データサイエンス DATS

ガイダンスの下で、与えられたデータサイエンス技術をデータに適用します。 標準のソフトウェアフレームワークとツールに実装されているアルゴリズムを使用して、調査結果を分析および報告し、単純な問題を修正します。

特殊なプログラミング手法を使用して、既存のデータサイエンス手法を新しい問題やデータセットに適用します。 既存のデータソースから選択し、データサイエンスモデルで使用するデータを準備します。 データサイエンスモデルの結果とパフォーマンスを評価します。 モデルとモデルが使用するデータをトレーニングおよび改善する機会を特定して実装します。 顧客のニーズを満たし、合意された基準に準拠するために、モデルの出力を公開およびレポートします。

説明されている問題とデータセットを調査して、データサイエンスと分析ソリューションの有用性を評価します。 さまざまなデータサイエンス技術を適用し、特殊なプログラミング言語を使用します。 業界に固有のルールとガイドラインを理解して適用し、モデリングのリスクとその他の影響を予測します。 分析用のデータを選択、取得、統合します。 データの仮説と方法を開発し、分析モデルを評価します。 プロジェクトの調査結果と包括的な調査に基づいて、特定の手法の有効性についてアドバイスします。 データサイエンスソリューションの開発、評価、監視、および展開に貢献します。

データサイエンスおよび分析ソリューションの開発のすべての段階を計画および推進します。 解決すべき問題とデータサイエンスソリューションの必要性を評価するための専門家のアドバイスを提供します。 使用または取得するデータソースを識別します。 適切なデータサイエンス技術と特殊なプログラミング言語を指定して適用します。 データサイエンスの手法とツールの利点と価値を確認し、改善を推奨します。 データサイエンスソリューションを開発、評価、監視、および展開するためのポリシー、標準、およびガイドラインの開発に貢献します。

データサイエンスと分析の導入と使用を主導して、イノベーションとビジネス価値を推進します。 データサイエンスと分析のための組織のポリシー、標準、およびガイドラインを作成します。 データサイエンスと分析の手法、方法論、ツールの導入と使用における方向性とリードを設定します。 データサイエンスと分析のための組織能力の開発を主導します。 洞察を生み出し、価値を創造し、意思決定を推進するための戦略的で大規模で複雑なデータサイエンスイニシアチブを計画および主導します。

データサイエンスと分析から価値を生み出すための、部門の枠を超えた企業全体のアプローチと文化の作成とレビューを指示します。 データサイエンスおよび分析機能の識別、評価、採用を推進して、組織のパフォーマンスを変革します。 組織のデータサイエンスおよび分析機能の提供を主導します。 データサイエンスと分析の戦略的アプリケーションが組織のガバナンスとリーダーシップに組み込まれていることを確認します。 ビジネス戦略、企業変革、データサイエンスおよび分析戦略を調整します。