Finance Data Science
Certifie la maîtrise des techniques de data science appliquées à la finance : modélisation quantitative, machine learning pour le risque et le trading, analyse de séries temporelles financières.
Compétences clés
- ✓Modélisation quantitative des marchés financiers
- ✓Machine learning pour le scoring de crédit et la détection de fraude
- ✓Analyse prédictive des séries temporelles financières
- ✓Optimisation de portefeuille et gestion du risque algorithmique
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data scientists en transition vers la finance
- →Analystes quantitatifs juniors
- →Ingénieurs financiers souhaitant valider leurs compétences ML
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en data science sans bases statistiques solides → voir d'abord Data Analyst Foundations
- →Quants seniors cherchant validation de stratégies complexes → voir Finance Quantitative Master 801
Prérequis & conditions d'accès
Maîtrise de Python ou R, statistiques avancées, bases de la finance.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Modélisation quantitative
Maîtrise des modèles stochastiques, GARCH, VAR et simulations Monte Carlo pour l'évaluation d'actifs.
Machine learning financier
Application des algorithmes supervisés et non supervisés aux problématiques de crédit, fraude et trading algorithmique.
Séries temporelles
Analyse ARIMA, Prophet, LSTM pour la prévision de prix, volumes et volatilité sur marchés financiers.
Gestion du risque
Calcul de VaR, CVaR, stress testing et backtesting de stratégies quantitatives selon normes Bâle III.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux quantitatifs et statistiques
Théorie des probabilités avancées : loi des grands nombres, théorème central limite, convergence. Distributions continues et discrètes : normale, log-normale, Student, Chi-2, Poisson. Processus stochastiques : chaînes de Markov, martingales, mouvement brownien. Statistiques inférentielles : tests d'hypothèses (t-test, chi-2), intervalles de confiance, p-values. Régression linéaire multiple, logistique, diagnostics de modèles (R², AIC, BIC). Corrélation, covariance, matrices de corrélation.
Modélisation des marchés financiers
Mouvement brownien géométrique et équation différentielle stochastique. Modèle Black-Scholes-Merton : dérivation, hypothèses, limites. Pricing d'options européennes et américaines par arbres binomiaux et trinomiaux. Greeks : delta, gamma, vega, theta, rho - calcul et interprétation. Modèles de volatilité : GARCH(1,1), EGARCH, GJR-GARCH. Volatilité implicite et smile de volatilité. Introduction aux modèles de taux (Vasicek, CIR). Simulations Monte Carlo pour le pricing de produits complexes.
Machine learning pour la finance
Préparation de données financières : gestion des valeurs manquantes, normalisation, feature engineering (ratios financiers, indicateurs techniques). Scoring de crédit : régression logistique, arbres de décision, Random Forest, XGBoost, métriques (AUC-ROC, Gini, KS). Détection de fraude : isolation forest, one-class SVM, autoencoders, gestion du déséquilibre. Trading algorithmique : reinforcement learning (Q-learning, DQN), backtesting, coûts de transaction. Clustering de portefeuilles et segmentation client (K-means, DBSCAN). Validation croisée temporelle, walk-forward analysis. Interprétabilité : SHAP values, LIME, contraintes réglementaires.
Analyse de séries temporelles et prévision
Stationnarité : tests ADF, KPSS, PP. Transformation de séries (différenciation, log). Autocorrélation (ACF) et autocorrélation partielle (PACF). Modèles ARIMA, SARIMA : identification, estimation, diagnostic. Prophet pour séries avec saisonnalité et événements. Réseaux de neurones récurrents : LSTM, GRU pour prévision de prix. Prévision de volatilité : modèles GARCH, réalisation vs prévision. Backtesting de stratégies : métriques de performance (Sharpe ratio, Sortino ratio, max drawdown, Calmar ratio). Gestion des coûts de transaction et slippage.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle est la différence avec les certifications CFA ou FRM ?
Le CFA couvre l'ensemble de la finance d'investissement sur 3 niveaux, le FRM se concentre sur le risque. PROVA Finance Data Science cible spécifiquement l'intersection data science/finance avec une approche technique et opérationnelle immédiate, sans le coût prohibitif (1000$+ par niveau CFA).
Quels langages de programmation sont évalués ?
Les cas pratiques utilisent Python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, arch). Une connaissance de R est un plus mais non obligatoire. Les bibliothèques financières comme QuantLib ou PyPortfolioOpt peuvent être mentionnées.
Faut-il connaître les produits dérivés complexes ?
Oui, au niveau Standard vous devez maîtriser les options européennes/américaines, futures, swaps basiques. Les produits exotiques sont abordés mais pas en profondeur. Le niveau Master 801 couvre les structures plus complexes.
La certification couvre-t-elle la crypto et DeFi ?
Non, cette certification se concentre sur la finance traditionnelle (actions, obligations, dérivés, crédit). Une certification dédiée Blockchain & DeFi est disponible séparément dans le catalogue PROVA.
Puis-je utiliser des librairies durant l'examen ?
Les cas pratiques se déroulent dans un environnement Jupyter pré-configuré avec les bibliothèques standards (pandas, sklearn, statsmodels). Vous n'avez pas accès à Internet mais la documentation locale est disponible.
Ils se sont certifiés
« Après 3 ans en data science tech, je voulais pivoter vers la finance. PROVA Finance Data Science m'a donné la crédibilité immédiate auprès des recruteurs en banque d'investissement. Le niveau technique est élevé, les cas pratiques réalistes. »
« Excellente certification pour valider ses compétences en modélisation du risque. Le référentiel couvre Bâle III et IFRS 9, indispensable pour travailler en conformité. Bien plus abordable que le FRM américain. »
« Les cas pratiques sur Jupyter sont proches de ce qu'on fait au quotidien : scoring de crédit, backtesting de stratégies. Le rapport PROVA DNA m'a permis d'identifier mes axes d'amélioration en séries temporelles. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires au CQF (Certificate in Quantitative Finance) niveau 1-2, avec orientation data science renforcée et sans le coût de 15 000£.
CQF est une marque de Fitch Learning. PROVA est indépendant et non affilié.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.