عالم بيانات
يستخدم علماء البيانات الإحصاء والتعلم الآلي وأساليب متقدمة أخرى لاكتشاف الأنماط في بيانات الصحة والرعاية وبناء نماذج تساعد الخدمات على التخطيط والتنبؤ وتحسين الرعاية. ويشمل العمل المعتاد التنبؤ بالطلب، وتحديد المرضى الذين قد يستفيدون من دعم مبكر، وتقييم أثر التغييرات في الخدمات. وهم يعملون عن قرب مع الممارسين السريريين والمحللين، ويضمنون أن تكون النماذج صحيحة وعادلة ومستخدمة بأمان.
تُرجم هذا النص من الإنجليزية بواسطة مساعد ذكاء اصطناعي، ولم يراجعه بعدُ متحدث أصلي باللغة. تبقى الاقتباسات من إطار قدرات مهنة الرقمنة والبيانات في الحكومة البريطانية (UK GDaD PCF) ومن ESCO باللغة الإنجليزية.
- العائلة
- البيانات
- دور UK GDaD PCF
- Data scientist (Data)
- مهن ESCO
- data scientist (ISCO-08 2511); statistician (ISCO-08 2120)
- على GitHub
- مستند الدور · بيانات الدور
المستويات
| الفئة | مستوى الدور | مستوى UK GDaD PCF | درجات الخدمة المدنية البريطانية | نقاط تقييم الوظيفة |
|---|---|---|---|---|
| 4 | عالم بيانات متدرب | Trainee data scientist | AO/EO | 276 |
| 5 | عالم بيانات مشارك | Associate data scientist | EO/HEO | 350 |
| 6 | عالم بيانات | Data scientist | HEO/SEO | 427 |
| 7 | عالم بيانات رئيسي | Principal data scientist | SEO/G7 | 507 |
| 8a | عالم بيانات قائد | Lead data scientist | G7/G6 | 560 |
| 8b | رئيس علم البيانات | Head of data science | G7/G6 | 603 |
في مؤسسة رعاية صحية رقمية
- قد يسبب نموذج يدعم القرارات المتعلقة بالمرضى ضررًا إذا كان خاطئًا أو متحيزًا، لذلك يُتحقق من صحة النماذج على الفئة السكانية التي ستُستخدم معها وتُقيَّم من ناحية السلامة السريرية.
- تعكس البيانات الصحية تفاوت الوصول إلى الرعاية، لذلك قد تكرر النماذج عدم المساواة الصحية أو تفاقمها ما لم يُقس التحيز ويُعالَج لكل فئة من المرضى.
- قد تُنظَّم بعض النماذج، مثل تلك التي تدعم التشخيص أو العلاج، بوصفها أجهزة طبية، وقد تنطبق عليها أيضًا لوائح الذكاء الاصطناعي.
- كثيرًا ما يحتاج علم البيانات إلى بيانات مرضى مربوطة وتفصيلية، لذلك يجري العمل في بيئات آمنة، ببيانات ذات ترميز مستعار، ووفق أساس متفق عليه في حوكمة المعلومات.
- يحتاج الممارسون السريريون والمرضى إلى فهم مخرجات النموذج والثقة بها، لذلك يهم التفسير وإيصال عدم اليقين بلغة واضحة.
وصف الدور في UK GDaD PCF
Data science is a broad and fast-moving field spanning maths, statistics, software engineering and communications. Data scientists will often work as part of a multidisciplinary team, using data and analytics to inform and achieve organisational goals.
In this role, you will:
- be inquisitive
- explore and visualise data
- make recommendations to address complex problems and to inform strategic and operational decision making
- use data ethically and appropriately
- be innovative and adaptable
- explore existing and new data using a range of statistical tools and techniques, such as machine learning and predictive analytics
- find patterns in data and transform them into organisational insight
مهن ESCO ومهاراتها
يُدرج ESCO المهارات والمعارف التي يحتاجها أصحاب العمل عادةً (أساسية) أو قد يحتاجونها (اختيارية) لكل مهنة. استخدمها قائمة مرجعية لمحادثات التطوير.
data scientist
Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.
