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

Science des données DATS

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

Niveaux de responsabilité pour cette compétence

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Notes d’orientation

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

Les activités peuvent inclure -- mais ne sont pas limitées à :

  • intégration de méthodes issues des mathématiques, statistiques et modélisation probabiliste à l'aide de langages, outils et techniques de programmation spécialisés
  • sourçage et préparation des données pour analyse
  • identification, validation et exploitation d’ensembles de données internes et externes générés à partir d'un large éventail de processus
  • développement des constatations prospectives, prédictives, en temps réel et basées sur des modèles pour créer de la valeur et favoriser une prise de décision efficace
  • découverte, sélection, acquisition et ingestion des sources de données,
  • intégration et nettoyage des données pour les adapter aux besoins
  • développement d’hypothèses et exploration de données à l'aide de modèles et de sandboxes analytiques
  • affinage des exigences, validation, formation et évolution de modèles au fil du temps pour découvrir des constatations plus approfondies, faire des prédictions ou générer des recommandations
  • utilisation de techniques analytiques avancées, y compris -- mais non limités à -- l'exploration de données / texte, l'apprentissage machine, l'appariement de gabarits, la prévision, la visualisation, l'analyse sémantique, l'analyse de sentiments, l'analyse de réseaux et clusters, les statistiques multivariées, l'analyse graphique, la simulation, le traitement d'événements complexes, réseaux neurales.

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)
  • Soutenir les autres personnes qui exécutent des tâches et des activités de plus haut niveau
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 régulière et fait preuve de discernement pour résoudre les problèmes courants. Apprend activement par le biais de formations et d’expériences sur le terrain.

Sous instructions, applique des techniques de science des données convenues aux données. Analyse et rapporte les résultats et corrige les problèmes simples, à l'aide d'algorithmes implémentés dans des cadres et outils logiciels standard.

Science des données: Niveau 3

Niveau 3 -- Mettre en pratique: Essence du niveau : effectue des tâches variées, parfois complexes et non routinières, en utilisant des méthodes et des procédures standards. 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 de science des données à de nouveaux problèmes et jeux de données à l'aide de techniques de programmation spécialisées. Sélectionne parmi les sources de données existantes et prépare les données pour utilisation par les modèles de science des données. Évalue les résultats et performances de modèles de science des données. Identifie et initie les opportunités de formations et amélioration de modèles et les données qu'ils utilisent. Publie et rapporte des produits de modèle pour répondre aux besoins clients et conformément aux normes convenues.

Science des données: Niveau 4

Niveau 4 -- Activer: Essence du niveau : effectue diverses activités complexes, soutient et guide les autres, délègue des tâches le cas échéant, travaille de manière autonome sous une direction générale et apporte son expertise pour atteindre les objectifs de l’équipe.

Étudie le problème décrit et jeu de données pour évaluer l'utilité des solutions de science et analyse des données. Applique une gamme de techniques de 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 méthodes de données et évalue des modèles analytiques. Donne conseils sur l'efficacité de techniques spécifiques basées sur les constatations du projet et des recherches approfondies. Contribue au développement, évaluation, suivi et déploiement de solutions de science des données.

Science des données: Niveau 5

Niveau 5 -- Assurer, aviser: Essence du niveau : fournit des conseils faisant autorité dans son domaine et travaille sous une direction générale. 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 de solutions de science des données et d'analyse. Fournit des conseils d'expert pour évaluer les problèmes à résoudre et le besoin de 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 outils de science des données et recommande des améliorations. Contribue à l'élaboration de directives, normes et instructions pour le développement, évaluation, surveillance et déploiement de 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 directives, fait preuve de leadership, favorise la collaboration au sein de l’organisation et accepte la responsabilité dans des domaines clés.

Mène l'introduction et l'utilisation de la science et 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 de techniques, méthodologies et outils de science et analyse des données. Dirige le développement des capacités organisationnelles pour la science et l'analyse des données. Planifie et dirige des initiatives stratégiques, vastes et complexes en science des données pour générer des constations, 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.

Gère la création et revue d'une approche et culture inter-fonctionnelles à l'échelle de l'entreprise pour générer de la valeur à partir de la science et l'analyse des données. Mène l'identification, évaluation et adoption des capacités de science et analyse des données pour transformer la performance organisationnelle. Mène la fourniture de capacités de science et analyse des données de l'organisation. Veille à ce que l'application stratégique de la science et analyse des données soit intégrée à la gouvernance et le leadership de l'organisation. Aligne les stratégies commerciales, transformation d’entreprise et stratégies de science et d'analyse des données.