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CompTIA · COMPTIA-DATA · Intermediate

CompTIA Data+ — Questions d'entraînement et examen blanc

Prépare COMPTIA-DATA avec des questions d’entraînement originales et des réponses clairement expliquées. Demande des précisions à Alex, ton tuteur IA, repère les sujets à revoir grâce à tes résultats et entraîne-toi à gérer ton temps avec des examens blancs chronométrés.

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90Questions de l’examen blanc
90minTemps imparti
675/ 900Score requis

Vérifié auprès de CompTIA · septembre 2026 · Version actuelle de l’examen

Présentation

À propos de l’examen

CompTIA Data+ (DA0-002) est une certification de début de carrière, indépendante de tout éditeur, qui valide les compétences nécessaires pour analyser, interpréter et communiquer des insights de données au service de décisions métier éclairées. Elle couvre l’ensemble du cycle de vie de l’analyse de données, depuis l’acquisition et la préparation jusqu’à l’analyse, la visualisation et la gouvernance.

La version 2 élargit le programme aux concepts d’IA, aux environnements de données cloud et aux cadres de conformité émergents. Data+ s’adresse idéalement aux aspirants data analysts, aux spécialistes de la business intelligence et aux professionnels en reconversion vers des postes d’analyse. Elle correspond au rôle professionnel Data Analyst du NICE Framework (IO-WRL-001).

Essaie les questions d’entraînement

Essaie cinq questions sur COMPTIA-DATA

Entraîne-toi avec cinq questions de la banque actuelle de l’app pour CompTIA Data+, accompagnées de leurs réponses et explications.

Analyse des données1 / 5

Un analyste de données reçoit un jeu de données volumineux comportant 200 variables (colonnes) pour construire un modèle de classification. Beaucoup de ces variables sont peut-être redondantes ou sans intérêt. Quelle technique l'analyste doit-il utiliser pour réduire le nombre de variables tout en conservant l'information la plus importante ?

AlexExplication complète d’Alex

Avec 200 variables, l'analyste se heurte au « fléau de la dimensionnalité » : trop de variables entraînent du surapprentissage, des temps d'entraînement plus longs et une mauvaise généralisation. La réduction de dimensionnalité règle ce problème par la sélection de variables (supprimer les variables sans intérêt à partir des corrélations ou des scores d'importance) ou par l'extraction de variables comme PCA, qui crée de nouvelles composantes captant le maximum de variance dans moins de dimensions (CompTIA Data+ Obj 3.2 ; NIST SP 800-188). Pourquoi pas les autres ? L'imputation comble les valeurs manquantes : elle ne réduit pas le nombre de variables. La déduplication supprime les lignes en double, pas les colonnes. Le chiffrement protège les données mais ne change rien à la dimensionnalité. Astuce d'examen : « trop de variables » = réduction de dimensionnalité ; « valeurs manquantes » = imputation ; « enregistrements en double » = déduplication.

Sourcescikit-learn.org

Acquisition et préparation des données2 / 5

Un ingénieur de données charge des données d'un fichier CSV vers une table de base de données. Le CSV contient 100 000 lignes, mais après le chargement la table n'en affiche que 95 000. Quel problème de qualité des données en est LE PLUS probablement responsable ?

AlexExplication complète d’Alex

Les tables de base de données imposent des contraintes que les fichiers CSV ignorent, si bien que les lignes qui enfreignent ces règles sont rejetées pendant le chargement. Les infractions courantes sont : NOT NULL (valeurs obligatoires manquantes), les types de données incompatibles (du texte dans des colonnes numériques), UNIQUE/PRIMARY KEY (identifiants en double), CHECK (valeurs hors plage) et FOREIGN KEY (références orphelines). Les 5 000 lignes manquantes apparaissent dans un journal d'erreurs ou de rejets (CompTIA Data+ Obj 4.1 ; DAMA DMBOK chap. 13). Pourquoi pas les autres ? Les bases de données ne compressent pas les lignes automatiquement pendant le chargement : la compression est une optimisation du stockage. La taille du fichier ne limite pas le chargement (les données sont transmises par lots). Les licences ne plafonnent pas les tables à un nombre de lignes arbitraire. Astuce d'examen : lignes source > lignes chargées = violations de contraintes ; rapproche toujours les comptages et consulte les journaux de rejet.

