Ciência de dados DATS

Aplicação de matemática, estatística, mineração de dados e técnicas de modelagem preditiva para obter insights, prever comportamentos e gerar valor a partir de dados.

Notas orientativas

Geralmente, aplicada na análise de dados de alto volume, alta velocidade e alta variedade (números, símbolos, texto, som e imagem).

As atividades podem incluir, entre outros:

integração de métodos de matemática, estatística, modelagem de probabilidade; uso de linguagens de programação especializadas, ferramentas e técnicas
sourcing e preparação de dados para análise
identificação, validação e exploração de conjuntos de dados internos e externos gerados a partir de uma gama diversificada de processos
desenvolvimento de insights prospectivos, preditivos, em tempo real e baseados em modelos para criar valor e impulsionar a tomada de decisão eficaz
identificação, seleção, aquisição e absorção de fontes de dados,
integração e limpeza de dados para torná-los adequados ao propósito
desenvolvimento de hipóteses de ciência de dados e exploração de dados usando modelos e sandboxes de análise
refinamento de requisitos, validação, treinamento e evolução de modelos ao longo do tempo; elaboração de previsões ou geração de recomendações para identificar insights mais profundos.
uso de técnicas analíticas avançadas incluem aquelas como mineração de dados/texto, machine learning, correspondência de padrões, previsão, visualização, análise semântica, análise de sentimento, análise de rede e cluster, estatística multivariada, análise gráfica, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais.

Níveis de responsabilidade para esta habilidade

Ciência de dados: Nível 1

Essa habilidade normalmente não é observada ou praticada nesse nível de responsabilidade e prestação de contas.

Ciência de dados: Nível 2

Sob orientação, aplica determinadas técnicas de ciência de dados. Analisa e relata descobertas e corrige problemas simples, usando algoritmos implementados em estruturas e ferramentas de softwares padrão.

Ciência de dados: Nível 3

Aplica técnicas de ciência de dados existentes a novos problemas e conjuntos de dados, usando técnicas de programação especializadas. Seleciona dados a partir de fontes existentes e prepara dados para serem usados por modelos de ciência de dados. Avalia os resultados e o desempenho dos modelos de ciência de dados. Identifica e implementa oportunidades de treinamento e melhoria dos modelos e dados usados. Publica e relata os resultados do modelo para atender às necessidades do cliente e alcançar conformidade com padrões pré-estabelecidos.

Ciência de dados: Nível 4

Investiga o problema e o conjunto de dados descritos para fazer uma avaliação da utilidade das soluções de análise e ciência de dados. Aplica uma grande variedade de técnicas de ciência de dados e usa linguagens de programação especializadas. Compreende e aplica regras e diretrizes específicas do setor e antecipa riscos e outras implicações da modelagem. Seleciona, adquire e integra dados para análise. Desenvolve hipóteses e métodos de dados e avalia modelos de análise. Aconselha sobre a eficácia de técnicas específicas, com base nas descobertas do projeto e amplas pesquisas. Contribui para o desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de soluções de ciência de dados.

Ciência de dados: Nível 5

Planeja e conduz todas as etapas do desenvolvimento de soluções de ciência e análise de dados. Oferece consultoria especializada para avaliar os problemas a serem resolvidos e a necessidade de soluções de ciência de dados. Identifica quais fontes de dados usar ou adquirir. Especifica e aplica técnicas apropriadas de ciência de dados e linguagens de programação especializadas. Revisa os benefícios e o valor das técnicas e ferramentas de ciência de dados e recomenda melhorias. Contribui para o desenvolvimento de políticas, normas e diretrizes para desenvolver, avaliar, monitorar e implantar soluções de ciência de dados.

Ciência de dados: Nível 6

Conduz a introdução e o uso da ciência e análise de dados para impulsionar a inovação e o valor para o negócio. Desenvolve políticas, normas e diretrizes organizacionais para ciência e análise de dados. Define a direção e lidera a introdução e o uso de técnicas, metodologias e ferramentas de ciência e análise de dados. Conduz o desenvolvimento de recursos organizacionais para ciência e análise de dados. Planeja e lidera iniciativas estratégicas, grandes e complexas de ciência de dados para gerar insights, criar valor e servir de base para a tomada de decisões.

Ciência de dados: Nível 7

Orienta a criação e revisão de uma abordagem e cultura multifuncional em toda a empresa para gerar valor a partir da ciência e análise de dados. Impulsiona a identificação, avaliação e adoção de recursos de análise e ciência de dados para transformar o desempenho organizacional. Conduz o fornecimento dos recursos de ciência e análise de dados da organização. Garante que a aplicação estratégica da ciência e análise de dados esteja incorporada na governança e liderança da organização. Alinha estratégias de negócios, transformação empresarial e estratégias de ciência e análise de dados.