exploiter un entrepôt de données en administrant et en gérant les composants de la plateforme, en utilisant les technologies des données massives et les outils du Cloud appropriés, et en assurant la disponibilité, la performance, la supervision et la maîtrise des accès, pour exploiter efficacement l
- Alimenter un entrepôt de données en extrayant, en transformant et en chargeant des données hétérogènes au regard des besoins métiers, en s’appuyant sur la technologie ETL et en appliquant des règles de qualité, d’intégrité et de traçabilité des transformations dans le respect des contraintes légales
- Sécuriser des pipelines de données en créant et en gérant des chaînes de traitement issues de sourceshétérogènes, internes et externes à l'entreprise en mettant en œuvre des contrôles d’intégrité et en limitant l’empreinte des traitements par l’optimisation des flux et des ressources, afin de permet
- Optimiser la collecte et la gestion des flux de données, en sélectionnant et en mettant en place des outils de traitement adaptés à la complexité, aux catégories et à la qualité des données, en intégrant des critères de sobriété numérique, de sécurité, et d’accessibilité lorsque les flux alimentent
- Adapter le volume et la vitesse des différents flux de données conformément aux contraintes de performance technique prévues, en s’appuyant sur des outils de streaming et de supervision des données exploitées, pour répondre aux besoins métiers.
Traiter et analyser des volumes importants de données
Voir les compétences du bloc (5)
- Préparer des données structurées, semi-structurées et non structurées, en analysant et en prétraitant les jeux de données, en réalisant le nettoyage des données, en assurant le respect des contraintes légales et des valeurs de responsabilité et d’éthique, en intégrant la minimisation et les mesures
- Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions, en utilisant des méthodes d’optimisation des temps de calcul, en arbitrant entre précision, explicabilité et consommation de ressources, afin d’avoir une meilleure modélisation des données.
- Réaliser une analyse exploratoire en s’appuyant sur des solutions de visualisation de données, en représentant graphiquement les données de manière claire et pertinente, et en respectant les règles d’accessibilité numérique, afin de faciliter l’interprétation et la compréhension des résultats.
- Améliorer les performances du traitement des données massives de manière simultanée en s’appuyant sur les outils d’optimisation, et en intégrant des objectifs de sobriété numérique et de maîtrise des ressources, afin de permettre une analyse adéquate de volumes importants de données.
- Produire des analyses et des modèles à partir de volumes importants de données en analysant et en modélisant les jeux de données, en mobilisant des outils analytiques et de programmation appropriés, et en intégrant des exigences de traçabilité, de sécurité et de conformité des traitements, afin d’ex
Conduire l’ingénierie d’un projet Big Data et accompagner le changement des acteurs
Voir les compétences du bloc (5)
- Cadrer un projet data en analysant le besoin exprimé par l’entreprise, en utilisant les données disponibles et les technologies Big Data existantes, et en définissant une méthode de conduite de projet adaptée dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique, afin
- Définir les spécifications fonctionnelles et techniques du projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet, et en traduisant les exigences de conformité, de traçabilité et d’accessibilité en critères non fonctionnels, afin d’assurer sa
- Définir le plan de transition et de renforcement de la stratégie data de l'entreprise, en identifiant les métiers concernés et en définissant les différents jalons, indicateurs et modalités de gouvernance, afin de permettre une mise en œuvre réussie du projet par les différents acteurs et utilisateu
- Superviser le déploiement d’un projet Big Data en assurant une communication et une supervision continues entre développement et opérations, et en mettant en place des mécanismes de contrôle, de sécurisation et de traçabilité compatibles avec les exigences réglementaires et éthiques, afin d’accélére
- Piloter une équipe projet lié à un projet Big Data, en animant des groupes de travail interdisciplinaires, en aidant les acteurs impliqués dans le projet Big Data dans l’appropriation de la solution en aidant à son intégration dans leurs pratiques métiers et en intégrant la prise en compte des situa
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
En France, plusieurs rapports et études ont identifié certains secteurs particulièrement porteurs pour le développement des projets liés à la donnée et à l’intelligence artificielle. Ces secteurs se caractérisent par une forte exposition aux impacts des données massives et par un niveau élevé de transformation numérique. Parmi les principaux domaines concernés figurent notamment :
Santé : les applications de la donnée sont nombreuses et couvrent notamment la médecine préventive, l’aide au diagnostic et au choix des traitements, l’analyse épidémiologique, ainsi que le développement de dispositifs de médecine augmentée et de systèmes d’aide à la décision médicale.
Services financiers : le secteur financier fait partie des domaines les plus impactés par l’exploitation des données massives. Les applications concernent notamment les activités de marché (analyse prédictive, évaluation des performances des fonds d’investissement, optimisation de la tarification des actifs), ainsi que les opérations courantes telles que l’octroi de crédit, l’analyse documentaire, la gestion des risques ou encore la détection de fraudes.
Services juridiques : les données massives contribuent à transformer les pratiques juridiques, en particulier à travers les outils de recherche et d’analyse documentaire (jurisprudence, informations légales sur les entreprises), permettant d’identifier, trier et analyser les documents les plus pertinents pour le traitement d’un dossier juridique, ainsi que d’automatiser certaines opérations juridiques courantes.
Commerce de détail : dans ce secteur, l’exploitation des données permet notamment de personnaliser l’expérience client grâce à l’analyse en temps réel des comportements d’achat et à une meilleure anticipation des besoins.
Types d'emplois accessibles
Expert infrastructure et traitement de données massives - Data Engineer / Ingénieur de données / Ingénieur développement Big Data - Chief Data officer - Consultant Big Data - Data manager - Architecte de données - Responsable Applications Data
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Aivancity — 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 42322 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42322 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Expert en ingénierie de données RNCP 40875
- Expert en ingénierie de données massives et intelligence artificielle RNCP 40167
- Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle RNCP 38587
- Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle et des applications RNCP 42147
- Expert en ingénierie de solutions logicielles RNCP 42619
- Expert en ingénierie des données RNCP 42157
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.