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Institut des Hautes Études Technologiques et Commerciales

Compétences

Préparer et fiabiliser un jeu de données

Une analyse vaut ce que valent ses données d'entrée. Nettoyer, réconcilier, dédoublonner, documenter : c'est le travail qui occupe la plus grande part du temps d'un professionnel de la donnée, et celui qui décide de la confiance accordée à tous les chiffres qui suivent.

Le travail qui rend un chiffre défendable

Deux services qui annoncent deux chiffres différents pour la même réalité : la situation est banale, et elle a presque toujours la même origine — des règles de préparation implicites, connues d'une seule personne. La compétence consiste à rendre ces règles explicites : quelle source fait foi, comment on rapproche deux identifiants, ce qu'on fait d'une valeur manquante, à quel moment on rejette une ligne. Une fois écrites, ces règles se contrôlent, se rejouent et se transmettent — et le chiffre devient défendable en réunion.

  • Établir les règles de nettoyage d'une source et les rendre reproductibles
  • Réconcilier deux référentiels qui n'emploient pas les mêmes identifiants
  • Poser des contrôles de qualité automatiques sur un flux entrant
  • Documenter la provenance et la définition de chaque indicateur produit

Les blocs qui la construisent

La compétence se construit bloc après bloc, dans l'ordre des années. Vous voyez ici exactement où elle est enseignée, et pour combien d'heures encadrées.

Bloc d'enseignementProgrammeHeures encadréesAnnée
Qualité et préparation des donnéesBusiness Intelligence et Pilotage200 hAnnée 1
Ingénierie des donnéesCursus Data Science — Bac+5240 hAnnée 1
Nettoyage et préparation des donnéesCertificat Intelligence Artificielle et Décision d'Entreprise40 hAnnée 1
Bases de données et requêtesBusiness Intelligence et Pilotage240 hAnnée 1

Vers quels postes elle mène

Aux niveaux 6 et 7, l'expérience professionnelle fait partie des conditions d'entrée.

Titre professionnelMétier viséNiveauVolume encadré
Opérateur de données et annotationopérateur de données, annotateur, préparateur de jeux de données4 · Employé et ouvrier qualifié600 h
Technicien données et intelligence artificielle appliquéetechnicien data, intégrateur de solutions IA5 · Technicien supérieur et agent de maîtrise700 h
Analyste de donnéesdata analyst6 · Responsable et cadre750 h

Le niveau que vous atteignez

Vous prenez en charge une source brute et vous en livrez un jeu de données contrôlé, documenté et rejouable à l'identique. Le niveau se lit dans les volumes autant que dans les intitulés : voici les deux, côte à côte.

blocs d'enseignement
4

Règle du catalogue : un crédit vaut vingt-cinq heures de travail, dont dix heures encadrées.

d'enseignement encadré
720 h
crédits cumulés
72
titres professionnels concernés
3

Les entrées possibles

Le niveau annoncé indique le titre visé ; la durée, l'engagement réel en mois de travail encadré.

ProgrammeNiveauDuréeFrais
Business Intelligence et PilotageLicence2 ans5 000 000 GNF par an
Cursus Data Science — Bac+5Master2 ans7 200 000 GNF par an
Certificat Intelligence Artificielle et Décision d'EntrepriseCertification professionnelle5 mois3 600 000 GNF au total

Avant de vous décider

Cette compétence intéresse-t-elle un non-informaticien ?

Elle intéresse d'abord ceux qui produisent des chiffres : contrôle de gestion, exploitation, ressources humaines, conformité. Le certificat en quatre blocs a été conçu pour eux.

Quel outillage sert de support aux travaux ?

Le tableur pour les volumes courants, le SQL et Python pour les volumes importants. Le raisonnement enseigné vaut pour les trois, ce qui rend le choix de l'outil secondaire.

Combien de temps prend la préparation dans un projet réel ?

L'essentiel du calendrier, et le cursus le reflète : 200 heures encadrées y sont consacrées, contre 160 à la modélisation. C'est un choix de programme assumé.

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