Data scientist
Les data scientists utilisent la statistique, l'apprentissage automatique et d'autres méthodes avancées pour trouver des tendances dans les données de santé et de soins et construire des modèles qui aident les services à planifier, prévoir et améliorer les soins. Leur travail comprend par exemple la prévision de la demande, l'identification des patients qui pourraient bénéficier d'un soutien précoce et l'évaluation de l'effet des changements de service. Ils travaillent étroitement avec les cliniciens et les analystes, et veillent à ce que les modèles soient valides, équitables et utilisés en sécurité.
Ce texte a été traduit de l'anglais par un assistant d'intelligence artificielle et n'a pas encore été relu par un locuteur natif. Les citations du référentiel des compétences de la profession numérique et données du gouvernement britannique (UK GDaD PCF) et d'ESCO restent en anglais.
- Famille
- Données
- Rôle du UK GDaD PCF
- Data scientist (Data)
- Professions ESCO
- data scientist (ISCO-08 2511); statistician (ISCO-08 2120)
- Sur GitHub
- Document du rôle · Données du rôle
Niveaux
| Bande | Niveau de rôle | Niveau du UK GDaD PCF | Grades de la fonction publique britannique | Points d'évaluation de l'emploi |
|---|---|---|---|---|
| 4 | Data scientist en formation | Trainee data scientist | AO/EO | 276 |
| 5 | Data scientist adjoint | Associate data scientist | EO/HEO | 350 |
| 6 | Data scientist | Data scientist | HEO/SEO | 427 |
| 7 | Data scientist principal | Principal data scientist | SEO/G7 | 507 |
| 8a | Data scientist référent | Lead data scientist | G7/G6 | 560 |
| 8b | Responsable de la science des données | Head of data science | G7/G6 | 603 |
Dans une organisation de santé numérique
- Un modèle qui soutient des décisions sur des patients peut causer un préjudice s'il est faux ou biaisé, c'est pourquoi les modèles sont validés sur la population avec laquelle ils seront utilisés et font l'objet d'une évaluation de sécurité clinique.
- Les données de santé reflètent un accès inégal aux soins, c'est pourquoi les modèles peuvent reproduire ou aggraver les inégalités de santé si les biais ne sont pas mesurés et corrigés pour chaque groupe de patients.
- Certains modèles, comme ceux qui éclairent le diagnostic ou le traitement, peuvent être réglementés comme dispositifs médicaux, et la réglementation de l'IA peut aussi s'appliquer.
- La science des données a souvent besoin de données de patients détaillées et reliées, c'est pourquoi le travail se fait dans des environnements sécurisés, sur des données pseudonymisées et sur une base de gouvernance de l'information convenue.
- Les cliniciens et les patients doivent comprendre les résultats d'un modèle et leur faire confiance, c'est pourquoi l'explication et la communication claire de l'incertitude comptent.
Description du rôle dans le 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
Professions et compétences ESCO
ESCO énumère les compétences et les connaissances dont les employeurs ont généralement besoin (essentielles) ou peuvent avoir besoin (facultatives) pour chaque profession. Utilisez-les comme liste de contrôle lors des échanges sur le développement.
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.
Compétences et connaissances essentielles (63)
Aptitudes et compétences
- 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
Connaissances
- 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
Compétences et connaissances facultatives (34)
Aptitudes et compétences
- 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
Connaissances
- 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.
Compétences et connaissances essentielles (50)
Aptitudes et compétences
- 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
Connaissances
- 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
Autres
Compétences et connaissances facultatives (35)
Aptitudes et compétences
- 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
Connaissances
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.