प्रधान डेटा वैज्ञानिक

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:

• help to identify the data engineering requirements for any data science product, while working with data engineers and data scientists to design and deliver those products into the organisation effectively
• understand the need to cleanse and prepare data before including it in data science products and can put reusable processes and checks in place
• understand a broad range of architectures, including cloud and on-premise, and data manipulation and transformation tools deployed within the organisation, and can use these tools appropriately and help others use them

You can:

• work with stakeholders to identify and address ethical and privacy concerns
• demonstrate and communicate how data ethical issues fit into the wider organisational context
• research developments in data ethics and privacy to improve compliance and processes
• assess and constructively challenge proposed data ethics policies

You can:

• be a leader in the data science space
• demonstrate in-depth knowledge of data science tools and techniques, which you can use to solve problems creatively and to create opportunities for your team
• act as a coach, inspiring curiosity and creativity in others
• demonstrate in-depth knowledge of your chosen profession and keep up to date with changes in the industry
• challenge the status quo and always look for ways to improve data science

You can:

• lead and support your organisation area by using data science to create change
• identify opportunities to develop data science products to support organisational objectives, while collaborating across the organisation to fulfil goals
• show an understanding of the role of user research, and can design and manage processes to gather and establish user needs
• communicate relevant and compelling stories effectively and present analysis and data visualisations clearly to get across complex messages
• work with colleagues to implement scalable data science products, and to understand maintenance requirements

You can:

• manage your CPD (continuous professional development) and can link your learning to objectives and organisational goals
• support data science capability building across the team and wider organisation
• confidently talk about the benefits of data science approaches to existing and potential customers
• demonstrate a good understanding of a range of data science techniques, such as machine learning and natural language processing, and you can use them to build data science solutions, including reports, models and dashboards

You can:

• write complex programs and scripts
• seek to make code open source where appropriate
• supervise junior analysts and set coding standards for your team
• understand software architecture and how to write efficient, optimised code
• perform user testing on products prior to launch

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

आप ये कर सकते हैं:

• विश्लेषण करना कि कोई सेवा विभिन्न संगठनों के देखभाल मार्गों में कैसे बैठती है
• डिजिटल सेवाओं को आकार देने के लिए चिकित्सकों, देखभाल कर्मचारियों और रोगियों के साथ काम करना
• देखभाल, सुरक्षा और कर्मचारियों के कार्यभार पर डिजिटल निर्णयों का प्रभाव समझाना

आप ये कर सकते हैं:

• डेटा संरक्षण प्रभाव आकलनों और सूचना साझाकरण समझौतों का नेतृत्व करना
• विधिक आधार, सहमति, गोपनीयता और प्रतिधारण पर टीमों को सलाह देना
• घटनाओं की जाँच करना और सुधारों की सिफ़ारिश करना

आप ये कर सकते हैं:

• ऐसी छद्मनामकरण और लिंकेज विधियाँ डिज़ाइन करना जो पहचानकर्ताओं को विश्लेषण डेटा से अलग रखें
• किसी डेटासेट या प्रकाशन के पुनः-पहचान जोखिम का आकलन करना और उपयुक्त नियंत्रण चुनना
• विश्वसनीय अनुसंधान परिवेश जैसी सुरक्षित व्यवस्थाओं पर टीमों को सलाह देना

आप ये कर सकते हैं:

• क्लिनिकल सहकर्मियों के साथ मॉडल के सत्यापन, पूर्वाग्रह आकलन और लाइव निगरानी की योजना बनाना
• तय करना कि कब किसी मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित करना, सीमित करना या वापस लेना है
• टीमों को सलाह देना कि कब कोई मॉडल चिकित्सा उपकरण के रूप में विनियमित हो सकता है और उसके लिए कौन-से साक्ष्य चाहिए

आप ये कर सकते हैं:

• ख़तरा कार्यशालाओं में भाग लेना और ख़तरा लॉग में योगदान देना
• अपने काम के लिए क्लिनिकल जोखिम प्रबंधन प्रक्रिया का पालन करना
• क्लिनिकल सुरक्षा केस के लिए परीक्षण परिणाम जैसे साक्ष्य देना

आप ये कर सकते हैं:

• चिकित्सा उपकरण मानकों को पूरा करने वाली सॉफ़्टवेयर जीवनचक्र प्रक्रिया का पालन करना
• ऐसी प्रक्रिया के लिए आवश्यक अभिलेख तैयार करना

आप ये कर सकते हैं:

• दैनिक काम का पर्यवेक्षण करना और प्रतिक्रिया देना
• भर्ती और प्रारंभिक प्रशिक्षण में भाग लेना
• नियमित रूप से आमने-सामने बातचीत करना