ロールとスキル デジタルヘルスの職務ロールのリファレンス
例示 一般的なデジタルヘルス組織のための参照用プロフィールであり、公式の職務記述書ではありません。 このリファレンスについて。

アソシエイト データサイエンティスト

バンド 5 · データサイエンティスト · 職務評価 350 ポイント

このテキストは英語から AI アシスタントによって翻訳されたもので、日本語を母語とする方による確認はまだ行われていません。英国政府デジタル・データ専門職能力フレームワーク(UK GDaD PCF)と ESCO からの引用は英語のままです。

UK GDaD PCF のレベル: Associate data scientist

公務員の等級 EO または HEO で最も多く行われます。

An associate data scientist is inquisitive, curious about data and keen to learn and develop.

At this role level, you will:

  • understand the basics of software development and analytical methods, and be able to develop basic models
  • understand and be able to implement a range of data science techniques, including machine learning
  • collaborate with others to develop data science solutions and outputs supporting the organisation
  • prepare and manipulate data, and perform analytics
  • present and communicate effectively
  • be aware of project delivery methods
  • be aware of ethical considerations
  • have knowledge 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.

責任

スキル

スキル期待されるレベルこのレベルの意味
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • apply analytical methods including exploratory data analysis and statistical testing to a specific data set, to reach accurate and reliable conclusions
  • understand and use different performance and accuracy metrics for model validation in data science projects, hypothesis testing and information retrieval
  • compare selected applied mathematics and statistical methods and identify their differences
  • access and use the statistical and scientific tools available within the organisation
Data engineeringUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • identify the appropriate engineering support to design and provide products for the organisation
  • recognise the processes and tools for cleansing and preparing data, and put reusable processes and checks in place
  • use different architectures, including cloud and on-premise
  • use data manipulation and transformation tools
Data ethics and privacyUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • apply fundamental principles of data ethics and privacy in your work under supervision
  • share data ethics and privacy risks through appropriate channels
Data science innovationUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • adopt an inquisitive and curious approach to data
  • seek out and research new data science techniques to support learning
  • ask questions to improve your knowledge and learn about data science norms
  • see possibilities for improvements and innovation
Delivering business impactUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • show an understanding of the organisation and the benefits of data science
  • collaborate to help identify user needs and develop and deliver data science products
  • communicate effectively and present analysis and visualisations tailored to your audience
Developing data science capabilityUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • manage your CPD (continuous professional development) and can link your learning to objectives and organisational goals
  • confidently talk about the benefits of data science approaches to existing and potential customers
  • demonstrate a good understanding of key data science techniques, such as machine learning, and you can use them to build data science solutions, including reports, models and dashboards
Programming and build (data science)UK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • write and test scripts and create basic models in one or more languages
  • collaborate on shared codebases, using a variety of methodologies
Understanding product deliveryUK GDaD PCF実務 (2)

You can:

  • show an awareness of the differences between delivery methods, such as Agile and waterfall, and can propose the most appropriate method to deliver each product
  • manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team
保健・ケアサービスの理解このリファレンス認知 (1)

できること:

  • 保健・ケアのシステムの主な部分と、組織が支えるサービスを説明する
  • 自分の仕事で、患者の安全と秘密保持が重要な理由を説明する
情報ガバナンスとデータ保護このリファレンス実務 (2)

できること:

  • データ保護の原則を自分の仕事に適用する
  • データ保護影響評価に寄与する
  • 情報の請求と記録を正しく扱う
仮名化と開示管理このリファレンス実務 (2)

できること:

  • 仮名化されたデータを扱い、成果物を公開する前に開示確認を行う
  • 連結された、または詳細なデータが、いつ患者を特定しうるかを見分ける
医療における安全で公正な AIこのリファレンス認知 (1)

できること:

  • モデルがバイアス、ドリフト、出力への過度な依存などを通じて、どのように患者に害を及ぼしうるかを説明する
  • モデルを実際に使う集団で検証する必要がある理由を説明する
臨床用語と分類このリファレンス認知 (1)

できること:

  • 臨床用語集と分類の違いを説明する
  • SNOMED CT や ICD など、一般的な用語集を見分ける

一般的な資格と経験

バンド 5 の概要

知識
専門的または技術的な知識。通常は学位または同等の経験による。
自律性
専門職の基準の範囲で幅広い目標に向けて働き、自分の仕事を計画する。
範囲
チームまたはプロダクト内の自分の専門的な業務。
リーダーシップ
サポート職員やアプレンティスを指導し、その仕事を確認することがある。
アカウンタビリティ
自分の専門的な仕事の品質。

職務評価(例示)

要素レベルレベルの要約ポイント
コミュニケーションと関係構築のスキル4説得、交渉、または研修のスキルを要する複雑、機微、または議論を呼ぶ情報、あるいは非常に複雑な情報を伝える。32
知識、研修、経験5理論または実務経験に裏づけられた、ある専門分野の熟練(学位レベルまたは同等)。120
分析と判断のスキル4分析、解釈、選択肢の比較を要する、複雑な事実や状況についての判断。42
計画と組織化のスキル2単純なタスクや活動を計画する。一部は継続的なもの。15
身体的スキル3高度なキーボード操作など、速さや正確さを要する発達したスキル。27
患者・利用者のケアに対する責任1偶発的な接触の中で、患者、利用者、または家族を手助けする。4
方針とサービス開発に対する責任2自分の領域の方針を実行し、その慣行の変更を提案する。12
財務・物的資源に対する責任1自分の仕事で使う機器や資源を自分で管理する。5
人に対する責任1新しい同僚や経験の浅い同僚に、自分の作業の進め方を示す。5
情報資源に対する責任4他の人の仕様に合わせて情報システムを調整または設計する、または主な職務として部門の情報システムを運用する。24
研究開発に対する責任2職務の一部として、研究、開発、試験、または機器・システムのテストを定期的に行う。12
行動の自由度3定められた方針と手順に従い、仕事は監督されるというより管理される。21
身体的負荷2制限された姿勢で座る・立つことが多い、またはときどき軽度から中程度の負荷がある。7
精神的負荷3予測できない仕事に頻繁に集中する、またはときどき長時間集中する。12
感情的負荷1つらい状況にさらされることはまれである、またはときどき間接的にさらされる。5
労働条件2不快な条件がときどきある、移動や屋外での作業が多い、またはほとんどの日にほぼ連続して画面を使う。7
合計(バンド 5: 326 から 395)350

自己評価

現在日常的に行っていることを評価し、根拠となる短い例を加え、最も重要なギャップへのアクションを計画します。回答はこのブラウザーにのみ保存されます。

13 件中 0 件のスキルを評価: 0 件が期待レベルに到達、0 件が下回り、0 件が上回っています。

Applied maths, statistics and scientific practices 期待: 実務
Data engineering 期待: 実務
Data ethics and privacy 期待: 実務
Data science innovation 期待: 実務
Delivering business impact 期待: 実務
Developing data science capability 期待: 実務
Programming and build (data science) 期待: 実務
Understanding product delivery 期待: 実務
保健・ケアサービスの理解 期待: 認知
情報ガバナンスとデータ保護 期待: 実務
仮名化と開示管理 期待: 実務
医療における安全で公正な AI 期待: 認知
臨床用語と分類 期待: 認知
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