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Automatisation du traitement des données : nettoyage, complétion, correction, uniformisation

Item

Libelle

Automatisation du traitement des données : nettoyage, complétion, correction, uniformisation

Code

RNCP37429BC02

Liste des compétences

Effectuer des choix méthodologiques pour l'automatisation des traitements et les documenter avec clarté et concision Utiliser les outils et méthodes modernes : méthodes agiles afin de permettre le travail en équipe, outils de suivi de projets, logiciel adapté à la rédaction de code Manipuler des structures de données (chaînes de caractères, listes, dictionnaires et tuples) et utiliser l'algorithmie (variables, boucles, itérateur, conditions, fonctions) afin de traduire en script des besoins de traitements de données Appliquer les bonnes pratiques de la programmation afin d'avoir un code organisé, réutilisable et partageable dans un cadre professionnel Utiliser les tableaux de données (notamment les DataFrames avec Python et Pandas) afin de faciliter l'import, la manipulation et la fusion de données Nettoyer les données, retraiter les valeurs aberrantes (outliers) et les valeurs manquantes afin d'éviter les impacts sur l'exploitation et le traitement des bases de données Utiliser les expressions régulières (RegEx) pour traiter les valeurs textuelles et permettre une anonymisation des données personnelles dans le cadre du RGPD

Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle : Structuration d'outils / programmes de traitement de données selon des objectifs Cadre de mise en œuvre et de déroulement de l'évaluation : Les candidats doivent, à partir d'objectifs définis de traitement de données, structurer des outils et utiliser des algorithmes afin de manipuler des tableaux de données, et automatiser le nettoyage notamment des valeurs manquantes et aberrantes. Evaluation individuelle des candidats par un examinateur