Ilmuwan data pemagang

Pita 4 · Ilmuwan data · 276 poin penilaian jabatan

Teks ini diterjemahkan dari bahasa Inggris oleh asisten kecerdasan buatan dan belum ditinjau oleh penutur asli bahasa Indonesia. Kutipan dari Kerangka Kapabilitas Profesi Digital dan Data Pemerintah Inggris (UK GDaD PCF) dan dari ESCO tetap dalam bahasa Inggris.

Tingkat UK GDaD PCF: Trainee data scientist

Paling sering dilakukan pada golongan pegawai negeri AO atau EO.

A trainee data scientist is inquisitive, curious about data and keen to learn and develop.
At this role level, you will:
have a basic understanding of software development and analytical methods
interpret statistical outputs effectively
be aware of how data science techniques can be used, and have a basic knowledge of those key techniques, such as machine learning
work as part of a multidisciplinary team to develop data science solutions and outputs
prepare and manipulate data
present effectively
be aware of ethical considerations
be aware of the technologies used

Contains public sector information from the UK Government Digital and Data Profession Capability Framework (https://understand-digital-data-roles-skills.service.gov.uk/), licensed under the Open Government Licence v3.0. © Crown copyright.

Tanggung jawab

Mempelajari metode statistik dan pembelajaran mesin, perangkat, dan cara kerja aman tim melalui pelatihan terstruktur.
Menyiapkan dan menjelajahi himpunan data kesehatan yang dipseudonimkan di bawah pengawasan.
Menjalankan dan menafsirkan analisis statistik sederhana, memeriksa hasil dengan ilmuwan data yang lebih berpengalaman.
Mengikuti prosedur tata kelola informasi, pengendalian pengungkapan, dan etika.
Bekerja menuju kualifikasi magang ilmu data atau yang setara.

Keterampilan

Keterampilan	Tingkat yang diharapkan	Arti tingkat ini
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	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
Data engineeringUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	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
Data ethics and privacyUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	You can: explain the importance of using data ethics and privacy in your work identify appropriate channels to discuss ethical issues, with support
Data science innovationUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	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
Delivering business impactUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	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
Developing data science capabilityUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	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
Programming and build (data science)UK GDaD PCF	Kesadaran (1)	You can: show a basic understanding of software development principles and can write simple scripts under supervision
Understanding product deliveryUK GDaD PCF	Kesadaran (1)	You can: manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team
Memahami layanan kesehatan dan perawatanAcuan ini	Kesadaran (1)	Anda dapat: menguraikan bagian utama sistem kesehatan dan perawatan serta layanan yang didukung organisasi menjelaskan mengapa keselamatan dan kerahasiaan pasien penting dalam pekerjaan Anda
Tata kelola informasi dan pelindungan dataAcuan ini	Kesadaran (1)	Anda dapat: mengikuti aturan organisasi untuk menangani informasi pribadi dan kesehatan mengenali dan melaporkan pelanggaran data atau nyaris celaka
Pseudonimisasi dan pengendalian pengungkapanAcuan ini	Kesadaran (1)	Anda dapat: menjelaskan perbedaan antara data yang dapat diidentifikasi, data yang dipseudonimkan, dan data yang dianonimkan mengikuti aturan organisasi untuk menekan angka kecil dalam keluaran
AI yang aman dan adil dalam layanan kesehatanAcuan ini	Kesadaran (1)	Anda dapat: menjelaskan bagaimana sebuah model dapat membahayakan pasien, misalnya melalui bias, pergeseran (drift), atau ketergantungan berlebihan pada keluarannya menjelaskan mengapa model perlu divalidasi pada populasi tempat model itu akan digunakan

Kualifikasi dan pengalaman yang lazim

Terdaftar pada, atau sedang menempuh, program magang ilmu data atau yang setara.

Gambaran Pita 4

Pengetahuan: Pengetahuan rinci tentang bidang kerja, biasanya dari diploma, magang, atau pengalaman yang setara.
Otonomi: Bekerja dalam pedoman; menyelesaikan sebagian besar masalah sehari-hari; atasan siap memberi saran.
Cakupan: Pekerjaannya sendiri dan sebuah layanan atau proses yang ditentukan.
Kepemimpinan: Dapat menyelia tim kecil atau mengoordinasikan pekerjaan orang lain.
Akuntabilitas: Penyampaian sebuah layanan atau proses yang ditentukan.

Penilaian jabatan (ilustratif)

Faktor	Tingkat	Ringkasan tingkat	Poin
Keterampilan komunikasi dan hubungan	3	Memberi informasi rutin yang memerlukan kebijaksanaan atau bujukan, atau informasi yang kompleks atau sensitif, atau pelatihan sederhana kepada kelompok.	21
Pengetahuan, pelatihan, dan pengalaman	4	Berbagai prosedur, sebagian besar tidak rutin, yang memerlukan teori tingkat menengah (misalnya diploma atau pengalaman yang setara).	88
Keterampilan analisis dan pertimbangan	3	Pertimbangan atas berbagai fakta atau situasi yang memerlukan analisis atau perbandingan pilihan.	27
Keterampilan perencanaan dan pengorganisasian	2	Merencanakan tugas atau kegiatan yang sederhana, sebagian berkelanjutan.	15
Keterampilan fisik	3	Keterampilan yang berkembang yang memerlukan kecepatan atau ketelitian, seperti penggunaan papan ketik tingkat lanjut.	27
Tanggung jawab atas perawatan pasien dan klien	1	Membantu pasien, klien, atau kerabat dalam kontak sesekali.	4
Tanggung jawab atas pengembangan kebijakan dan layanan	1	Mengikuti kebijakan yang ditetapkan orang lain; dapat mengomentari perubahan.	5
Tanggung jawab atas sumber daya keuangan dan fisik	1	Menjaga sendiri peralatan dan sumber daya yang dipakai dalam pekerjaannya.	5
Tanggung jawab atas orang	1	Menunjukkan rutinitas kerjanya kepada rekan kerja yang baru atau kurang berpengalaman.	5
Tanggung jawab atas sumber daya informasi	4	Menyesuaikan atau merancang sistem informasi sesuai spesifikasi orang lain, atau menjalankan sistem informasi sebuah departemen sebagai tugas utama.	24
Tanggung jawab atas penelitian dan pengembangan	2	Secara teratur melakukan penelitian, pengembangan, uji coba, atau pengujian peralatan dan sistem sebagai bagian dari pekerjaan.	12
Kebebasan bertindak	2	Mengikuti prosedur standar dan preseden; biasanya ada orang yang dapat ditanya; pekerjaan dapat diperiksa.	12
Upaya fisik	2	Sering duduk atau berdiri dalam posisi terbatas, atau sesekali upaya ringan hingga sedang.	7
Upaya mental	3	Sering berkonsentrasi pada pekerjaan yang tidak dapat diprediksi, atau sesekali berkonsentrasi dalam waktu lama.	12
Upaya emosional	1	Jarang terpapar, atau sesekali terpapar secara tidak langsung, pada keadaan yang menekan.	5
Kondisi kerja	2	Sesekali mengalami kondisi yang tidak menyenangkan, sering bepergian atau bekerja di luar ruangan, atau menggunakan layar hampir terus-menerus pada sebagian besar hari.	7
Total (Pita 4: 271 hingga 325)			276

Pengetahuan dinilai pada tingkat yang dibutuhkan pekerjaan setelah pelatihan cukup lengkap untuk melakukan pekerjaan.