Sourcepostgresql.org

Gouvernance des données3 / 5

Une entreprise veut surveiller en temps réel la qualité des données de son pipeline ETL. Quelle approche est LA PLUS efficace pour une surveillance automatisée de la qualité des données ?

AlexExplication complète d’Alex

Les règles de validation automatisées intégrées au pipeline ETL détectent les problèmes de qualité dès l'ingestion, avant que les mauvaises données n'atteignent les rapports. Elles comprennent des contrôles de valeurs nulles, la validation des types, des contrôles de plage, des contraintes d'unicité, la détection statistique d'anomalies (variations du nombre de lignes, dérive de distribution) et l'application des règles métier. Des outils comme Great Expectations, dbt tests et Monte Carlo automatisent ces contrôles et alertent en cas de dépassement de seuil (CompTIA Data+ Obj 4.1 ; DAMA DMBOK chap. 13). Pourquoi pas les autres ? Les sauvegardes complètes protègent de la perte de données, pas des problèmes de qualité : elles conservent aussi les mauvaises données. N'examiner la qualité que lorsque les utilisateurs signalent un problème est réactif : le mal est déjà fait. Les contrôles ponctuels manuels mensuels passent à côté de tout ce qui survient entre deux revues et ne passent pas à l'échelle. Astuce d'examen : proactif = règles automatisées + alertes en temps réel ; réactif = plaintes des utilisateurs + revues manuelles espacées.

Sourcedocs.aws.amazon.com

Visualisation et reporting4 / 5

Une organisation construit une plateforme d'analytique en libre-service. Des utilisateurs métier non techniques vont créer eux-mêmes leurs rapports et leurs tableaux de bord. Quelle capacité est LA PLUS déterminante pour permettre l'analytique en libre-service ?

AlexExplication complète d’Alex

Une couche sémantique fait abstraction du modèle de données physique en le traduisant en termes métier, ce qui permet à des utilisateurs non techniques de construire des rapports sans SQL. Au lieu d'interroger « tbl_txn.amt_usd » avec des JOIN complexes, les utilisateurs voient « Chiffre d'affaires » comme une métrique gouvernée et prédéfinie. Capacités clés : un nommage compréhensible par les métiers, des calculs prédéfinis (par exemple la marge brute), des définitions normalisées qui garantissent la cohérence et des relations simplifiées qui masquent la complexité des JOIN. Des outils comme Looker LookML, la couche sémantique de dbt et les modèles de données de Tableau offrent cela (CompTIA Data+ Obj 5.3 ; Gartner Augmented Analytics). Pourquoi pas les autres ? Les dépôts de code ETL exigent des compétences de développeur : l'inverse du libre-service. Le SQL en ligne de commande réclame une expertise technique que les utilisateurs non techniques n'ont pas. L'accès administrateur à la base de données est réservé aux DBA, pas à ceux qui construisent des rapports, et il pose des risques de sécurité. Astuce d'examen : libre-service = couche sémantique + glisser-déposer ; analytique technique = SQL + code.

Sourcedocs.getdbt.com

Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

Banque de questions

362 questions d’entraînement

La banque de questions Pass-IT te permet de t’entraîner pour COMPTIA-DATA. Un examen blanc Pass-IT comporte 90 questions à traiter en 90 minutes : ces paramètres sont ceux de l’entraînement.

Détails de la banque de questions : COMPTIA-DATA

Informations sur l’examen vérifiées auprès de CompTIA5 septembre 2026

date de la dernière vérification auprès de la source officielle de CompTIA

Score requis675 / 900

selon les informations publiées par CompTIA

Objectifs du guide18 objectifs répertoriés dans le guide officiel

répartis entre 5 domaines dans le guide officiel de l’examen

Taille de la banque362 questions

= La taille de la banque équivaut à 4 séries de 90 questions. Cela ne signifie pas que chaque examen blanc utilise une série distincte.

