Scienza dei dati DATS Beta
(unchanged)
Applicazione di tecniche matematiche, statistiche, data mining e modelli predittivi per ottenere informazioni, prevedere comportamenti e generare valore dai dati.
Traduzione italiana di SFIA 9: Versione Beta
SFIA 9 in inglese è ora disponibile.
- Questa è una versione beta di SFIA 9 in italiano.
-
L'abbiamo creata utilizzando la Phrase Localization Platform, combinando:
- Il contenuto tradotto da SFIA 8
- I contributi di 7 principali fornitori di traduzione automatica
- Aggiorneremo questa traduzione dopo la revisione e i controlli di qualità.
- Vi preghiamo di contattarci se notate errori o avete domande.
Nota: Sebbene la traduzione automatica aiuti a creare versioni iniziali, la revisione professionale garantisce precisione e un linguaggio appropriato al contesto.
Note di orientamento
(modified)
La scienza dei dati viene generalmente utilizzata per analizzare dati ad alto volume, alta velocità e alta varietà (numeri, simboli, testo, suoni e immagini).
Le attività possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
- integrazione di metodi di matematica, statistica e modellazione probabilistica utilizzando linguaggi, strumenti e tecniche di programmazione specializzati
- reperimento e preparazione dei dati per l'analisi
- identificare, convalidare e sfruttare set di dati interni ed esterni generati da una variegata gamma di processi
- sviluppare informazioni lungimiranti, predittive, in tempo reale e basate su modelli per creare valore e guidare un processo decisionale efficace
- ricerca, selezione, acquisizione e gestione di origini dati
- integrazione e pulizia dei dati per renderli adatti allo scopo
- sviluppo di ipotesi ed esplorazione dei dati utilizzando modelli e sandbox di analisi
- perfezionare i requisiti, convalidare, formare ed evolvere i modelli nel tempo per scoprire informazioni più approfondite, fare previsioni o generare consigli
- utilizzare tecniche analitiche avanzate tra cui, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, data mining, apprendimento automatico, pattern matching, previsione, visualizzazione, analisi semantica, analisi del sentiment, analisi di reti e cluster, statistiche multivariate, analisi di grafici, simulazione, elaborazione di eventi complessi e reti neurali.
Comprendere i livelli di responsabilità di questa abilità
Dove i livelli inferiori non sono definiti...
- I compiti e le responsabilità specifiche non sono definiti perché l'abilità richiede un livello più elevato di autonomia, influenza e complessità nel processo decisionale rispetto a quanto generalmente previsto a questi livelli. È possibile utilizzare le istruzioni di essenza per comprendere le responsabilità generiche associate a questi livelli.
Dove i livelli più alti non sono definiti...
- Le responsabilità e le responsabilità non sono definite perché questi livelli superiori implicano una leadership strategica e un'influenza organizzativa più ampia che va oltre l'ambito di questa specifica competenza. Vedi le dichiarazioni di essenza.
Sviluppare competenze e dimostrare le responsabilità relative a questa abilità
I livelli definiti mostrano la progressione incrementale delle competenze e delle responsabilità.
Dove i livelli inferiori non sono definiti...
Puoi sviluppare le tue conoscenze e sostenere gli altri che hanno responsabilità in questo settore:
- Apprendimento dei concetti e dei principi chiave relativi a questa abilità e al suo impatto sul tuo ruolo
- Esecuzione di abilità correlate (vedere le competenze SFIA correlate)
- Supportare altri che svolgono compiti e attività di livello superiore
Dove i livelli più alti non sono definiti...
- È possibile progredire sviluppando competenze correlate che sono più adatte ai livelli più elevati di leadership organizzativa.
Fai clic per scoprire perché le competenze SFIA non sono definite in tutti e 7 i livelli.
Mostra/nascondi descrizioni e livelli extra.
Livelli di responsabilità per questa abilità
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Livello 1
Scienza dei dati: Livello 2
(modified)
Sotto supervisione di routine, applica specifiche tecniche di scienza dei dati ai dati. Analizza e segnala i risultati e affronta semplici problemi, utilizzando algoritmi inclusi in quadri e strumenti software standard.
Scienza dei dati: Livello 3
(modified)
Applica tecniche standard di scienza dei dati a nuovi problemi e set di dati utilizzando tecniche di programmazione specializzate. Identifica e seleziona fonti di dati appropriate e prepara i dati da utilizzare nei modelli di scienza dei dati. Valuta i risultati e le prestazioni dei modelli di scienza dei dati. Identifica e implementa opportunità per addestrare e migliorare i modelli e i dati che utilizzano. Pubblica e segnala gli output del modello per soddisfare le esigenze dei clienti e conformarsi agli standard concordati.
Scienza dei dati: Livello 4
(modified)
Esamina problemi e set di dati per valutare l'utilità delle soluzioni di scienza dei dati. Applica diverse tecniche di scienza dei dati e linguaggi di programmazione specializzati. Comprende e applica regole e linee guida specifiche per il settore e l'azienda e prevede i rischi e altre implicazioni della modellazione. Seleziona, acquisisce e integra i dati per l'analisi. Formula ipotesi e valuta modelli di scienza dei dati. Fornisce consulenza sull'efficacia di tecniche specifiche in base ai risultati dell'analisi e alla ricerca. Contribuisce allo sviluppo, alla valutazione, al monitoraggio e all'implementazione di soluzioni di scienza dei dati.
Scienza dei dati: Livello 5
(modified)
Pianifica, coordina e guida tutte le fasi dello sviluppo di soluzioni di scienza dei dati. Fornisce consulenza di esperti per valutare i problemi da risolvere e la necessità di soluzioni di scienza dei dati. Identifica e giustifica quali origini dati utilizzare o acquisire. Specifica e applica tecniche di scienza dei dati appropriate e linguaggi di programmazione specializzati. Revisiona criticamente i vantaggi e il valore delle tecniche e degli strumenti di scienza dei dati e consiglia miglioramenti. Contribuisce allo sviluppo di policy, standard e linee guida per lo sviluppo, la valutazione, il monitoraggio e l'applicazione di soluzioni di scienza dei dati.
Scienza dei dati: Livello 6
(modified)
Sostiene e guida l'introduzione e l'uso della scienza dei dati per guidare l'innovazione e il valore aziendale. Sviluppa e guida l'adozione e l'aderenza alle policy, agli standard, alle linee guida e ai metodi organizzativi per la scienza dei dati. Stabilisce la direzione e guida l'introduzione e l'uso di tecniche, metodologie e strumenti di scienza dei dati. Guida lo sviluppo delle capacità organizzative per la scienza dei dati. Pianifica e guida iniziative di scienza dei dati strategiche, ampie e complesse per generare intuizioni, creare valore e guidare il processo decisionale.