Científico de datos
Los científicos de datos usan la estadística, el aprendizaje automático y otros métodos avanzados para encontrar patrones en los datos de salud y asistencia y crear modelos que ayuden a los servicios a planificar, predecir y mejorar la atención. Su trabajo habitual incluye prever la demanda, identificar a los pacientes que pueden beneficiarse de un apoyo temprano y evaluar el efecto de los cambios en los servicios. Trabajan estrechamente con profesionales clínicos y analistas, y se aseguran de que los modelos sean válidos y justos y se usen con seguridad.
Este texto ha sido traducido del inglés por un asistente de inteligencia artificial y todavía no lo ha revisado un hablante nativo de español. Las citas del Marco de Capacidades de la Profesión Digital y de Datos del Gobierno del Reino Unido (UK GDaD PCF) y de ESCO se mantienen en inglés.
- Familia
- Datos
- Rol del UK GDaD PCF
- Data scientist (Data)
- Ocupaciones de ESCO
- data scientist (ISCO-08 2511); statistician (ISCO-08 2120)
- En GitHub
- Documento del rol · Datos del rol
Niveles
| Banda | Nivel del rol | Nivel del UK GDaD PCF | Grados de la función pública | Puntos de valoración del puesto |
|---|---|---|---|---|
| 4 | Científico de datos en formación | Trainee data scientist | AO/EO | 276 |
| 5 | Científico de datos asociado | Associate data scientist | EO/HEO | 350 |
| 6 | Científico de datos | Data scientist | HEO/SEO | 427 |
| 7 | Científico de datos principal | Principal data scientist | SEO/G7 | 507 |
| 8a | Científico de datos líder | Lead data scientist | G7/G6 | 560 |
| 8b | Responsable de ciencia de datos | Head of data science | G7/G6 | 603 |
En una organización de atención sanitaria digital
- Un modelo que apoya decisiones sobre pacientes puede causar daño si es erróneo o tiene sesgos, por lo que los modelos se validan en la población en la que se van a usar y se evalúa su seguridad clínica.
- Los datos sanitarios reflejan un acceso desigual a la atención, por lo que los modelos pueden repetir o empeorar las desigualdades en salud si no se miden y abordan los sesgos en cada grupo de pacientes.
- Algunos modelos, como los que fundamentan el diagnóstico o el tratamiento, pueden estar regulados como productos sanitarios, y también puede aplicarse la regulación de la IA.
- La ciencia de datos suele necesitar datos de pacientes detallados y enlazados, por lo que el trabajo se hace en entornos seguros, con datos seudonimizados y sobre una base de gobernanza de la información acordada.
- Los profesionales clínicos y los pacientes necesitan entender los resultados de un modelo y confiar en ellos, por lo que importan la explicación y la comunicación en lenguaje claro de la incertidumbre.
Descripción del rol en el 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
Ocupaciones y habilidades de ESCO
ESCO enumera las habilidades y los conocimientos que los empleadores suelen necesitar (esenciales) o pueden necesitar (opcionales) en cada ocupación. Úselos como lista de comprobación en las conversaciones sobre el desarrollo.
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.
Habilidades y conocimientos esenciales (63)
Habilidades y competencias
- 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
Conocimientos
- 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
Habilidades y conocimientos opcionales (34)
Habilidades y competencias
- 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
Conocimientos
- 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.
Habilidades y conocimientos esenciales (50)
Habilidades y competencias
- 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
Conocimientos
- 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
Otros
Habilidades y conocimientos opcionales (35)
Habilidades y competencias
- 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
Conocimientos
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.