Analyse numérique NUAN
Création, analyse, implémentation, test et amélioration des algorithmes pour résoudre numériquement des problèmes mathématiques.
Notes d’orientation
L'analyse numérique est le domaine des mathématiques et de l'informatique, qui crée, analyse et implémente des algorithmes pour résoudre numériquement des problèmes mathématiques. Elle est requise pour les applications telles que, mais sans s’y limiter :
- la simulation de systèmes physiques
- l’apprentissage automatique
- l’analyse des données.
L’analyse numérique porte sur :
- l’arithmétique à virgule flottante et l'accumulation des erreurs d'arrondi qui en résultent (arithmétique des nombres entiers ayant différentes considérations)
- la prise en compte de la stabilité numérique, les nombres conditionnels, la précision, la complexité du calcul et la facilité d'emploi des algorithmes qui résolvent des problèmes mathématiques.
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.
Cliquez ici pour savoir pourquoi les compétences SFIA ne sont pas définies aux 7 niveaux.
Afficher/masquer les descriptions et les niveaux supplémentaires.
Niveau 1
Niveau 2
Niveau 3
Analyse numérique: Niveau 4
Crée des algorithmes modérément complexes en utilisant un éventail de techniques mathématiques et en respectant les limites de ces techniques. Utilise des environnements de calcul et de visualisation scientifiques sophistiqués. Évalue la stabilité, la précision et l’efficacité des algorithmes et apporte ou recommande des améliorations. Itère et améliore les modèles en utilisant les rétroactions d’experts selon les besoins.
Analyse numérique: Niveau 5
Crée, teste et améliore les algorithmes complexes qui résolvent numériquement des problèmes de la vie réelle. Développe des techniques mathématiques et informatiques pour aider à l'analyse numérique. Communique les limites telles que les incertitudes et les erreurs systématiques. Examine les algorithmes pour vérifier leur conformité aux normes de conception et de performance.
Analyse numérique: Niveau 6
Initie la création, l’essai, l’amélioration et l’application des algorithmes numériques qui résolvent des problèmes mathématiques de la vie réelle. Établit des normes et des stratégies pour l'application de l'analyse numérique. Dirige la mise en œuvre des capacités d'analyse numérique pour assurer une utilisation appropriée, cohérente et efficace dans toute l'organisation.
Analyse numérique: Niveau 7
Dirige la création et l’examen d’une approche et d’une culture multifonctionnelles pour l'analyse numérique à l’échelle de toute l’entreprise. Dirige le développement des capacités de modélisation scientifique de l’organisation et encourage son utilisation pour résoudre des problèmes de la vie réelle.