المهارات والمعارف الأساسية (63)
المهارات والكفاءات
- apply for research funding
- apply research ethics and scientific integrity principles in research activities
- build recommender systems
- collect ICT data
- communicate with a non-scientific audience
- conduct research across disciplines
- deliver visual presentation of data
- demonstrate disciplinary expertise
- design database scheme
- develop data processing applications
- develop professional network with researchers and scientists
- disseminate results to the scientific community
- draft scientific or academic papers and technical documentation
- establish data processes
- evaluate research activities
- execute analytical mathematical calculations
- handle data samples
- implement data quality processes
- increase the impact of science on policy and society
- integrate gender dimension in research
- interact professionally in research and professional environments
- interpret current data
- manage data collection systems
- manage findable accessible interoperable and reusable data
- manage intellectual property rights
- manage open publications
- manage personal professional development
- manage research data
- mentor individuals
- normalise data
- operate open source software
- perform data cleansing
- perform project management
- perform scientific research
- promote open innovation in research
- promote the participation of citizens in scientific and research activities
- promote the transfer of knowledge
- publish academic research
- report analysis results
- speak different languages
- synthesise information
- think abstractly
- use data processing techniques
- use databases
- write scientific publications
المعرفة
- data engineering
- data ethics
- data mining
- data models
- data science
- data visualisation software
- empirical analysis
- information categorisation
- information extraction
- mathematical modelling
- online analytical processing
- quantitative analysis
- query languages
- resource description framework query language
- scientific literature
- statistical modeling techniques
- statistics
- visual presentation techniques
المهارات والمعارف الاختيارية (34)
المهارات والكفاءات
- apply blended learning
- create data models
- define data quality criteria
- design database in the cloud
- integrate ICT data
- make data-driven decisions
- manage ICT data architecture
- manage ICT data classification
- manage data
- perform data mining
- teach in academic or vocational contexts
- use spreadsheets software
المعرفة
- Hadoop
- LDAP
- LINQ
- MDX
- N1QL
- SPARQL
- XQuery
- business analytics
- business intelligence
- computational biology
- computer simulation
- data quality assessment
- digital curation
- healthcare analytics
- image recognition
- marketing analytics
- multidisciplinary research
- research design
- scientific computing
- social network analysis
- state estimation
- unstructured data
statistician
Statisticians collect, tabulate, and, most importantly, analyse quantitative information coming from a varied array of fields. They interpret and analyse statistical studies on fields such as health, demographics, finance, business, etc. and advise based on patterns and drawn analysis.
المهارات والمعارف الأساسية (50)
المهارات والكفاءات
- apply for research funding
- apply research ethics and scientific integrity principles in research activities
- apply scientific methods
- apply statistical analysis techniques
- communicate with a non-scientific audience
- conduct quantitative research
- conduct research across disciplines
- demonstrate disciplinary expertise
- develop professional network with researchers and scientists
- disseminate results to the scientific community
- draft scientific or academic papers and technical documentation
- evaluate research activities
- execute analytical mathematical calculations
- gather data
- identify statistical patterns
- increase the impact of science on policy and society
- integrate gender dimension in research
- interact professionally in research and professional environments
- manage findable accessible interoperable and reusable data
- manage intellectual property rights
- manage open publications
- manage personal professional development
- manage research data
- mentor individuals
- operate open source software
- perform data analysis
- perform project management
- perform scientific research
- process data
- promote open innovation in research
- promote the participation of citizens in scientific and research activities
- promote the transfer of knowledge
- publish academic research
- speak different languages
- synthesise information
- think abstractly
- write scientific publications
المعرفة
- data ethics
- data quality assessment
- data science
- mathematical modelling
- mathematics
- quantitative analysis
- research design
- scientific literature
- scientific research methodology
- statistical analysis system software
- statistical modeling techniques
- statistics
أخرى
المهارات والمعارف الاختيارية (35)
المهارات والكفاءات
- advise on financial matters
- advise on legislative acts
- analyse big data
- apply blended learning
- assist scientific research
- build predictive models
- carry out statistical forecasts
- conduct public surveys
- deliver visual presentation of data
- design questionnaires
- develop financial statistics reports
- develop scientific theories
- develop statistical software
- manage database
- manage quantitative data
- plan research process
- prepare lesson content
- present reports
- provide lesson materials
- teach in academic or vocational contexts
- use mathematical tools and equipment
- use spreadsheets software
- write research proposals
المعرفة
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.