EXPERT DONNEES FINANCIERE MASSIVE

Détails RNCP

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2026-12-20T23:00:00.000Z

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certificateurs

certificateur: NEOMA BUSINESS SCHOOL
siret_certificateur: 83429535400015

nsf_code

114g

romes

rome: M1201
libelle: Analyse et ingénierie financière

rome: C1301
libelle: Front office marchés financiers

rome: C1303
libelle: Gestion de portefeuilles sur les marchés financiers

rome: C1202
libelle: Analyse de crédits et risques bancaires

rome: C1204
libelle: Conception et expertise produits bancaires et financiers

blocs_competences

intitule: Traduire les problématiques des métiers financiers en solutions BI
liste_competences: Déployer un système de veille, en définissant le périmètre de recherche, les outils appropriés, ainsi que les canaux de collecte, en déterminant les outils de traitement et de diffusion de l’information afin d’appréhender le contexte et les innovations incombant à la structure financière. Cartographier les risques en identifiant et hiérarchisant les risques auxquels l’organisation est exposée afin de maîtriser ceux-ci dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou du projet en question. Etablir les règles et processus d’analyse adaptés aux données, en identifiant les données à corriger ou à exclure, afin d’améliorer la cohérence et la fiabilité du processus de décision basé sur ces données. Définir des espaces de stockage adaptés, en y agrégeant les données structurées et non-structurées afin de déployer des outils de Business intelligence. Définir les problématiques rencontrées dans les métiers financiers, en menant des entretiens avec les parties prenantes, en procédant à une analyse quantitative et qualitative des problématiques financières relevées, afin de définir les besoins en termes de solutions Data. Formaliser un cahier des charges en traduisant les besoins des métiers financiers en solutions techniques d’aide à la décision financière, afin de répondre aux problématiques des parties prenantes. Identifier des outils de data science adaptés, en intégrant l’innovation, en respectant la réglementation en vigueur, en vérifiant l’adéquation entre les outils d’extraction de données, les moteurs de calculs et les interfaces utilisateurs, afin d’élaborer la solution technique.
modalites_evaluation: 1 Mise en situation, 2 études de cas et 1 mise en situation professionnelle

intitule: Déployer des outils de gestion de données financières massives
liste_competences: Construire les solutions de stockage de données adaptées suivant la nature des données, structurées, non-structurées en vérifiant l’adéquation avec les moteurs de calculs et les interfaces clients, en utilisant le matériel adapté pour minimiser l’impact environnemental, afin d’assurer la bonne performance des outils déployés. Déployer l’environnement adapté à la taille des bases de données à la fois pour les données d’entrées des algorithmes (input) et des données de sortie (output) afin d’assurer une bonne maintenabilité des systèmes et des bases de données associées. Concevoir les algorithmes de data-science appropriés en procédant à des analyses préliminaires et en classant les algorithmes suivant leur précision afin de développer les outils de gestion de risque adaptés. Tester la fiabilité des algorithmes retenus en vérifiant leurs performances sur des données de validation afin de minimiser le risque d’erreur de modèle. Traduire la solution data en outil opérationnel, en intégrant les algorithmes data dans le processus opérationnel de l’entreprise en le testant dans un environnement data préexistant, afin d’implémenter les solutions définies dans un cahier des charges préexistent. Organiser le basculement au nouveau système, en assurant la transition des nouveaux algorithmes, en définissant les critères de passation, en faisant tourner en parallèle les systèmes à remplacer afin de garantir une transition sans incidents pour les utilisateurs.
modalites_evaluation: 1 Mise en situation et 3 mises en situation professionnelle

intitule: Analyser les modèles de données financières massives
liste_competences: Etablir des algorithmes de génération de flux financiers en utilisant des méthodes de simulation adaptées, afin de faciliter le processus décisionnel. Identifier le scénario optimal, en utilisant les simulations préalablement établies, en appliquant les outils d’optimisation du ratio rendements/risque, afin de maximiser les ressources de l’entreprise. Evaluer les risques inhérents au projet, en utilisant les concepts et techniques probabilistes, afin d’ajuster l’allocation de ressources initiales. Cartographier les modèles préalablement définis dans les scénarios, en utilisant les critères de plausibilité classiques afin de sélectionner le modèle prédictif le plus adapté au projet financier. Adapter les modèles sélectionnés pour l’utilisateur non technicien, en développant des interfaces ergonomiques, et en donnant la possibilité à l’utilisateur de faire tourner de nouvelles données afin de prendre les décisions d’investissement appropriées. Créer des outils numériques de consolidation des résultats obtenus par l’analyse des données massives en adaptant les outils de visualisation aux algorithmes de traitement des données afin de transformer les données techniques en informations exploitables par les parties prenantes et les décisionnaires. Présenter les résultats agrégés, en créant des présentations visuelles adaptées, en mettant en valeur les supports graphiques et en utilisant les techniques de présentation orale adaptées, afin d’aider les parties prenantes et les décideurs dans leurs processus d’analyse stratégique.
modalites_evaluation: 1 Mise en situation professionnelle et 2 études de cas

intitule: Piloter une activité Data dans une démarche d'amélioration continue
liste_competences: Organiser les conditions et modalités de travail de son équipe projet d’intégration/ de restructuration d’un modèle Data Science, en définissant les rôles et missions de chacun, en prenant en compte les éventuelles situations de handicap, en allouant les moyens humains, financiers et matériels nécessaires à chaque étape du projet, afin d’atteindre les objectifs du service. Définir les modalités de suivi et d’évaluation des objectifs, en fixant les indicateurs de performance individuels et collectifs pour chaque projet piloté et en planifiant les modalités de communication, afin d’optimiser les performances du service. Communiquer régulièrement sur la vision, les projets, les missions et les valeurs de l’organisation, en traduisant la portée opérationnelle, afin de fédérer et impliquer les collaborateurs autour d’objectifs partagés Evaluer les différents impacts des transformations en cours sur les collaborateurs et les projets, en définissant les modalités adaptées aux différents profils et personnalités de l’équipe, afin de déterminer les degrés et sources de résistance. Elaborer un plan d’accompagnement des collaborateurs, en adaptant les actions aux profils et résistances identifiés dans l’équipe, afin de contribuer à la mise en œuvre de la transformation. Mener une analyse réflexive de sa pratique professionnelle en tant que manager en identifiant son type de management, ses leviers personnels de motivation, ses modes de communication et sa gestion des situations de handicap, afin d'améliorer ses qualités relationnelles / interpersonnelles.
modalites_evaluation: Mise en situation professionnelle simulée - Mise en situation professionnelles reconstituée - Essai individuel portant sur le leadership

partenaires

Nom_Partenaire: NEOMA BUSINESS SCHOOL
Siret_Partenaire: 83429535400015
Habilitation_Partenaire: HABILITATION_ORGA_FORM

rncp_outdated

Non