Domaines du programme5 domaines dans le programme de l’examen

Data Concepts and Environments 74 · Data Acquisition and Preparation 74 · Data Analysis 94 · Visualization and Reporting 68 · Data Governance 52

Questions marquées comme vérifiées à partir des sources344 sur 362

questions dont la réponse, les choix et l’explication sont enregistrés comme ayant été vérifiés à partir de la documentation officielle de CompTIA

Comment les questions sont créées →

Domaines de l’examen

Contenu de l’examen

L’analyse de données pèse le plus lourd avec 24 % : l’enjeu, c’est de repérer quelle méthode statistique ou quelle fonction correspond à une question donnée, pas de faire du calcul brut. Vient ensuite l’acquisition et la préparation des données à 22 %, qui couvre les requêtes, les workflows ETL/ELT et les techniques de nettoyage comme le parsing et l’imputation. Les concepts et environnements de données d’un côté, la visualisation et le reporting de l’autre sont à égalité avec 20 % chacun (le premier porte sur les types de bases de données et les outils BI, le second sur le choix des graphiques et la diffusion des dashboards). La gouvernance des données ferme la marche à 14 % et interroge la documentation, la traçabilité et les notions de conformité comme le RGPD.

Quatre points seulement séparent les quatre plus gros domaines : tu ne peux donc en sacrifier aucun sans mettre sérieusement ton score en danger. La gouvernance des données est à part par son poids, mais pas par sa difficulté. Ses questions sur la lignée des données, la rétention et la conformité en matière de confidentialité reviennent tout au long de l’examen, même quand ce n’est pas le sujet principal de la question.

Programme de l’examen : COMPTIA-DATA

Data Concepts and Environments20%

Explain core data concepts including database types, data structures, and file formats, identify common data sources and storage infrastructure, and survey the coding environments, BI tools, and AI concepts used in data analysis.

≈ 12 h
Data Acquisition and Preparation22%

Acquire data through querying, integration, and ETL/ELT processes, identify data quality issues such as missing values and duplication, and apply transformation and cleansing techniques including parsing, standardization, and imputation.

≈ 13 h
Data Analysis24%

Match the audience and format to the analysis being delivered, pick the statistical method or function that actually answers the question at hand, and work through basic connectivity, data, and query troubleshooting when something breaks.

≈ 14 h
Visualization and Reporting20%

Choose appropriate visual elements and design conventions for charts and dashboards, select delivery methods such as executive summaries and self-service portals, and troubleshoot reporting issues like stale data and slow refresh rates.

≈ 12 h
Data Governance14%

Apply data management concepts such as documentation, lineage, and versioning, summarize compliance requirements like GDPR and data retention, and compare privacy protection practices and data quality assurance methods.

≈ 8 h

Format

Format de l’examen et types de questions

L’examen comporte au maximum 90 questions à traiter en 90 minutes. On y trouve des QCM et des questions basées sur la performance (PBQ) qui te placent dans un scénario d’analyse de données : interpréter un jeu de données, choisir la visualisation adaptée ou repérer un problème de qualité de données. Le score de réussite est de 675 sur une échelle allant de 100 à 900. Une PBQ de simulation peut être mise de côté puis reprise plus tard, alors décide tôt combien de temps tu es prêt à y consacrer.

Types de questions : COMPTIA-DATA

Choix multiple74%

Sélectionne la seule réponse qui répond le mieux aux exigences de la question.

Réponse multiple20%

Sélectionne plusieurs réponses. Respecte le nombre de choix demandé dans la question.

Mise en situation6%

Réalise une tâche pratique dans un environnement simulé en respectant les exigences indiquées.

Consulte CompTIA pour les informations officielles sur les formats de questions. Les proportions affichées décrivent la banque de questions Pass-IT et ne permettent pas de déduire celles de l’examen officiel.

Organisation

Préparation à COMPTIA-DATA

CompTIA Data+ se passe dans un centre d’examen Pearson VUE ou en ligne avec un surveillant, en anglais et en japonais. La certification est valable trois ans. Pour la renouveler, tu peux cumuler 20 CEU, obtenir une certification CompTIA de niveau supérieur ou repasser la version en vigueur de l’examen.

