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Réussir l’épreuve pratique de la certification DataCamp

Devenir un professionnel des données certifié DataCamp demande du travail et de la préparation, mais c’est un excellent moyen de montrer aux employeurs que vos compétences sont prêtes pour le terrain. Dans cet article, nous partageons nos meilleurs conseils pour vous préparer et réussir l’épreuve pratique de la certification DataCamp.
Actualisé 18 sept. 2026  · 3 min lire

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ChatGPTClaudePerplexity

Un élément unique du parcours de certification DataCamp est l’épreuve pratique, un projet ouvert qui reproduit une situation réelle. C’est la partie que j’apprécie particulièrement. C’est là que nous évaluons votre capacité à tout rassembler et à l’appliquer à un enjeu métier. 

Nos évaluations sont un excellent entraînement pour les épreuves chronométrées, mais nous avions peu de ressources pour vous préparer au volet pratique. Ce n’est plus le cas !

Au début de l’été, nous avons lancé la page Ressources pour l’épreuve pratique, où vous trouverez tout ce qu’il faut : grilles d’évaluation, examens blancs et même des exemples de solutions rédigés par notre équipe. Et, le mois dernier, nous avons analysé en profondeur les difficultés les plus fréquentes rencontrées lors des épreuves pratiques. 

Voici maintenant une synthèse de ces contenus et mes meilleurs conseils pour réussir l’épreuve pratique.  

  • Identifiez clairement les types de graphiques attendus. Ne pas présenter les bonnes compétences ici est la première cause d’échec. Cet article entre dans le détail. Nous voulons voir que vous savez produire différents types de visualisations et surtout quand les utiliser. Pensez aussi à choisir le type de graphique adapté aux données.

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                              Exemples de graphiques univariés et multivariés : nous voulons voir les deux à l’épreuve pratique 

  • Validez toutes vos données ! La validation des données est un aspect souvent négligé du travail analytique. Vous l’avez peut-être peu pratiquée dans vos cours, mais ignorer cette étape peut mener à des conclusions ou recommandations erronées. Dans l’épreuve pratique, c’est une exigence simple à satisfaire, mais la raison la plus fréquente d’échec est de ne pas montrer clairement que vous avez bien validé l’ensemble des données. Consultez cet article pour en savoir plus.
  • Ajustez deux modèles. Cela concerne uniquement les data scientists, mais nous constatons régulièrement des erreurs ici. Ce n’est pas le moment d’essayer tous les modèles que vous connaissez, mais il est important d’en entraîner plusieurs et de comparer leurs performances, comme vous le feriez en entreprise. Restez simple : nous devons en voir deux, pas plus, et il n’y a pas de points supplémentaires pour des modèles additionnels. Lisez cet article pour approfondir.  
  • Reliez vos analyses à l’enjeu métier. Au niveau Professional, nous voulons vérifier que vous savez faire le lien entre l’analyse et l’application business. Montrez que vous avez compris les objectifs métier et formulez les prochaines étapes recommandées pour l’entreprise. Reportez-vous à la grille d’évaluation correspondant à votre rôle.
  • N’oubliez pas qu’il s’agit d’un examen et que nous évaluons des compétences précises. Allez à l’essentiel et concentrez-vous sur ce qui est attendu. Beaucoup échouent en voulant tout montrer et en passant à côté des compétences que nous recherchons. Relisez la grille d’évaluation et tenez-vous-y !

Si vous avez encore des questions, consultez la page de ressources et inscrivez-vous à l’un de nos prochains ateliers, où vous aurez l’opportunité de poser vos questions à un membre de l’équipe. 

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