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.

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.

Niveaux

Définis aux niveaux suivants : 2 3 4 5 6 7

Science des données: Niveau ${niveau}

Cette compétence n’est généralement pas observée lorsque l’on travaille à ce niveau de responsabilité.

Science des données: Niveau ${niveau}

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 ${niveau}

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 ${niveau}

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 ${niveau}

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 ${niveau}

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 ${niveau}

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.