إطار المهارات والكفاءات العالمي للعالم الرقمي

علم البيانات DATS

تطبيق آليات النمذجة الحسابية والإحصائية وآليات النمذجة الخاصة بالتنقيب عن البيانات وآليات النمذجة التنبؤية للحصول على رؤى والتنبؤ بالسلوكيات وتوليد قيمة من البيانات.

ملاحظات إرشادية:

عادة ما يُستخدم علم البيانات في تحليل البيانات كبيرة الحجم وعالية السرعة وشديدة التنوع (ما بين أعداد ورموز ونصوص وأصوات وصور).

قد تتضمن الأنشطة على سبيل المثال لا الحصر:

  • إدخال طرق من النمذجة الحسابية والإحصائية والنمذجة القائمة على الاحتمالات باستخدام لغات وأدوات وآليات برمجة متخصصة.
  • فرز وإعداد البيانات للتحليل
  • صياغة واعتماد واستغلال مجموعات من البيانات الداخلية والخارجية المستخلصة من نطاق متنوع من العمليات.
  • تطوير رؤى تطلعية وتنبؤية وآنية قائمة على نماذج لخلق قيمة وتعزيز عملية صنع قرار فعالة.
  • البحث عن مصادر البيانات وانتقاؤها والحصول عليها واستيعابها.
  • تحقيق التكامل بين البيانات وتنقيتها لتكون صالحة لتحقيق الغرض منها
  • وضع فرضيات واستكشاف بيانات باستخدام تقنيات صناديق الرمال الخاصة بالتحليلات
  • تنقيح النماذج الخاصة بالاشتراطات والتحقق من الصحة والتدريب والتطوير على مدار الوقت لاكتشاف رؤى أعمق أو التوصل إلى تنبؤات أو الإتيان بتوصيات.
  • استخدام آليات تحليل متقدمة منها على سبيل المثال لا الحصر التنقيب عن البيانات/ النصوص وتعلم الآلة ومضاهاة الأنماط والتنبؤ والتصور والتحليل الدلالي وتحليل المشاعر وتحليل الشبكات والتحليل العنقودي والإحصاءات متعددة المتغيرات وتحليل الرسوم البيانية والمحاكاة ومعالجة الأحداث المعقدة والشبكات العصبية.

فهم مستويات المسؤولية لهذه المهارة

حيث لا يتم تعريف المستويات الأدنى ...
  • لا يتم تحديد المهام والمسؤوليات المحددة لأن المهارة تتطلب مستوى أعلى من الاستقلالية والتأثير والتعقيد في صنع القرار مما هو متوقع عادة في هذه المستويات. يمكنك استخدام عبارات الجوهر لفهم المسؤوليات العامة المرتبطة بهذه المستويات.
حيث لا يتم تعريف المستويات الأعلى ...
  • لم يتم تحديد المسؤوليات والمساءلة لأن هذه المستويات العليا تنطوي على قيادة استراتيجية وتأثير تنظيمي أوسع يتجاوز نطاق هذه المهارة المحددة. انظر بيانات الجوهر.

تطوير المهارات وإظهار المسؤوليات المتعلقة بهذه المهارة

تظهر المستويات المحددة التقدم التدريجي في المهارات والمسؤوليات.

حيث لا يتم تعريف المستويات الأدنى ...

يمكنك تطوير معرفتك ودعم الآخرين الذين يتحملون مسؤولية في هذا المجال من خلال:

  • تعلم المفاهيم والمبادئ الأساسية المتعلقة بهذه المهارة وتأثيرها على دورك
  • أداء المهارات ذات الصلة (انظر مهارات SFIA ذات الصلة)
  • دعم الآخرين الذين يقومون بمهام وأنشطة ذات مستوى أعلى
حيث لا يتم تعريف المستويات الأعلى ...
  • يمكنك التقدم من خلال تطوير المهارات ذات الصلة التي هي أكثر ملاءمة لمستويات أعلى من القيادة التنظيمية.

إظهار/إخفاء الأوصاف والمستويات الإضافية.

مستويات المسؤولية عن هذه المهارة

2 3 4 5 6

علم البيانات: المستوى2

المستوى الثاني- يساعد: السمات الجوهرية للمستوى: تقديم المساعدة للآخرين، والعمل تحت إشراف روتيني، واستخدام تقديره الشخصي في حل المشكلات الروتينية، والتعلم النشط من خلال التدريب والخبرات المكتسبة أثناء العمل.

