Le competenze globali e il quadro delle competenze per un mondo digitale

Scienza dei dati DATS

Applicazione di tecniche matematiche, statistiche, data mining e modelli predittivi per ottenere informazioni, prevedere comportamenti e generare valore dai dati.

Note di orientamento

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.

Mostra/nascondi descrizioni e livelli extra.

Livelli di responsabilità per questa abilità

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Scienza dei dati: Livello 2

Livello 2 - Assistere: Essenza del livello: fornisce assistenza agli altri, lavora sotto supervisione ordinaria e usa la sua discrezione per affrontare i problemi di routine. Apprende attivamente attraverso la formazione e le esperienze sul posto di lavoro.

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

Livello 3 - Applicare: Essenza del livello: esegue varie attività, a volte complesse e non di routine, utilizzando metodi e procedure standard. Lavora seguendo indicazioni generali, esercita la discrezione e gestisce il proprio lavoro entro le scadenze. Migliora in modo proattivo le abilità e l'impatto sul posto di lavoro.

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

Livello 4 - Abilitare: Essenza del livello: svolge diverse attività complesse, supporta e guida gli altri, delega i compiti quando appropriato, lavora in modo autonomo sotto direzione generale e contribuisce con le competenze per raggiungere gli obiettivi del team.

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

Livello 5 - Assicurare, consigliare: Essenza del livello: fornisce una guida autorevole nel suo campo e lavora in un'ampia direzione. Responsabile della fornitura di risultati di lavoro significativi, dall'analisi all'esecuzione fino alla valutazione.

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

Livello 6 - Avviare, influenzare: Essenza del livello: ha un'influenza organizzativa significativa, prende decisioni di alto livello, modella le policy, dimostra leadership, promuove la collaborazione organizzativa e accetta la responsabilità in aree chiave.

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.