Préparation et modalités : COMPTIA-DATA

Préparation

Exemple de durée de préparation35–90 h

fourchette illustrative pour t’organiser : de 35 h avec une expérience pertinente à 90 h si tu débutes ; tes besoins peuvent se situer en dehors de cette fourchette

NiveauIntermédiaire
Connaissances conseilléesAucun prérequis officiel. Une expérience de 18 à 24 mois en analyse de données est recommandée.

Passage de l’examen et maintien de la certification

Modalités de passageCentres d'examen Pearson VUE ou surveillé en ligne
Conditions de nouvelle tentativeAucune attente pour la 2e tentative ; 14 jours d'attente à partir de la 3e tentative
Validité de la certification3 ans

Tu dois valider des activités de formation continue (CE) au cours d'un cycle de renouvellement de 3 ans. Plusieurs options s'offrent à toi : CertMaster CE, l'obtention d'une certification CompTIA de niveau supérieur, des certifications IT hors CompTIA, des formations, des publications ou encore ton expérience professionnelle. Des frais CE sont à prévoir.

Crédits de formation continue20
Guide officielConsulter le site de l’organisme

Conseils de révision

Erreurs fréquentes

Points à revoir : COMPTIA-DATA

  1. 01Statistical Concepts

    Tu dois maîtriser les statistiques de base : moyenne, médiane, mode, écart-type, corrélation, régression

  2. 02Data Visualization

    Savoir quel type de graphique (barres, courbes, nuage de points, camembert, carte de chaleur) convient à chaque situation

  3. 03Data Quality

    Comprendre les notions de nettoyage des données, de déduplication, de normalisation et de validation

  4. 04SQL Basics

    Des requêtes SQL simples apparaissent : SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY, ORDER BY

S’entraîner avec des questions et des explications sur Pass-IT →

Questions

Questions fréquentes

Combien de temps dure l’examen CompTIA Data+ ?

L’examen CompTIA Data+ comporte 90 questions et le temps imparti est de 90 minutes.

Quel score faut-il obtenir pour réussir CompTIA Data+ ?

Le score requis pour réussir l’examen CompTIA Data+ est de 675 / 900.

Quels points méritent une attention particulière pendant la préparation de CompTIA Data+ ?

Les points à revoir comprennent Statistical Concepts, Data Visualization, Data Quality, SQL Basics. Travaille sur des exemples pour vérifier que tu comprends les distinctions et que tu peux expliquer ta réponse.

Comment la pondération de l'examen Data+ est-elle répartie ?

Data analysis est le domaine le plus important avec 24%, devant data acquisition and preparation à 22%, puis data concepts and environments et visualization and reporting à 20% chacun. Data governance ferme la marche avec 14%. Cette répartition volontairement plate fait que Data+ récompense l'étendue des compétences plutôt qu'une seule spécialité pointue.

Faut-il de l'expérience avant de passer Data+ ?

Il n'y a aucun prérequis formel. CompTIA recommande 18 à 24 mois de pratique en data analytics, et le catalogue prévoit environ 60 heures. L'examen part du principe que tu as déjà nettoyé au moins une fois un jeu de données bancal, car le domaine consacré à la préparation est écrit sous cet angle.

Data+ ou une certification analytics d'un éditeur ?

Data+ est indépendante des éditeurs et évalue le workflow analytique lui-même : acquisition, nettoyage, analyse, visualisation et gouvernance. Microsoft PL-300 évalue le même workflow à travers Power BI, et ses réponses sont des réponses Power BI. Choisis Data+ si tes outils changent d'un poste à l'autre, et l'examen éditeur si ton employeur a déjà tranché sur l'outil.

Comment renouvelles-tu Data+ ?

Data+ fonctionne sur un cycle de formation continue de trois ans. Les activités valables incluent CertMaster CE, l'obtention d'une certification CompTIA de niveau supérieur, d'autres certifications IT, des formations, des publications ou une expérience professionnelle documentée. Tu dois les déclarer avant la fin du cycle, pas après.

Au bout de combien de temps peux-tu repasser Data+ ?

Aucun délai d'attente avant la deuxième tentative. À partir de la troisième, CompTIA impose 14 jours entre deux passages.

Une certification, 12 mois

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