Scienza dei dati DATS
Applicazione di tecniche matematiche, statistiche, data mining e modelli predittivi per ottenere informazioni, prevedere comportamenti e generare valore dai dati.
Note di orientamento
La scienza dei dati viene generalmente utilizzata per analizzare dati ad alto volume, alta velocità e alta varietà (numeri, simboli, testo, suoni e immagini).
Le attività possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
- integrazione di metodi di matematica, statistica e modellazione probabilistica utilizzando linguaggi, strumenti e tecniche di programmazione specializzati
- reperimento e preparazione dei dati per l'analisi
- identificare, convalidare e sfruttare set di dati interni ed esterni generati da una variegata gamma di processi
- sviluppare informazioni lungimiranti, predittive, in tempo reale e basate su modelli per creare valore e guidare un processo decisionale efficace
- ricerca, selezione, acquisizione e gestione di origini dati,
- integrazione e pulizia dei dati per renderli adatti allo scopo
- sviluppo di ipotesi ed esplorazione dei dati utilizzando modelli e sandbox di analisi
- perfezionare i requisiti, convalidare, formare ed evolvere i modelli nel tempo per scoprire informazioni più approfondite, fare previsioni o generare consigli.
- utilizzando tecniche analitiche avanzate tra cui, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, data mining, apprendimento automatico, pattern matching, previsione, visualizzazione, analisi semantica, analisi del sentiment, analisi di reti e cluster, statistiche multivariate, analisi di grafici, simulazione, elaborazione di eventi complessi, reti neurali.
livelli
| Definito ai seguenti livelli: | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
Fai clic per scoprire perché le competenze SFIA non sono definite in tutti e 7 i livelli.
Scienza dei dati: Livello 1
Questa competenza non è tipicamente osservata quando si lavora a questo livello di responsabilità.
Scienza dei dati: Livello 2
Sotto guida, applica ai dati determinate tecniche di scienza dei dati. Analizza e riporta i risultati e risolve problemi semplici, utilizzando algoritmi applicati in quadri e strumenti software standard.
Scienza dei dati: Livello 3
Applica le tecniche di scienza dei dati esistenti a nuovi problemi e set di dati utilizzando tecniche di programmazione specializzate. Seleziona da fonti di dati esistenti e prepara i dati da utilizzare da parte dei modelli di scienza dei dati. Valuta i risultati e le prestazioni dei modelli di scienza dei dati. Identifica e applica opportunità per formare e migliorare i modelli e i dati che utilizza. Pubblica e riferisce sugli output del modello per soddisfare le esigenze dei clienti e conformarsi agli standard concordati.
Scienza dei dati: Livello 4
Indaga il problema e il set di dati descritti per valutare l'utilità delle soluzioni di analisi e scienza dei dati. Applica una serie di tecniche di scienza dei dati e utilizza linguaggi di programmazione specializzati. Comprende e applica le regole e le linee guida specifiche del settore e prevede i rischi e le altre implicazioni della modellazione. Seleziona, acquisisce e integra i dati per l'analisi. Sviluppa ipotesi e metodi di dati e valuta modelli di analisi. Fornisce consulenza sull'efficacia di tecniche specifiche, sulla base dei risultati del progetto e di ricerche complete. Contribuisce allo sviluppo, alla valutazione, al monitoraggio e all'applicazione di soluzioni di scienza dei dati.
Scienza dei dati: Livello 5
Pianifica e guida tutte le fasi dello sviluppo di soluzioni di analisi e scienza dei dati. Fornisce consulenza di esperti per valutare i problemi da risolvere e la necessità di soluzioni di scienza dei dati. Identifica quali origini dati utilizzare o acquisire. Specifica e applica tecniche di scienza dei dati appropriate e linguaggi di programmazione specializzati. Esamina i vantaggi e il valore delle tecniche e degli strumenti di scienza dei dati e consiglia miglioramenti. Contribuisce allo sviluppo di politiche, standard e linee guida per lo sviluppo, la valutazione, il monitoraggio e l'applicazione di soluzioni di scienza dei dati.
Scienza dei dati: Livello 6
Guida l'introduzione e l'uso della scienza e dell'analisi dei dati per promuovere l'innovazione e il valore aziendale. Sviluppa politiche, standard e linee guida organizzative per la scienza e l'analisi dei dati. Imposta la direzione e guida nell'introduzione e nell'uso di tecniche, metodologie e strumenti di analisi e scienza dei dati. Guida lo sviluppo di capacità organizzative per la scienza e l'analisi dei dati. Pianifica e guida iniziative di scienza dei dati strategiche, ampie e complesse per generare intuizioni, creare valore e guidare il processo decisionale.
Scienza dei dati: Livello 7
Dirige la creazione e la revisione di un approccio e di una cultura interfunzionali a livello aziendale per la generazione di valore dalla scienza e dall'analisi dei dati. Guida l'identificazione, la valutazione e l'adozione di funzionalità di scienza e analisi dei dati per trasformare le prestazioni organizzative. Guida la fornitura delle capacità di analisi e scienza dei dati dell'organizzazione. Assicura che l'applicazione strategica della scienza e dell'analisi dei dati sia integrata nella governance e nella leadership dell'organizzazione. Allinea le strategie aziendali, la trasformazione aziendale e le strategie di analisi e scienza dei dati.