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Contrôler l'analyse et la qualité des données

Item

Libelle

Contrôler l'analyse et la qualité des données

Code

RNCP38478BC06

Liste des compétences

Manipuler et analyser des données complexes en vue de fournir un outil d'aide à la décision Evaluer la qualité et la fiabilité des données en identifiant les tendances et les modèles qui peuvent aider l'entreprise à atteindre ses objectifs Concevoir des outils d'IA et de visualisation de données efficaces via des solutions backend répondant aux besoins du client Développer des outils d'IA et de visualisation de données via des entrepôts de données répondant aux besoins du client

Modalités d'évaluation

2 mises en situation professionnelle reconstituées relatives aux 2 activités constituant le bloc de compétences : - A partir d'un extrait de flux de données brut, fourni par le certificateur, le candidat doit : Collecter des données pertinentes et fiables pour pouvoir les analyser de manière approfondie. Pour ce faire il doit mettre en place un système de contrôle de qualité pour garantir la précision des données. Il peut utiliser des techniques telles que l'analyse de la variance, les tests de normalité et les tests de significativité. Procéder à une analyse exploratoire des données pour identifier les tendances et les modèles. Il peut utiliser des outils tels que les histogrammes, les diagrammes en boîte et les nuages de points pour visualiser les données et détecter les relations entre les variables. Identifier les valeurs aberrantes et les corriger si nécessaire. Procéder à des analyses plus avancées pour fournir un outil d'aide à la décision. Par exemple, il peut utiliser des techniques telles que la régression linéaire, l'analyse de régression multiple et l'analyse de corrélation pour modéliser les relations entre les variables et prédire les résultats futurs. Il doit également s'assurer que les résultats soient interprétés correctement et communiqués clairement aux parties prenantes. Identifier les sources potentielles d'erreurs et de biais, telles que des erreurs de saisie ou des échantillons non représentatifs, et mettre en place des mesures pour atténuer ces problèmes. Le candidat doit également utiliser des techniques telles que la validation croisée pour évaluer la performance des modèles et s'assurer qu'ils sont suffisamment fiables pour être utilisés comme outil d'aide à la décision - A partir de données massives et d'une architecture technique fournies par le certificateur, le candidat doit : Développer des outils d'IA en utilisant les entrepôts de données précédemment créés, afin de fournir des insights et des analyses pertinentes. Créer des visualisations de données attrayantes et informatives pour faciliter la compréhension des résultats et aider le client à prendre des décisions éclairées. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité pour assurer la fiabilité des données utilisées dans les analyses et les visualisations. De plus, il doit optimiser les processus de collecte, de traitement et de stockage des données pour garantir une efficacité maximale