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。

トレーニー データサイエンティスト

バンド 4 · データサイエンティスト · 職務評価 276 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: Trainee data scientist

公務員の等級 AO または EO で最も多く行われます。

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.

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認知 (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認知 (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認知 (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認知 (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認知 (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認知 (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認知 (1)

You can:

  • show a basic understanding of software development principles and can write simple scripts under supervision
Understanding product deliveryUK GDaD PCF認知 (1)

You can:

  • 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認知 (1)

できること:

  • 個人情報と健康情報の取り扱いに関する組織の規則に従う
  • データ侵害やヒヤリハットを見分けて報告する
仮名化と開示管理このリファレンス認知 (1)

できること:

  • 識別可能なデータ、仮名化されたデータ、匿名化されたデータの違いを説明する
  • 成果物で少数値を秘匿するための組織の規則に従う
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

一般的な資格と経験

バンド 4 の概要

知識
担当領域の詳細な知識。通常は短期大学相当の学位、アプレンティスシップ、または同等の経験による。
自律性
ガイドラインの範囲で働き、日々の問題の大半を解決し、助言を求められる上司がいる。
範囲
自分の業務と、定められたサービスまたはプロセス。
リーダーシップ
小さなチームを監督したり、他の人の仕事を調整したりすることがある。
アカウンタビリティ
定められたサービスまたはプロセスの提供。

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3配慮や説得を要する定型的な情報、複雑または機微な情報、または集団への簡単な研修を行う。21
知識、研修、経験4大半が非定型の、中級レベルの理論を要するさまざまな手順(たとえば短期大学相当の学位または同等の経験)。88
分析と判断のスキル3分析または選択肢の比較を要する、さまざまな事実や状況についての判断。27
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1他の人が定めた方針に従う。変更に意見を述べることがある。5
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2標準的な手順と先例に従い、たいてい相談できる人がいる。仕事が確認されることがある。12
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 4: 271 から 325)276

知識は、仕事ができるだけの研修が終わった時点で職務が必要とするレベルで評価している。

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。

12 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: 認知
Data engineering 期待: 認知
Data ethics and privacy 期待: 認知
Data science innovation 期待: 認知
Delivering business impact 期待: 認知
Developing data science capability 期待: 認知
Programming and build (data science) 期待: 認知
Understanding product delivery 期待: 認知
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: 認知
仮名化と開示管理 期待: 認知
医療における安全で公正な AI 期待: 認知
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