📋L'essentiel de la fiche RNCP 41616
| Intitulé | Science des données : Exploration et modélisation statistique |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP41616 |
| Niveau de qualification | Niveau 6 (Bac+3/4) |
| Certificateur | Avignon Universite +14 co-certificateurs |
| Date d'échéance | 31 août 2027 |
| Début des parcours | 1er septembre 2026 |
| Code NSFs | 114d — Mathématiques de l'économie, statistique démographique, mathématiques des sciences sociales, des sciences humaines114g — Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1401 — Conduite d'enquêtesM1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1801 — Administration de systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatiqueM1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
Le technicien titulaire d’un BUT Science des données aide à la prise de décision par ses activités de gestion des données (data management), d’analyse et programmation statistiques et de restitution. Il organise la collecte des données, s’assure de leur qualité, de leur cohérence, de leur sécurité et de leur pérennisation. Il les stocke dans des bases de données structurées, assure leur accessibilité, leur transmissibilité et leur extraction.
Dans les services d’informatique décisionnelle, les bases de données sont utilisées pour construire des entrepôts (data warehouse) et restituer les informations qui serviront au pilotage de l’entreprise.
Le diplômé Science des données travaille en mode projet en relation avec un décideur, un service de son entreprise ou un client, pour réaliser une étude statistique. Ensemble, ils en définissent les objectifs et déterminent les données à analyser. Il participe au choix des méthodes statistiques les plus adaptées (de la statistique descriptive à la construction de modèles) et programme les analyses avec des logiciels spécialisés. Il peut être conduit à utiliser les outils professionnels d’extraction de connaissance dans les grands ensembles de données (data mining, bigdata). Il synthétise les résultats et automatise leur production à l’aide d’outils adaptés.Il les valorise via des rapports d’analyse, des présentations synthétiques telles que des tableaux de bord, du reporting, de la datavisualisation ou encore des restitutions orales.
Les quatre activités de base du diplômé sont donc : - contribuer à la conception d’études, d’enquêtes et à la réalisation d’analyses statistiques, - développer des programmes / applications d’analyse statistique et/ou de restitution, - concevoir, réaliser et gérer des bases de données, - contribuer à la conception de solutions d’informatique décisionnelle
L’importance de chacune varie selon les contextes d’exercice.
Activités visées
Traitement des données à des fins décisionnelles - dans le contexte du développement d'un système d'information décisionnel - dans le contexte de préparation des données à des fins d'analyse statistique
Analyse statistique des données - dans le contexte de programmation d'un outil d'aide à la décision - dans le contexte d'un projet d'étude statistique
Valorisation d'une production dans un contexte professionnel - dans le contexte du développement d'outils décisionnels - dans le contexte d'une étude statistique
Modélisation des données dans un cadre statistique - dans le contexte d'une analyse statistique - dans le contexte d'un développement statistique
🧩Les 9 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.
Traiter des données à des fins décisionnelles
Voir les compétences du bloc (1)
- Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client - Respecter les formalismes de notation - Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser - Mesurer l’importance de maîtriser la structure des données à exploiter - Comprendre les structures algorithmiques d
Analyser statistiquement les données
Voir les compétences du bloc (2)
- Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...) - Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées - Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable sta
- Saisir la spécificité de l’analyse des données temporelles - Comprendre l’intérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer l’information portée par plusieurs variables - Appréhender l’idée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision - Apprécier les limites de v
Valoriser une production dans un contexte professionnel
Voir les compétences du bloc (2)
- Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête - Identifier l'importance de contextualiser ses données - Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents - Lors de la restitution des résultats, mesurer l’importanc
- Comprendre les intérêts de la data visualisation et de l’infographie - Mesurer l’importance d’une expression précise et nuancée dans la communication en français et dans une langue étrangère des résultats - Saisir l’intérêt de mobiliser de manière proactive des ressources métiers liées à l'environne
Modéliser les données dans un cadre statistique
Voir les compétences du bloc (1)
- Comprendre l’intérêt de planifier le recueil des données - Appréhender les difficultés et les limites rencontrées dans la mise en œuvre d’un terrain de collecte - Comprendre l’impact du type de données sur le choix de la modélisation à mettre en œuvre - Apprécier les limites de validité et les condi
Utiliser les outils numériques de référence
Voir les compétences du bloc (1)
- Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe.
Exploiter des données à des fins d’analyse
Voir les compétences du bloc (1)
- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation. - Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation. - Développer une argumentation avec esprit
S’exprimer et communiquer à l’oral, à l’écrit, et dans au moins une langue étrangère
Voir les compétences du bloc (1)
- Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française. - Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère.
Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle
Voir les compétences du bloc (5)
- Situer son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale
- Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique
- Prendre en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.
Se positionner vis à vis d’un champ professionnel
Voir les compétences du bloc (3)
- Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
- Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
- Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Le diplômé Science des données peut exercer dans tous les secteurs d’activité ; aussi bien dans les entreprises que dans les administrations ou les associations.
Quelques domaines d’applications parmi les plus significatifs : - commerce : marketing et gestion de la relation client (sociétés d’études de marché, grande distribution, banques et assurances, télécommunications, SSII,...) - santé : essais cliniques, études épidémiologiques, veille sanitaire, traitement de l’information médicale, économie de la santé (industrie pharmaceutique, recherche biomédicale, hôpitaux, organismes de santé publique, ...) - industrie : contrôle de qualité, fiabilité, études en recherche et développement (aéronautique, automobile, agroalimentaire,énergie,...) - services publics ou semi-publics : études socioéconomiques, gestion territoriale, aménagement du territoire, gestion des ressources, environnement (collectivités territoriales, directions régionales, observatoires de la santé, de l’économie, du tourisme,...) - Animateur ou assistant qualité ; Technicien qualité
Les emplois proposés par les entreprises correspondent à quatre profils de métier ou activités principales : chargé d’études statistiques,développeur statistique, data manager, chargé d’études décisionnelles – développeur décisionnel.
Fréquemment, les entreprises proposent des emplois combinant plusieurs métiers, par exemple chargé d’études statistiques / data manager.
Types d'emplois accessibles
- Data analyst - Développeur décisionnel/BI - Chargé d’analyse et de reporting - Data-manager - Gestionnaire de données - Chef de projet assistant à la maîtrise d'ouvrage (AMOA) - Analyste décisionnel - Développeur BigData - Consultant décisionnel / BI
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Avignon Universite — 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 41616 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 41616 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Science des données : Visualisation, conception d'outils décisionnels RNCP 41617
- Science des données : visualisation, conception d'outils décisionnels RNCP 35402
- Science des données pour une entreprise responsable RNCP 42300
- Science et génie des matériaux : Métiers de l’ingénierie des matériaux et des produits RNCP 35404
- Science et génie des matériaux : Métiers de l’ingénierie des matériaux et des produits RNCP 41619
- Science et génie des matériaux : Métiers de la caractérisation et de l’expertise des m… RNCP 41618
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.