Глобальная система навыков и компетенций для цифрового мира

Дата сайенс DATS Бета-версия

(unchanged)

Применение математики, статистики, методов добычи данных и прогнозного моделирования для получения информации, прогнозирования поведения и создания ценности из данных.

Перевод SFIA 9 на русский язык: Бета-версия

SFIA 9 на английском языке уже доступна.

  • Это бета-версия SFIA 9 на русском языке.
  • Мы создали её с помощью платформы Phrase Localization Platform, объединив:
    • Переведенный контент из SFIA 8
    • Вклад от 7 ведущих поставщиков машинного перевода
  • Мы обновим этот перевод после проверки и контроля качества.
  • Пожалуйста, свяжитесь с нами, если заметите какие-либо ошибки или у вас возникнут вопросы.

Примечание: Хотя машинный перевод помогает создавать первоначальные версии, профессиональная проверка обеспечивает точность и соответствие языка контексту.

Методические рекомендации:

(unchanged)

Наука о данных обычно используется для анализа большого объема, высокой скорости и разнообразия данных (чисел, символов, текста, звуков и изображений).

Деятельность может включать, но не ограничиваться:

  • интеграция методов из математики, статистики и вероятностного моделирования с использованием специализированных языков программирования, инструментов и методов
  • поиск и подготовка данных для анализа
  • выявление, проверка и использование внутренних и внешних массивов данных, полученных в результате различных процессов
  • разработка перспективных, прогностических, основанных на моделях знаний в режиме реального времени для создания стоимости и эффективного принятия решений
  • поиск, выбор, приобретение и ввод источников данных,
  • интеграция и очистка данных, чтобы сделать их пригодными для использования по назначению
  • разработка гипотез и исследование данных с помощью моделей и аналитических песочниц
  • уточнение требований, проверка, обучение и развитие моделей с течением времени для выявления более глубоких знаний, составления прогнозов или выработки рекомендаций.
  • использование передовых методов анализа, включая (но не ограничиваясь ими) поиск данных/текстов, машинное обучение, сопоставление моделей, прогнозирование, визуализацию, семантический анализ, анализ настроений, сетевой и кластерный анализ, многомерную статистику, анализ графов, моделирование, обработку сложных событий, нейронные сети.

Понимание уровней ответственности этого навыка

Там, где нижние уровни не определены...
  • Конкретные задачи и обязанности не определены, потому что навык требует более высокого уровня автономии, влияния и сложности в принятии решений, чем обычно ожидается на этих уровнях. Операторы сущности можно использовать для понимания общих обязанностей, связанных с этими уровнями.
Там, где не определены более высокие уровни...
  • Обязанности и подотчетность не определены, потому что эти более высокие уровни предполагают стратегическое лидерство и более широкое организационное влияние, выходящее за рамки этого конкретного навыка. Смотрите основные утверждения.

Развитие навыков и демонстрация обязанностей, связанных с этим навыком

Определенные уровни показывают постепенное развитие навыков и ответственности.

Там, где нижние уровни не определены...

Вы можете развивать свои знания и поддерживать других людей, которые несут ответственность в этой области, следующим образом:

  • Изучение ключевых концепций и принципов, связанных с этим навыком и его влиянием на вашу роль
  • Выполнение соответствующих навыков (см. соответствующие навыки SFIA)
  • Поддержка других лиц, выполняющих задачи и мероприятия более высокого уровня
Там, где не определены более высокие уровни...
  • Вы можете прогрессировать, развивая соответствующие навыки, которые лучше подходят для более высоких уровней организационного лидерства.

Показать/скрыть дополнительные описания и уровни.

Уровни ответственности за этот навык

2 3 4 5 6

Дата сайенс: Уровень 2

Уровень 2 - Помогать: Суть уровня: Оказывает помощь другим, работает под рутинным руководством и использует свое усмотрение для решения рутинных проблем. Активно учится в процессе обучения и на рабочем месте.

(modified)

Под повседневным руководством применяет определенные методы анализа данных к данным. Анализирует и сообщает о результатах, а также решает простые проблемы, используя алгоритмы, входящие в стандартные программные рамки и инструменты.

Дата сайенс: Уровень 3

Уровень 3 - Применять: Суть уровня: Выполняет разнообразные задачи, иногда сложные и нестандартные, используя стандартные методы и процедуры. Работает под общим руководством, проявляет осмотрительность и управляет собственной работой в установленные сроки. Инициативно повышает квалификацию и усиливает свое влияние на рабочем месте.

(unchanged)

Применяет существующие методы науки о данных к новым проблемам и наборам данных, используя специализированные методы программирования. Выбирает из существующих источников данных и подготавливает данные для использования моделями науки о данных. Оценивает результаты и эффективность моделей науки о данных. Выявляет и реализует возможности для обучения и улучшения моделей и данных, которые они используют. Публикует результаты работы моделей и составляет отчеты в соответствии с требованиями заказчика и согласованными стандартами.

Дата сайенс: Уровень 4

Уровень 4 - Выполнять: Суть уровня: Выполняет разнообразную сложную деятельность, поддерживает и направляет других, делегирует задачи, когда это необходимо, работает автономно под общим руководством и вносит экспертный вклад в достижение целей команды.

(modified)

Исследует проблемы и наборы данных, чтобы оценить полезность решений в области науки о данных. Применяет различные методы науки о данных и специализированные языки программирования. Понимает и применяет правила и рекомендации, характерные для отрасли и бизнеса, а также предвидит риски и другие последствия моделирования. Отбирает, получает и интегрирует данные для анализа. Формулирует гипотезы и оценивает модели науки о данных. Консультирует по вопросам эффективности конкретных методов на основе результатов анализа и исследований. Участвует в разработке, оценке, мониторинге и внедрении решений в области науки о данных.

Дата сайенс: Уровень 5

Уровень 5 - Обеспечивать, советовать: Суть уровня: Обеспечивает авторитетное руководство в своей области и работает под широким руководством. Отвечает за достижение значительных результатов работы, начиная с анализа, выполнения и заканчивая оценкой.

(unchanged)

Планирует и руководит всеми этапами разработки решений в области науки о данных и аналитики. Предоставляет экспертные консультации для оценки решаемых проблем и необходимости решений в области науки о данных. Определяет, какие источники данных необходимо использовать или приобрести. Определяет и применяет соответствующие методы науки о данных и специализированные языки программирования. Анализирует преимущества и ценность методов и инструментов науки о данных и рекомендует усовершенствования. Вносит вклад в разработку политики, стандартов и руководств по разработке, оценке, мониторингу и внедрению решений в области науки о данных.

Дата сайенс: Уровень 6

Уровень 6 - Инициировать, влиять: Суть уровня: Обладает значительным организационным влиянием, принимает решения на высоком уровне, формирует политику, демонстрирует лидерство, способствует организационному сотрудничеству и принимает на себя ответственность в ключевых областях.

(modified)

Выступает инициатором и руководит внедрением и использованием науки о данных для стимулирования инноваций и повышения ценности бизнеса. Разрабатывает и обеспечивает принятие и соблюдение организационных политик, стандартов, руководящих принципов и методов в области науки о данных. Определяет направление и руководит внедрением и использованием методов, методологий и инструментов науки о данных. Руководит развитием организационных возможностей в области науки о данных. Планирует и возглавляет стратегические, крупные и сложные инициативы в области науки о данных, направленные на получение информации, создание ценности и принятие решений.