📋L'essentiel de la fiche RNCP 35402
| Intitulé | Science des données : visualisation, conception d'outils décisionnels |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP35402 |
| Niveau de qualification | Niveau 6 (Bac+3/4) |
| Certificateur | Avignon Universite +14 co-certificateurs |
| Date d'échéance | 31 août 2026 |
| Début des parcours | 1er septembre 2021 |
| Code NSFs | 114 — Mathématiques326 — 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 STID 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 STID 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 :
1.
contribuer à la conception d’études, d’enquêtes et à la réalisation d’analyses statistiques, 2.
développer des programmes / applications d’analyse statistique et/ou de restitution, 3.
concevoir, réaliser et gérer des bases de données, 4.
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
Développement d'un outil décisionnel - Dans le contexte du déploiement d'une solution décisionnelle - Dans le contexte d'automatisation de reporting et de visualisation
🧩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 (14)
- 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 de base et leur contexte d’usage
- Prendre conscience de l’intérêt de la programmation
- Comprendre l’organisation des données de l’entreprise
- Réaliser le rôle central et spécifique de l'entrepôt de données dans la chaine décisionnelle
- Identifier et résoudre les problèmes d’intégration de sources complémentaires et hétérogènes
- Comprendre la nécessité de tester, corriger et documenter un programme
- Apprécier l’intérêt de briques logicielles existantes et savoir les utiliser
- Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données
- Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation
- Savoir mener une veille technologique
Analyser statistiquement les données
Voir les compétences du bloc (15)
- 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 statistique
- Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables.
- Comprendre l'intérêt de l’utilisation d’un modèle probabiliste
- Appréhender la notion de fluctuation d'échantillonnage, notamment à l’aide de simulations probabilistes
- Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire
- 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 validité et les conditions d’application d’une analyse
- Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté
- Saisir l’importance de la mise en œuvre de méthodes adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …)
- Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l’analyse des données complexes (données massives, données mal structurées…)
- Comprendre les mécanismes de bases de l’intelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d'apprentissage et échantillons de test…)
Valoriser une production dans un contexte professionnel
Voir les compétences du bloc (17)
- 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’importance d’expliciter également la démarche suivie
- 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'environnement (y compris économique, international…)
- Savoir défendre ses choix d’analyses
- Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats
- Prendre conscience de la rigueur requise dans ses productions et dans la communication à leur propos
- Comprendre les enjeux des relations en milieu professionnel adaptées à l’interlocuteur et à sa culture
- Savoir transformer la donnée pour la mettre en conformité avec des normes (anonymisation, normalisation)
- Mesurer l'impact d'un respect de la législation en terme de droit des données
- Identifier les clés d'une bonne communication (procédure et techniques utilisées)
- Mesurer l'importance de comprendre et de répondre à l'ensemble des problématiques posées
- Être force de proposition
- Prendre conscience de la nécessité d'intégrer la vision de l'interlocuteur (transversalité, international, multiculture, niveau d'expertise...)
Développer un outil décisionnel
Voir les compétences du bloc (8)
- Comprendre le rôle fondamental de l’analyse des besoins et de l’existant dans un projet décisionnel (architecture, visualisation...)
- Percevoir les enjeux de l’automatisation et de l'interopérabilité d’un ensemble de tâches
- Prendre conscience des différences entre outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté
- Comprendre le cycle de vie d’un projet informatique
- Prendre conscience de la nécessité d’utiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données
- Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé
- Réaliser l’intérêt d’appliquer les méthodes de développement dans la réalisation d’un projet informatique
- Apprécier l’intérêt de l’utilisation d’un gestionnaire de versions de code
Usages des outils numériques
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.
Exploitation de 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 crit
Expression et communication écrites et orales
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.
Action en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle
Voir les compétences du bloc (1)
- 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 act
Positionnement vis à vis d’un champ professionnel
Voir les compétences du bloc (1)
- 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
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Le diplômé STID 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.
La Statistique et l’Informatique décisionnelle sont des spécialités utiles dans presque tous les secteurs d’activité
Types d'emplois accessibles
Data analyst Développeur décisionnel/BI Chargé d’analyse et de reporting Data-manager Gestionnaire de données Chef de projet 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 35402 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 35402 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Science des données pour une entreprise responsable RNCP 42300
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Source des données : France Compétences — Répertoire national des certifications professionnelles (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 24 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.