O modelo global de competências para o mundo digital

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

A ciência de dados é normalmente utilizada para analisar dados de alto volume, alta velocidade e alta variedade (números, símbolos, texto, som e imagem).

As atividades podem incluir, não se limitando a:

  • integração de métodos de matemática, estatística e modelagem de probabilidade utilizando linguagens de programação especializadas, ferramentas e técnicas
  • obtenção 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
  • localizar, selecionar, adquirir e ingerir fontes de dados
  • integração e limpeza de dados para adequá-los a sua finalidade
  • desenvolvimento de hipóteses de ciência de dados e exploração de dados, usando modelos e sandboxes de análise
  • refinar requisitos, validar, treinar e evoluir modelos ao longo do tempo para descobrir insights mais profundos, fazer previsões ou gerar recomendações
  • uso de técnicas analíticas avançadas, incluindo entre outras: mineração de dados/texto, aprendizado de máquina, correspondência de padrões, previsão, visualização, análise semântica, análise de sentimentos, análise de redes e clusters, estatísticas multivariadas, análise de gráfica, simulação, processamento de eventos complexos e redes neurais.

Compreendendo os níveis de responsabilidade desta habilidade

Onde níveis inferiores não são definidos...
  • Tarefas e responsabilidades específicas não são definidas porque a habilidade requer um nível mais alto de autonomia, influência e complexidade na tomada de decisões do que é normalmente esperado nesses níveis. Você pode usar as declarações de essência para entender as responsabilidades genéricas associadas a esses níveis.
Onde níveis mais altos não são definidos...
  • Responsabilidades e accountability não são definidas porque esses níveis mais altos envolvem liderança estratégica e influência organizacional mais ampla que vai além do escopo dessa habilidade específica. Veja as declarações de essência.

Desenvolver habilidades e demonstrar responsabilidades relacionadas a essa habilidade

Os níveis definidos mostram a progressão incremental em habilidades e responsabilidades.

Onde níveis inferiores não são definidos...

Você pode desenvolver seu conhecimento e apoiar outras pessoas que têm responsabilidades nesta área:

  • Aprender conceitos e princípios-chave relacionados a essa habilidade e seu impacto em sua função
  • Executar habilidades relacionadas (veja as habilidades SFIA relacionadas)
  • Apoiar outras pessoas que estão realizando tarefas e atividades de nível superior
Onde níveis mais altos não são definidos...
  • Você pode progredir desenvolvendo habilidades relacionadas que são mais adequadas a níveis mais altos de liderança organizacional.

Mostrar/ocultar descrições e níveis extras.

Níveis de responsabilidade para esta habilidade

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Ciência de dados: Nível 2

Nível 2 - Auxilia: Essência do nível: Presta assistência a outras pessoas, trabalha sob supervisão rotineira e usa critérios próprios para resolver problemas rotineiros. Aprende ativamente por meio de treinamento e experiências no trabalho.

Sob supervisão de rotina, aplica aos dados especificados, técnicas de ciência de dados.

Analisa e reporta descobertas e resolve problemas simples, usando algoritmos incluídos em frameworks e ferramentas de software padrão.

Ciência de dados: Nível 3

Nível 3 - Aplica: Essência do nível: Executa tarefas variadas, às vezes complexas e não rotineiras, usando métodos e procedimentos padrão. Trabalha sob direção geral, possui alguma liberdade e gerencia seu próprio trabalho dentro dos prazos. Aprimora proativamente as habilidades e o impacto no local de trabalho.

Aplica técnicas de ciência de dados padrão a novos problemas e conjuntos de dados usando técnicas de programação especializadas.

Identifica e seleciona as fontes de dados apropriadas e prepara os dados a serem utilizados pelos modelos de ciência de dados.

Avalia os resultados e o desempenho dos modelos de ciência de dados. Identifica e implementar oportunidades para treinar e melhorar modelos e os dados que eles utilizam.

Publica e apresenta relatórios sobre os resultados dos modelos para atender às necessidades do cliente e estar em conformidade com os padrões acordados.

Ciência de dados: Nível 4

Nível 4 - Possibilita: Essência do nível: Realiza diversas atividades complexas, apoia e orienta outras pessoas, delega tarefas quando apropriado, trabalha de forma autônoma sob orientação geral e contribui com conhecimentos especializados para atingir os objetivos da equipe.

Investiga problemas e conjunto de dados para avaliar a utilidade de soluções de ciência de dados.

Aplica uma grande variedade de técnicas de ciência de dados e linguagens de programa especializadas. Compreende e aplica regras e diretrizes específicas para a indústria e negócios e antecipa riscos e outras implicações da modelagem.

Seleciona, adquire e integra dados para análise. Formula hipóteses e avalia modelos de ciência de dados. Aconselha sobre a eficácia de técnicas específicas com base em descobertas por análise e pesquisa.

Contribui para o desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de soluções de ciência de dados.

Ciência de dados: Nível 5

Nível 5 - Garante, aconselha: Essência do nível: Fornece orientação autorizada em seu campo e trabalha sob ampla direção. Responsável pela entrega de resultados significativos do trabalho, desde a análise, passando pela execução, até a avaliação.

Planeja, coordena e conduz todos os estágios do desenvolvimento de soluções de ciência de dados.

Oferece consultoria especializada para avaliar os problemas a serem resolvidos e a necessidade de soluções de ciência de dados. Identificar e justificar quais fontes de dados a serem utilizadas ou adquiridas.

Especifica e aplica técnicas de ciência de dados apropriadas e linguagens de programação especializadas.

Analisa criticamente 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

Nível 6 - Inicia, influencia: Essência do nível: tem influência organizacional significativa, toma decisões de alto nível, molda políticas, demonstra liderança, promove a colaboração organizacional e aceita a responsabilidade em áreas-chave.

Defende e lidera a introdução e o uso da ciência de dados para impulsionar a inovação e o valor comercial.

Desenvolve e impulsiona a adoção e a aderência a políticas, normas, diretrizes e métodos organizacionais para ciência de dados.

Define a direção e lidera a introdução e o uso de técnicas, metodologias e ferramentas de ciência de dados. Lidera o desenvolvimento de capacidades organizacionais para ciência de dados.

Planeja e lidera iniciativas estratégicas, grandes e complexas de ciência de dados para gerar insights, criar valor e impulsionar a tomada de decisões.