Le cadre mondial des aptitudes et des compétences pour le monde numérique

Science des données DATS

Application de mathématiques, statistiques, exploration de données et techniques de modélisation prédictive pour obtenir des informations, prédire les comportements et générer de la valeur à partir des données.

Notes d’orientation

La science des données est généralement utilisée pour analyser des données à volume élevé, grande vitesse et grande variété (chiffres, symboles, texte, son et image).

Les activités peuvent inclure -- mais ne sont pas limitées à :

  • intégration de méthodes issues des mathématiques, statistiques et modélisation probabiliste à l'aide de langages, outils et techniques de programmation spécialisés
  • sourçage et préparation des données pour analyse
  • identification, validation et exploitation d’ensembles de données internes et externes générés à partir d'un large éventail de processus
  • développement des constatations prospectives, prédictives, en temps réel et basées sur des modèles pour créer de la valeur et favoriser une prise de décision efficace
  • découverte, sélection, acquisition et ingestion des sources de données,
  • intégration et nettoyage des données pour les adapter aux besoins
  • développement d’hypothèses et exploration de données à l'aide de modèles et de sandboxes analytiques
  • affinage des exigences, validation, formation et évolution de modèles au fil du temps pour découvrir des constatations plus approfondies, faire des prédictions ou générer des recommandations
  • utilisation de techniques analytiques avancées, y compris -- mais non limités à -- l'exploration de données / texte, l'apprentissage machine, l'appariement de gabarits, la prévision, la visualisation, l'analyse sémantique, l'analyse de sentiments, l'analyse de réseaux et clusters, les statistiques multivariées, l'analyse graphique, la simulation, le traitement d'événements complexes, réseaux neurales.

Niveaux

Définis aux niveaux suivants : 2 3 4 5 6 7

Science des données: Niveau 1

Cette compétence n'est pas typiquement observée lorsqu'on travaille à ce niveau de responsabilité.

Science des données: Niveau 2

Sous instructions, applique des techniques de science des données convenues aux données. Analyse et rapporte les résultats et corrige les problèmes simples, à l'aide d'algorithmes implémentés dans des cadres et outils logiciels standard.

Science des données: Niveau 3

Applique les techniques existantes de science des données à de nouveaux problèmes et jeux de données à l'aide de techniques de programmation spécialisées. Sélectionne parmi les sources de données existantes et prépare les données pour utilisation par les modèles de science des données. Évalue les résultats et performances de modèles de science des données. Identifie et initie les opportunités de formations et amélioration de modèles et les données qu'ils utilisent. Publie et rapporte des produits de modèle pour répondre aux besoins clients et conformément aux normes convenues.

Science des données: Niveau 4

Étudie le problème décrit et jeu de données pour évaluer l'utilité des solutions de science et analyse des données. Applique une gamme de techniques de science des données et utilise des langages de programmation spécialisés. Comprend et applique les règles et directives spécifiques à l'industrie, et anticipe les risques et autres implications de la modélisation. Sélectionne, acquiert et intègre des données pour analyse. Développe des hypothèses et méthodes de données et évalue des modèles analytiques. Donne conseils sur l'efficacité de techniques spécifiques basées sur les constatations du projet et des recherches approfondies. Contribue au développement, évaluation, suivi et déploiement de solutions de science des données.

Science des données: Niveau 5

Planifie et dirige toutes les étapes du développement de solutions de science des données et d'analyse. Fournit des conseils d'expert pour évaluer les problèmes à résoudre et le besoin de solutions de science des données. Identifie les sources de données à utiliser ou à acquérir. Spécifie et applique des techniques de science des données appropriées et des langages de programmation spécialisés. Examine les avantages et la valeur des techniques et outils de science des données et recommande des améliorations. Contribue à l'élaboration de directives, normes et instructions pour le développement, évaluation, surveillance et déploiement de solutions de science des données.

Science des données: Niveau 6

Mène l'introduction et l'utilisation de la science et analyse des données pour stimuler l'innovation et la valeur commerciale. Élabore des directives, normes et recommandations organisationnelles pour la science et l'analyse des données. Définit l'orientation et dirige l'introduction et l'utilisation de techniques, méthodologies et outils de science et analyse des données. Dirige le développement des capacités organisationnelles pour la science et l'analyse des données. Planifie et dirige des initiatives stratégiques, vastes et complexes en science des données pour générer des constations, créer de la valeur et orienter la prise de décision.

Science des données: Niveau 7

Gère la création et revue d'une approche et culture inter-fonctionnelles à l'échelle de l'entreprise pour générer de la valeur à partir de la science et l'analyse des données. Mène l'identification, évaluation et adoption des capacités de science et analyse des données pour transformer la performance organisationnelle. Mène la fourniture de capacités de science et analyse des données de l'organisation. Veille à ce que l'application stratégique de la science et analyse des données soit intégrée à la gouvernance et le leadership de l'organisation. Aligne les stratégies commerciales, transformation d’entreprise et stratégies de science et d'analyse des données.