Глобальная система навыков и компетенций для цифрового мира

Дата сайенс DATS

Применение математики, статистики, методов добычи данных и прогнозного моделирования для получения информации, прогнозирования поведения и создания ценности из данных.

Методические рекомендации:

Наука о данных обычно используется для анализа большого объема, высокой скорости и разнообразия данных (чисел, символов, текста, звуков и изображений).

Деятельность может включать, но не ограничиваться:

  • интеграция методов из математики, статистики и вероятностного моделирования с использованием специализированных языков программирования, инструментов и методов
  • поиск и подготовка данных для анализа
  • выявление, проверка и использование внутренних и внешних массивов данных, полученных в результате различных процессов
  • разработка перспективных, прогностических, основанных на моделях знаний в режиме реального времени для создания стоимости и эффективного принятия решений
  • поиск, выбор, приобретение и ввод источников данных,
  • интеграция и очистка данных, чтобы сделать их пригодными для использования по назначению
  • разработка гипотез и исследование данных с помощью моделей и аналитических песочниц
  • уточнение требований, проверка, обучение и развитие моделей с течением времени для выявления более глубоких знаний, составления прогнозов или выработки рекомендаций.
  • использование передовых методов анализа, включая (но не ограничиваясь ими) поиск данных/текстов, машинное обучение, сопоставление моделей, прогнозирование, визуализацию, семантический анализ, анализ настроений, сетевой и кластерный анализ, многомерную статистику, анализ графов, моделирование, обработку сложных событий, нейронные сети.

Уровней

Определяются на следующих уровнях: 2 3 4 5 6 7

Дата сайенс: Уровень 1

Этот навык обычно не проявляется при работе на этом уровне ответственности.

Дата сайенс: Уровень 2

Под руководством применяет заданные методы науки о данных к данным. Анализирует и сообщает о результатах, а также устраняет простые проблемы, используя алгоритмы, реализованные в стандартных программных механизмах и инструментах.

Дата сайенс: Уровень 3

Применяет существующие методы науки о данных к новым проблемам и наборам данных, используя специализированные методы программирования. Выбирает из существующих источников данных и подготавливает данные для использования моделями науки о данных. Оценивает результаты и эффективность моделей науки о данных. Выявляет и реализует возможности для обучения и улучшения моделей и данных, которые они используют. Публикует результаты работы моделей и составляет отчеты в соответствии с требованиями заказчика и согласованными стандартами.

Дата сайенс: Уровень 4

Исследует описанную проблему и набор данных для оценки полезности решений в области науки о данных и аналитики. Применяет ряд методов науки о данных и использует специализированные языки программирования. Понимает и применяет правила и рекомендации, характерные для данной отрасли, и предвидит риски и другие последствия моделирования. Отбирает, приобретает и интегрирует данные для анализа. Разрабатывает гипотезы и методы анализа данных и оценивает аналитические модели. Консультирует по вопросам эффективности конкретных методов на основе результатов проектов и всесторонних исследований. Вносит вклад в разработку, оценку, мониторинг и внедрение решений в области науки о данных.

Дата сайенс: Уровень 5

Планирует и руководит всеми этапами разработки решений в области науки о данных и аналитики. Предоставляет экспертные консультации для оценки решаемых проблем и необходимости решений в области науки о данных. Определяет, какие источники данных необходимо использовать или приобрести. Определяет и применяет соответствующие методы науки о данных и специализированные языки программирования. Анализирует преимущества и ценность методов и инструментов науки о данных и рекомендует усовершенствования. Вносит вклад в разработку политики, стандартов и руководств по разработке, оценке, мониторингу и внедрению решений в области науки о данных.

Дата сайенс: Уровень 6

Руководит внедрением и использованием науки о данных и аналитики для стимулирования инноваций и повышения ценности бизнеса. Разрабатывает организационные политики, стандарты и руководства по науке о данных и аналитике. Определяет направление и руководит внедрением и использованием методов, методологий и инструментов науки о данных и аналитики. Руководит развитием организационных возможностей в области науки о данных и аналитики. Планирует и возглавляет стратегические, крупные и сложные инициативы в области науки о данных, направленные на получение информации, создание ценности и стимулирование принятия решений.

Дата сайенс: Уровень 7

Руководит созданием и анализом межфункционального, общеорганизационного подхода и культуры для получения ценности от науки о данных и аналитики. Руководит выявлением, оценкой и внедрением возможностей науки о данных и аналитики для преобразования организационной эффективности. Руководит предоставлением возможностей науки о данных и аналитики в организации. Обеспечивает, чтобы стратегическое применение науки о данных и аналитики было внедрено в управление и руководство организации. Согласовывает стратегии бизнеса, трансформации предприятия и стратегии науки о данных и аналитики.