ডেটা সায়েন্স প্রধান

You can:

• identify opportunities to develop statistical insight, reports and models to support organisational objectives, while collaborating across the organisation effectively
• critique statistical analyses
• use a variety of data analytics techniques (such as data mining and prescriptive and predictive analytics) for complex data analysis through the whole data life cycle
• use model outputs to produce evidence and help design services and policies
• understand a broad range of statistical tools, particularly those deployed within the organisation, and can use these appropriately and help others to use them

You can:

• work with data engineers and data scientists to design and provide products for the organisation

You can:

• oversee compliance with data ethics standards and legislation across the organisation
• develop, manage and continuously improve an ethical framework within your area
• develop a data ethics culture, influencing others to act on it
• ensure data ethics is applied appropriately when formulating, implementing and evaluating organisational policies and programmes

You can:

• demonstrate practical knowledge of data science tools and techniques
• develop data science solutions that maximise insight
• identify opportunities for how data science can improve data practices

You can:

• champion the role of data science within the organisation
• understand and champion user research, and can design and manage processes to gather and establish user needs
• identify and create opportunities to develop and deliver data science products to support organisational objectives, while collaborating across the organisation to fulfil meaningful goals
• take responsibility for delivering scalable data science products into the organisation, and establishing maintenance support

You can:

• act as a leader or technical specialist, providing detailed support and guidance within the organisation and helping colleagues to develop skills
• set the direction of CPD (continuous professional development) within your team
• keep up to date with new developments in data science and can match those to opportunities in your organisation
• talk confidently about the benefits of data science approaches to existing and potential customers
• demonstrate an in-depth understanding of a wide range of data science techniques, such as machine learning and natural language processing, and detailed knowledge of at least one specialism
• use these techniques to build data science solutions, including reports, models and dashboards

You can:

• write and test scripts and create basic models in one or more languages
• collaborate on shared codebases, using a variety of methodologies

You can:

• understand the differences between delivery methods, such as Agile and waterfall, and can choose the most appropriate method to deliver each product
• define the minimum viable product (MVP) and support decisions about priorities
• work with specialists in multidisciplinary teams to smoothly deliver data science products into the organisation

আপনি পারেন:

• স্বাস্থ্য ও পরিচর্যা ব্যবস্থার গভীর জ্ঞান ব্যবহার করে প্রতিষ্ঠানের কৌশল গড়তে
• স্বাস্থ্য ও পরিচর্যা অংশীদার ও নেতাদের কাছে প্রতিষ্ঠানের প্রতিনিধিত্ব করতে
• নীতি ও সেবার পরিবর্তন ডিজিটাল সেবা ও পরিচর্যাকে কীভাবে প্রভাবিত করবে তা আগে থেকে অনুমান করতে

আপনি পারেন:

• ডেটা সুরক্ষা প্রভাব মূল্যায়ন ও তথ্য বিনিময় চুক্তির নেতৃত্ব দিতে
• আইনি ভিত্তি, সম্মতি, গোপনীয়তা ও সংরক্ষণ নিয়ে দলগুলোকে পরামর্শ দিতে
• ঘটনা তদন্ত করতে এবং উন্নতির সুপারিশ করতে

আপনি পারেন:

• পরিচর্যায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নিশ্চয়তা ও পর্যবেক্ষণের জন্য প্রতিষ্ঠানের মানদণ্ড নির্ধারণ করতে
• বাস্তবায়নের আগে ও পরে উচ্চ ঝুঁকির মডেলের নিশ্চয়তার নেতৃত্ব দিতে
• নিরাপদ ও ন্যায্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে নিয়ন্ত্রক ও অংশীদারদের কাছে প্রতিষ্ঠানের প্রতিনিধিত্ব করতে

আপনি পারেন:

• একটি প্রোডাক্ট বা পরিবর্তনের জন্য বিপদ চিহ্নিতকরণ ও ঝুঁকি মূল্যায়নের নেতৃত্ব দিতে
• বিপদ লগ ও ক্লিনিক্যাল নিরাপত্তা কেস প্রতিবেদন লিখতে ও হালনাগাদ রাখতে
• প্রোডাক্ট দলের সাথে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে একমত হতে এবং সেগুলো কাজ করে কি না যাচাই করতে
• ক্লিনিক্যাল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মানদণ্ড প্রয়োগে দলগুলোকে পরামর্শ দিতে

আপনি পারেন:

• কোনো প্রোডাক্ট মেডিক্যাল ডিভাইস কি না এবং তার সম্ভাব্য শ্রেণি মূল্যায়ন করতে
• মান ও ক্লিনিক্যাল সহকর্মীদের সাথে একটি প্রোডাক্টের নিয়ন্ত্রক কাজের পরিকল্পনা করতে

আপনি পারেন:

• একটি দলের সরাসরি ব্যবস্থাপনা করতে, লক্ষ্য নির্ধারণ ও মূল্যায়ন পরিচালনা করতে
• সুস্থতায় সহায়তা করতে এবং উপস্থিতি, কর্মদক্ষতা ও আচরণ পরিচালনা করতে
• দলের উন্নয়ন ও উত্তরসূরি পরিকল্পনা করতে

আপনি পারেন:

• একটি বাজেট ধারণ ও পরিচালনা করতে, পূর্বাভাস দিতে ও বিচ্যুতি ব্যাখ্যা করতে
• ব্যয় ও সুফলসহ একটি বিজনেস কেস তৈরি করতে