تحت إشراف روتيني، يطبق تقنيات علم البيانات المحددة على البيانات. يحلل النتائج ويبلغ عنها ويعالج المشكلات البسيطة، باستخدام الخوارزميات المضمنة في أطر وأدوات البرامج القياسية.

علم البيانات: المستوى3

المستوى الثالث- يطبّق: السمات الجوهرية للمستوى: أداء مهام متنوعة، معقدة وغير روتينية في بعض الأحيان، باستخدام أساليب وإجراءات قياسية. العمل تحت إشراف عام، وممارسة السلطة التقديرية، وإنجاز العمل الموكل إليه في المواعيد النهائية المحددة. التعزيز الاستباقي للمهارات والتأثير في مكان العمل.

يطبق تقنيات علوم البيانات القياسية على المشكلات ومجموعات البيانات الجديدة باستخدام تقنيات البرمجة المتخصصة. يحدد ويختار مصادر البيانات المناسبة ويجهز البيانات لاستخدامها بواسطة نماذج علوم البيانات. يقيم نتائج وأداء نماذج علوم البيانات. يحدد وينفذ الفرص لتدريب وتحسين النماذج والبيانات التي تستخدمها. ينشر ويقدم تقارير عن مخرجات النموذج لتلبية احتياجات العملاء والامتثال للمعايير المتفق عليها.

علم البيانات: المستوى4

المستوى الرابع- يمكّن: السمات الجوهرية للمستوى: أداء أنشطة معقدة متنوعة، ودعم الآخرين وإرشادهم، وتفويض المهام عند الاقتضاء، والعمل بشكل مستقل تحت التوجيه العام، والمساهمة بالخبرة لتحقيق أهداف الفريق.

يقوم بالتحقيق في المشاكل ومجموعات البيانات لتقييم مدى فائدة حلول علوم البيانات. يطبق تقنيات علوم البيانات المتنوعة ولغات البرمجة المتخصصة. يفهم ويطبق القواعد والمبادئ التوجيهية الخاصة بالصناعة والأعمال، ويتوقع المخاطر والآثار الأخرى للنمذجة. يختار البيانات ويحصل عليها ويدمجها للتحليل. يصوغ الفرضيات ويقيم نماذج علوم البيانات. يقدم المشورة بشأن فعالية التقنيات المحددة بناءً على نتائج التحليل والبحث. يساهم في تطوير وتقييم ومراقبة ونشر حلول علوم البيانات.

علم البيانات: المستوى5

المستوى الخامس- يضمن، يقدم المشورة: السمات الجوهرية للمستوى: تقديم إرشادات موثوقة في مجاله، والعمل تحت إشراف واسع النطاق. أن يكون مسؤولاً عن تحقيق نتائج عمل مهمة، بدءًا من التحليل، مرورًا بالتنفيذ ووصولاً إلى التقييم.

يخطط وينسق ويدفع نحو تنفيذ جميع مراحل تطوير الحلول القائمة على علم البيانات. يقدم المشورة القائمة على الخبرة لتقييم المشكلات المراد حلها ومدى الاحتياج إلى حلول قائمة على علم البيانات. يحدد نوع مصادر البيانات التي يتعين استخدامها أو الحصول عليها وسبب ذلك. يحدد ويطبق آليات علم البيانات ولغات البرمجة المتخصصة الملائمة. يراجع مزايا وقيمة آليات وأدوات علم البيانات بعين ناقدة ويقدم توصيات بإجراء عدد من التحسينات. يشارك في وضع السياسات والمعايير والمبادئ التوجيهية الخاصة بتطوير وتقييم ومراقبة ونشر الحلول القائمة على علم البيانات.

علم البيانات: المستوى6

المستوى السادس- يبادر، ويؤثر: السمات الجوهرية للمستوى: يتمتع بنفوذ مؤسسي كبير، ويتخذ قرارات رفيعة المستوى، ويشكل السياسات، ويظهر سمات قيادية، ويعزز روح التعاون المؤسسي، ويقبل المساءلة في المجالات الرئيسية.

يتولى قيادة وتقديم واستخدام علم البيانات لتعزيز الابتكار وقيمة الأعمال. يطور ويقود تبني السياسات المؤسسية والمعايير والإرشادات والأساليب الخاصة بعلم البيانات والالتزام بها. يحدد الاتجاه ويقود في تقديم واستخدام تقنيات ومنهجيات وأدوات علم البيانات. يقود تطوير القدرات المؤسسية لعلم البيانات. يخطط ويقود المبادرات الاستراتيجية والكبيرة والمعقدة في مجال علم البيانات لتوليد الأفكار وخلق القيمة ودفع عملية صنع القرار.