Automatiser les traitements et les extractions de données éducatives
Concevoir et programmer des chaînes d’extraction, de transformation et de chargement des données avec SQL et Python ou R ; automatiser les mises à jour et les contrôles ; gérer les erreurs et assurer la traçabilité, la reproductibilité et la maintenance des traitements.
48 heures de travail · Réalisation professionnelle évaluée
À qui s’adresse cette compétence ?
Statisticiens, gestionnaires de données, analystes et cadres des systèmes d’information et des services d’études éducatives.
Prérequis et positionnement
Bases de statistique et de programmation, selon les opérations à réaliser ; acquis des blocs précédents ou compétences équivalentes démontrées.
Ce que vous saurez réaliser.
Concevoir et programmer des chaînes d’extraction, de transformation et de chargement des données avec SQL et Python ou R ; automatiser les mises à jour et les contrôles ; gérer les erreurs et assurer la traçabilité, la reproductibilité et la maintenance des traitements.
Votre programme et votre charge de travail.
La durée totale comprend les apprentissages, les ateliers, la production individuelle et l’évaluation. La répartition ci-dessous est une proposition pédagogique ; elle ne représente pas un supplément d’heures au CCT.
1 Interroger les données 6 h Écrire des requêtes SQL avec filtres, jointures et agrégations ; contrôler le nombre d’unités retournées. Séparer paramètres, identifiants et secrets de connexion.
2 Transformer par script 6 h Organiser fonctions, types, valeurs manquantes et règles de calcul. Tester les transformations sur de petits exemples avant de les appliquer au jeu complet.
3 Contrôler le traitement 8 h Définir tests de schéma, volumes, unicité et résultats attendus. Produire des messages d’erreur exploitables et empêcher la publication d’un résultat invalide.
Votre réalisation professionnelle.
Chaîne de traitement automatisée, reproductible et documentée, comprenant les scripts, les contrôles de qualité et le journal d’exécution.
Évaluation et preuves de maîtrise
Grille proposée : chaque critère est apprécié comme non démontré, partiellement démontré, maîtrisé ou maîtrisé avec autonomie et justification. La validation proposée exige la maîtrise de chaque critère et une contribution individuelle vérifiable. Une correction ciblée porte sur les critères insuffisamment démontrés. Aucun seuil chiffré n’est présenté comme une règle déjà publiée.
1. La chaîne respecte le contrat d’entrée et de sortie.
2. Les transformations sont testées et les erreurs détectées.
3. Une réexécution n’ajoute pas de doublons injustifiés.
4. Les journaux permettent d’identifier et de reprendre un échec.
5. Le dossier permet une exécution reproductible par un tiers.
Les ventilations horaires et critères signalés comme proposés dans le recueil restent des repères pédagogiques ; les modalités applicables sont précisées pour chaque session.
La qualification à laquelle ce CCT contribue.
Analyste et data scientist des données éducatives — Learning Analytics
Découvrir les cinq CCT et le projet intégrateur ↗
La validation d’un CCT ne vaut pas validation du CQP ou du master. La capitalisation dépend du périmètre, des preuves et des règles du parcours.
Référence de consultation dans le recueil du 4 octobre 2026 : CCT-057. Cette référence de classement ne remplace pas un code officiel de certification.
Votre certificat et vos acquis
Le CCT est un certificat IPPSEF, délivré après validation des évaluations prévues au programme. Vos productions constituent des preuves concrètes de compétences.
Le volume est exprimé en heures. Aucun nombre de crédits universitaires n’est attribué ici aux CCT ; leur prise en compte dans un diplôme relève de la procédure académique applicable.
Comprendre la validation et les passerelles ↗