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

Science des données DATS

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

Levels of responsibility for this skill

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Notes d’orientation

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

Les activités peuvent inclure, mais sans s’y limiter :

  • intégrer des méthodes basées sur les mathématiques, les statistiques et la modélisation probabiliste en utilisant des langages, outils et techniques de programmation spécialisés
  • sourcer et préparer les données pour analyse
  • identifier, valider et exploiter des ensembles de données internes et externes générés par un large éventail de processus
  • élaborer des constatations prospectives, prédictives, en temps réel et basées sur des modèles pour créer de la valeur et favoriser une prise de décision efficace
  • trouver, sélectionner, acquérir et intégrer des sources de données
  • intégrer et nettoyer les données pour les adapter aux besoins
  • développer des hypothèses et explorer les données à l'aide de modèles et de bacs à sable analytiques
  • affiner les exigences et la validation, l’apprentissage et l’évolution des modèles au fil du temps pour approfondir les connaissances, faire des prévisions ou générer des recommandations
  • utiliser des techniques analytiques avancées, y compris, mais sans s’y limiter, l'exploration des données/textes, l'apprentissage automatique, l'appariement de modèles, la prévision, la visualisation, l'analyse sémantique, l'analyse des sentiments, l'analyse des réseaux et grappes, les statistiques multivariées, l'analyse graphique, la simulation, le traitement d'événements complexes et les réseaux neuronaux.

Comprendre les niveaux de responsabilité de cette compétence

Là où les niveaux inférieurs ne sont pas définis...
  • Les tâches et responsabilités spécifiques ne sont pas définies car la compétence exige un niveau plus élevé d’autonomie, d’influence et de complexité dans la prise de décision que ce à quoi on s’attend généralement à ces niveaux. Vous pouvez utiliser les énoncés d’essence pour comprendre les responsabilités génériques associées à ces niveaux.
Là où les niveaux supérieurs ne sont pas définis...
  • Les responsabilités et les obligations de rendre compte ne sont pas définies parce que ces niveaux supérieurs impliquent un leadership stratégique et une influence organisationnelle plus large qui va au-delà de la portée de cette compétence spécifique. Voir les énoncés d’essence.

Développer des compétences et démontrer les responsabilités liées à ces compétences

Les niveaux définis montrent la progression progressive des compétences et des responsabilités.

Là où les niveaux inférieurs ne sont pas définis...

Vous pouvez développer vos connaissances et soutenir d’autres personnes qui ont des responsabilités dans ce domaine en :

  • Apprendre les concepts et principes clés liés à cette compétence et son impact sur votre rôle
  • Exécution de compétences connexes (voir les compétences SFIA connexes)
  • Supporting others who are performing higher level tasks and activities
Là où les niveaux supérieurs ne sont pas définis...
  • Vous pouvez progresser en développant des compétences connexes qui conviennent mieux aux niveaux supérieurs de leadership organisationnel.

Afficher/masquer les descriptions et les niveaux supplémentaires.

Science des données: Niveau 2

Niveau 2 – Aider: Essence du niveau : Fournit une assistance aux autres, travaille sous une supervision courante et fait preuve de discernement pour résoudre les problèmes courants. Apprend activement par le biais de formations et d'expériences sur le terrain.

Applique certaines techniques de la science des données aux données sous supervision. Analyse et rapporte les résultats et corrige les problèmes simples à l'aide d'algorithmes implémentés dans des cadres et des outils logiciels normalisés.

Science des données: Niveau 3

Niveau 3 – Mettre en pratique: Essence du niveau : Effectuer des tâches variées, parfois complexes et non routinières, en utilisant des méthodes et des procédures standard. Travaille sous une direction générale, fait preuve de discrétion et gère son propre travail dans le respect des délais. Améliore de manière proactive ses compétences et son impact sur le lieu de travail.

Applique les techniques existantes en science des données pour travailler sur de nouveaux problèmes et ensembles de données avec des méthodes de programmation spécialisées. Sélectionne les données parmi les sources existantes et les prépare aux fins d’utilisation par les modèles de science des données. Évalue les résultats et les performances des modèles de science des données. Identifie et met en œuvre les possibilités de former et d’améliorer les modèles et les données qu'ils utilisent. Publie et rapporte les résultats des modèles pour répondre aux besoins des clients et conformément aux normes convenues.

Science des données: Niveau 4

Niveau 4 – Activer: Essence du niveau : Effectuer diverses activités complexes, soutenir et guider les autres, déléguer des tâches le cas échéant, travailler de manière autonome sous une direction générale et apporter son expertise pour atteindre les objectifs de l'équipe.

Enquête sur le problème décrit et l’ensemble de données pour évaluer l'utilité des solutions d’analyse et de science des données. Applique un éventail de techniques associées à la 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 des méthodes par rapport aux données et évalue les modèles analytiques. Conseille sur l'efficacité de certaines techniques en se basant sur les conclusions du projet et des recherches approfondies. Contribue au développement, à l’évaluation, à la surveillance et au déploiement des solutions de science des données.

Science des données: Niveau 5

Niveau 5 – Assurer, conseiller: Essence du niveau : Fournit des conseils faisant autorité dans son domaine et travaille sous une direction générale. Il est responsable de l'obtention de résultats significatifs, de l'analyse à l'évaluation en passant par l'exécution.

Planifie et dirige toutes les étapes du développement des solutions d'analyse et de science des données. Donne des conseils d'expert pour évaluer les problèmes à résoudre et le besoin pour des 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 des outils de science des données, et recommande des améliorations. Contribue à l'élaboration des politiques, normes et directives pour le développement, l’évaluation, la surveillance et le déploiement des solutions de science des données.

Science des données: Niveau 6

Niveau 6 – Initier, influencer: Essence du niveau : exerce une influence significative sur l'organisation, prend des décisions de haut niveau, élabore des politiques, fait preuve de leadership, favorise la collaboration au sein de l'organisation et accepte de rendre des comptes dans des domaines clés.

Dirige l'introduction et l'utilisation de la science et de l’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 des techniques, méthodologies et outils d'analyse et de science des données. Dirige le développement des capacités organisationnelles pour la science et l'analyse des données. Planifie et dirige les initiatives stratégiques, vastes et complexes en matière de science des données, pour générer des connaissances, créer de la valeur et orienter la prise de décision.

Science des données: Niveau 7

Niveau 7 – Définir la stratégie, inspirer, mobiliser: Essence du niveau : Opère au plus haut niveau de l'organisation, détermine la vision et la stratégie globales de l'organisation et assume la responsabilité du succès global.

Dirige la création et l’examen d'une approche et d’une culture interfonctionnelles à l'échelle de l'entreprise pour générer de la valeur à partir de la science et de l'analyse des données. Dirige l'identification, l’évaluation et l’adoption des capacités d’analyse et de science des données pour transformer la performance organisationnelle. Dirige la prestation des capacités d’analyse et de science des données de l'organisation. Veille à ce que l'application stratégique de l’analyse et de la science des données soit intégrée à la gouvernance et au leadership de l'organisation. Aligne les stratégies commerciales, la transformation d’entreprise et les stratégies d'analyse et de science des données.