ট্রেইনি ডেটা সায়েন্টিস্ট

You can:

• show an understanding of the benefits of applied mathematics and statistics, and can use this knowledge to carry out data science tasks
• carry out general analysis techniques for data inspection, exploration and visualisation
• interpret statistical output effectively and accurately
• show an awareness of different performance and accuracy metrics for statistical assessment and validation

You can:

• explain why you need engineering support to design and provide products for the organisation
• explain why you need to cleanse and prepare data for use in data science products
• explain different architectures, including cloud and on-premise, and data manipulation and transformation tools

You can:

• explain the importance of using data ethics and privacy in your work
• identify appropriate channels to discuss ethical issues, with support

You can:

• adopt an inquisitive and curious approach to data
• be receptive to learning about data science and its techniques
• be unafraid to ask questions and discover what there is to learn

You can:

• show an understanding of the organisation and the benefits of data science
• develop data science products as part of a team
• create basic visuals and presentations to communicate data science effectively
• show knowledge of data and analysis and can discuss how to align them to meet user needs

You can:

• show an awareness of various sources of training and self-directed learning for data science
• create a CPD (continuous professional development) plan with support from your manager
• demonstrate a basic understanding of key data science techniques, such as machine learning, and how they can be used

You can:

• show a basic understanding of software development principles and can write simple scripts under supervision

You can:

• manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team

আপনি পারেন:

• স্বাস্থ্য ও পরিচর্যা ব্যবস্থার প্রধান অংশগুলো এবং প্রতিষ্ঠান যেসব সেবায় সহায়তা করে তা বর্ণনা করতে
• আপনার কাজে রোগীর নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা কেন গুরুত্বপূর্ণ তা ব্যাখ্যা করতে

আপনি পারেন:

• ব্যক্তিগত ও স্বাস্থ্য তথ্য সামলানোর জন্য প্রতিষ্ঠানের নিয়ম অনুসরণ করতে
• ডেটা লঙ্ঘন বা প্রায়-দুর্ঘটনা চিনতে ও জানাতে

আপনি পারেন:

• শনাক্তযোগ্য, ছদ্মনামকৃত ও বেনামি ডেটার পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে
• ফলাফলে ছোট সংখ্যা গোপন রাখার জন্য প্রতিষ্ঠানের নিয়ম অনুসরণ করতে

আপনি পারেন:

• একটি মডেল কীভাবে রোগীদের ক্ষতি করতে পারে তা ব্যাখ্যা করতে, যেমন পক্ষপাত, বিচ্যুতি বা এর ফলাফলের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতার মাধ্যমে
• যে জনগোষ্ঠীতে মডেল ব্যবহার হবে তাতে কেন তা যাচাই করতে হয় তা ব্যাখ্যা করতে