📋L'essentiel de la fiche RNCP 40855
| Intitulé | Expert en science des données pour la connaissance client (MS) |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40855 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique |
| Date d'échéance | 25 juin 2028 |
| Début des parcours | 25 juin 2025 |
| 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
Dès qu’une entreprise collecte un grand nombre de données (data) via les outils numériques afin de développer ses relations avec ses clients, utilisateurs et usagers, qu’elle soit de type TPE-PME ou plus grande, et dans tous les secteurs d’activité, elle a besoin des compétences d'experts en science des données pour la connaissance client (data scientists). Ces professionnels sont essentiels pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter ces données de manière à en tirer des connaissances exploitables selon la stratégie de l'entreprise.
Le professionnel est capable de transformer les données numériques en opportunités de croissance pour les entreprises. Grâce à ses analyses, les dirigeants prennent des décisions plus éclairées, et en tirent un avantage concurrentiel. L'expert en science des données a un impact direct sur le business de l’entreprise. A cet effet, il occupe une place centrale dans l’économie numérique actuelle et est devenu indispensable dans le développement marketing et la gestion des relations clients.
Activités visées
Activité 1 : Mise en œuvre de processus d’exploration des données et de collecte d’information :
* Analyse du patrimoine informationnel de données de l’entreprise et du système existant
* Extraction et stockage de données dans le respect de la réglementation
* Automatisation de l’extraction en mobilisant les outils de web scraping (extraction des données du web)
* Qualification des données client et pré-traitement
Activité 2 : Proposition de modèle mathématique, statistique et/ou économique permettant de représenter au mieux les relations et les structures dans les données, et approfondir la connaissance client
* Compréhension du comportement d’achat, de réceptibilité à la communication, dans le cadre plus général de la relation client
* Développement des modèles d'analyse prédictive pour la segmentation des clients, la prévision des ventes ou l'optimisation des campagnes marketing (scoring)
* Mettre en œuvre les outils et méthodes statistiques permettant le développement des services de marketing digital (système de recommandation, qualification des leads, ciblage, chatbot, personnalisation des messages)
Activité 3 : Visualisation de la donnée et interprétation des données pertinentes et utile à la connaissance client
* Production d’informations à l’intention des équipes métiers (y compris publics en situation de handicap) permettant l’évaluation, l’organisation, la prise de décision
* Identification des indicateurs utilisé en marketing, ou production d’indicateur nouveau à partir d’une recherche
* Représentations graphiques
Activité 4 : Manager les projets de l’entreprise en valorisant et optimisant l’apport des sciences de la donnée dans le respect des cadres déontologiques, éthiques et du développement durable
* Gestion et planification du projet de campagne marketing ou d’analyse de données client
* Pilotage des ressources du projet
Activité 5 : Partage de la culture de la donnée au sein de l’entreprise
:
* Valorisation de l’utilisation de la donnée
* Prévention des risques réglementaires
* Veille technologique (outil IA, data science….)
🧩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.
Collecter des données ou des informations
Voir les compétences du bloc (6)
- Explorer le besoin d’un commanditaire interne en produisant une note ou un cahier des charges précisant les questions statistiques qui seront étudiées, les sources d’informations mobilisées et l’analyse des informations produite afin de valider la bonne compréhension de la demande.
- Auditer le système d’information en ayant réalisé une cartographie au préalable afin d’identifier les informations utiles à la réponse aux besoins et les possibilités d’amélioration des systèmes d’information.
- Requêter le système d’information à partir des outils de requêtage des bases de données (SQL) et des API de l’entreprise pour collecter les données qui seront utilisées pour répondre à la demande du commanditaire.
- Collecter des données sur le web en mobilisant les outils de web scraping afin d’automatiser les extractions permettant de répondre à la demande d’une part et d’autre part d’enrichir le système d’information de façon pérenne.
- Prétraiter les données collectées en procédant à des vérifications statistiques (qualité des données, valeurs manquantes, aberrantes, complétude des données) et en réalisant le cas échéant des recoupements afin de qualifier les caractéristiques des données et aider à la documentation des données.
- Documenter les données extraites en produisant l’information nécessaire à son utilisation (sources, traitements réalisés, vigilance sur les biais d’observation, de sélection, les valeurs manquantes, aberrantes…,) dans un objectif de conservation et de réutilisation et dans le respect du cadre déonto
Réaliser une modélisation ou une analyse prédictive à partir d’un modèle d’apprentissage avec des données structurées ou non structurées
Voir les compétences du bloc (6)
- Réaliser des analyses de données en mettant en œuvre les procédures statistiques descriptives et exploratoires afin de décrire et qualifier les différentes données caractérisant les clients et leurs comportements, détecter les incohérences dans les données et comprendre les corrélations entre les va
- Modéliser un comportement donné d’un client ciblé mettant en œuvre les modèles de régression y compris dans les cas complexes (grand nombre de variables, multi colinéarité) afin d’identifier les relations entre les variables et mieux comprendre les actes de consommation du client.
