データサイエンス DATS

日常的な監督のもと、特定のデータサイエンスの手法をデータに適用します。標準的なソフトウェアフレームワークとツールに含まれるアルゴリズムを使用して、調査結果を分析して報告し、簡単な問題に対処することができる。

特殊なプログラミング手法を使用して、既存のデータサイエンス手法を新しい問題やデータセットに適用します。 既存のデータソースから選択し、データサイエンスモデルで使用するデータを準備します。 データサイエンスモデルの結果とパフォーマンスを評価します。 モデルとモデルが使用するデータをトレーニングおよび改善する機会を特定して実装します。 顧客のニーズを満たし、合意された基準に準拠するために、モデルの出力を公開およびレポートします。

問題とデータセットを調査して、データサイエンスソリューションの有用性を評価します。多様なデータサイエンスの手法と特殊なプログラミング言語を適用します。業界やビジネスに特有のルールやガイドラインを理解して適用し、モデリングのリスクやその他の影響を予測できる。分析対象のデータを選択、取得、統合することができる。仮説を立て、データサイエンスモデルを評価する。分析結果と研究に基づいて、特定の手法の有効性について助言することができる。データサイエンスソリューションの開発、評価、監視、展開に貢献する。

データサイエンスおよび分析ソリューションの開発のすべての段階を計画および推進します。 解決すべき問題とデータサイエンスソリューションの必要性を評価するための専門家のアドバイスを提供します。 使用または取得するデータソースを識別します。 適切なデータサイエンス技術と特殊なプログラミング言語を指定して適用します。 データサイエンスの手法とツールの利点と価値を確認し、改善を推奨します。 データサイエンスソリューションを開発、評価、監視、および展開するためのポリシー、標準、およびガイドラインの開発に貢献します。

データサイエンスと分析の導入と使用を主導して、イノベーションとビジネス価値を推進します。 データサイエンスと分析のための組織のポリシー、標準、およびガイドラインを作成します。 データサイエンスと分析の手法、方法論、ツールの導入と使用における方向性とリードを設定します。 データサイエンスと分析のための組織能力の開発を主導します。 洞察を生み出し、価値を創造し、意思決定を推進するための戦略的で大規模で複雑なデータサイエンスイニシアチブを計画および主導します。