Data science : programmation en langage R

Objectifs et contexte de la certification :

Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire de la certification est capable de créer une fonction en langage R, sous forme de package, en respectant les bonnes pratiques de développement pour permettre son usage par d’autres utilisateurs dans l’environnement R.

Cette certification permet à des professionnels du traitement de données (Big Data) de créer leurs propres outils dans un environnement et un langage libre de droit. 

Pour les développeurs, cette certification permet d’acquérir un nouveau langage et de maitriser les outils liés au traitement de grands volumes de données (Big Data).

Cette certification permet aux entreprises, organisations et administrations d’accéder à des compétences de traitement et d’exploitation de grands volumes de données sur leurs cœurs de métiers et ce de façon industrielle. Ils peuvent ainsi valoriser leur capital « data » via une usine logicielle et accéder à de nouvelles informations pour la prise de décision stratégique.

Compétences attestées :

1. Identifier l’opportunité de factoriser un ensemble de lignes de codes pour en faire une ou plusieurs fonctions intégrées dans un package en langage R
2. Développer les fonctions d’un package en langage R en respectant les protocoles de versionnage et de documentation, dans un environnement logiciel R adapté, et procéder à des tests fonctionnels pour chaque fonction, afin que le package soit utilisable par des tiers et de faciliter les évolutions futures.
3. Définir et réaliser l’ensemble des tests fonctionnels globaux d’un package développé en langage R (périmètre des tests, écriture des lignes de codes permettant les tests), puis compiler le package afin de permettre sa livraison aux utilisateurs finaux.

Modalités d'évaluation :

Cas pratique : Sur la base de la demande d’un utilisateur pour le traitement de données, le candidat doit développer un package en langage R. Pour cela, il doit décrire les fonctions nécessaires, développer le package en langage R, réaliser les tests fonctionnels.