- Prédire un comportement donné d’un client cible en utilisant les modèles supervisés non paramétriques et en s’appuyant sur les méthodes du machine learning (arbres de décision, forêts aléatoires, méthodes à noyaux, machines à vecteur de support avec noyaux non linéaires) afin d’optimiser la connaiss
- Traiter les données textuelles recueillis auprès des clients avec les outils du NLP (traitement automatique du langage naturel) afin de réaliser la classification de texte, l’extraction d’informations, et permettre la mise en œuvre des méthodes dites d’analyse de sentiments permettant la compréhensi
- Modéliser les évolutions d’un comportement client, en fonction du temps et à partir de l’analyse des séries chronologiques (en mettant en œuvre des modèles ARIMA, SARIMA, Holt-Winters, Réseaux de neurones récurrents) afin de faire des prévisions de valeurs futures en fonction de certains déterminant
- Produire les modèles adaptés aux données déséquilibrées et aux valeurs manquantes en paramétrant les procédures statistiques utilisées afin d’obtenir une meilleure fiabilité des informations produites.
Formaliser et visualiser les résultats des traitements statistiques
Voir les compétences du bloc (4)
- Produire des indicateurs répondant aux problématiques métiers en précisant leurs propriétés métrologiques et leurs limites d’interprétation afin de répondre à la demande des directions métiers et d’accompagner la prise de décision.
- Réaliser les représentations graphiques les plus pertinentes possibles en vérifiant les règles de la sémiologie graphique et en déterminant les formes graphiques les plus adaptées afin de rendre accessible la compréhension des données au client de façon claire et pédagogique, et ce en intégrant la p
- Concevoir des dashboard (tableaux de bord) en interaction avec les équipes en ayant documenté les données en amont et en s’assurant de leur automatisation possible afin de compiler les informations essentielles sur les moyens, le suivi de l’activité et la performance et ce, en tenant compte des ress
- Construire un discours narratif permettant de susciter l’intérêt de son auditoire afin de mettre en avant les principaux messages de son analyse tout en favorisant sa mémorisation et ce, en s’appuyant sur les formes produites.
Participer à la mise en œuvre de projets de l’entreprise
Voir les compétences du bloc (6)
- Définir le cadre de gestion de projet le plus adapté en tenant compte des contraintes de délais, de ressources et d’objectifs afin de cadrer son projet et gagner en efficience pendant son déploiement.
- Piloter un projet dans le respect du cadre donné par une feuille de route, incluant la bonne gestion des ressources humaines du projet dans le respect des besoins individuels (notamment en cas de situation de handicap), le respect des différents jalons afin de s’assurer de la bonne qualité du livrab
- Diffuser l’usage des nouvelles méthodes d’exploitation des données, notamment l’IA, et leur cadre éthique auprès des directions commerciale et marketing en s’appuyant sur une veille active, et en apportant des conseils sur les processus et procédures à mettre en place à tous les stades de l’utilisat
- Partager ses besoins et ses contraintes, ses objectifs, sa culture métier dans le cadre de dispositifs collectifs existant ou, le cas échéant, créés à son initiative afin de mieux comprendre les problématiques rencontrées par les différents professionnels des métiers connexes dans l’entreprise autou
- Concevoir un processus structuré de veille technologique et réglementaire en réalisant une sélection d’outils performants par rapport à l’objet des recherches à effectuer afin de s’assurer du maintien de son efficacité opérationnelle et de ses compétences technologiques (notamment en matière d’IA, o
- Réaliser des notes explicatives à l’attention des parties prenantes et lecteurs non data scientists permettant une prise de décision éclairée à partir d’une bonne compréhension des résultats et de leur limites (interprétabilité, intelligibilité) et tenant compte d’un contexte multiculturel et/ou int
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
L'expert en science des données pour la connaissance client (MS) exerce ses fonctions dans tous les secteurs économiques (industrie, banque-assurance, santé, énergie, nouvelles technologies...) et dans tous types d'entreprises. Il peut également exercer en tant qu'indépendant.
Types d'emplois accessibles
Datascientist
Chef de projet Data
Chief data officer
Ingénieur data scientist
Expert data science
Data manager officer
🏫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 :
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
La certification RNCP 40855 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40855 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Expert en sciences de la vision RNCP 38928
- Expert en sécurité des systèmes d'information RNCP 42504
- Expert en sécurité digitale RNCP 36399
- Expert en sécurité, stratégie et conformité blockchain RNCP 42467
- Expert en solution connectée (IoT) RNCP 40873
- Expert en solutions et transformation no code/low code RNCP 42324
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.