역할과 스킬 디지털 헬스 직무 역할 레퍼런스
예시 일반적인 디지털 헬스 조직을 위한 참조용 프로필이며, 공식 직무기술서가 아닙니다. 이 레퍼런스 소개.

트레이니 데이터 사이언티스트

밴드 4 · 데이터 사이언티스트 · 직무평가 276점

이 글은 AI 어시스턴트가 영어를 한국어로 번역한 것이며, 한국어 원어민의 검토는 아직 받지 않았습니다. 영국 정부 디지털·데이터 전문직 역량 프레임워크(UK GDaD PCF)와 ESCO의 인용문은 영어 그대로 두었습니다.

UK GDaD PCF 수준: Trainee data scientist

공무원 등급 AO 또는 EO에서 가장 흔히 수행됩니다.

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.

책임

스킬

스킬기대 수준이 수준의 의미
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF인지 (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 PCF인지 (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 PCF인지 (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 PCF인지 (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 PCF인지 (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 PCF인지 (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 PCF인지 (1)

You can:

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

You can:

  • manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team
보건·돌봄 서비스 이해이 레퍼런스인지 (1)

할 수 있는 일:

  • 보건·돌봄 시스템의 주요 부분과 조직이 지원하는 서비스를 설명한다
  • 자신의 업무에서 환자 안전과 비밀 유지가 중요한 이유를 설명한다
정보 거버넌스와 개인정보 보호이 레퍼런스인지 (1)

할 수 있는 일:

  • 개인 정보와 건강 정보를 다루는 조직의 규칙을 따른다
  • 데이터 침해나 아차 사고를 알아보고 보고한다
가명처리와 공개 통제이 레퍼런스인지 (1)

할 수 있는 일:

  • 식별 가능한 데이터, 가명처리된 데이터, 익명처리된 데이터의 차이를 설명한다
  • 결과물에서 소수 값을 가리는 조직의 규칙을 따른다
보건·돌봄 분야의 안전하고 공정한 AI이 레퍼런스인지 (1)

할 수 있는 일:

  • 편향, 드리프트, 모델 출력에 대한 과도한 의존 등을 통해 모델이 환자에게 어떻게 해를 끼칠 수 있는지 설명한다
  • 모델을 사용할 집단에서 검증해야 하는 이유를 설명한다

일반적인 자격과 경력

밴드 4 개요

지식
담당 분야에 대한 상세한 지식. 보통 전문대학 학위, 도제 과정, 또는 그에 준하는 경력으로 얻는다.
자율성
가이드라인 안에서 일하고, 일상적인 문제 대부분을 해결하며, 조언을 구할 상급자가 있다.
범위
자신의 업무와 정해진 서비스 또는 프로세스.
리더십
작은 팀을 감독하거나 다른 사람의 업무를 조정할 수 있다.
책무
정해진 서비스 또는 프로세스의 제공.

직무평가(예시)

요소수준수준 요약점수
의사소통 및 관계 형성 기술3배려나 설득이 필요한 정형적인 정보, 복잡하거나 민감한 정보를 전달하거나, 집단에 대한 간단한 교육을 한다.21
지식, 교육, 경험4대부분 비정형이며 중급 수준의 이론이 필요한 다양한 절차(예: 전문대학 학위 또는 그에 준하는 경력).88
분석 및 판단 기술3분석이나 선택지 비교가 필요한 다양한 사실이나 상황에 대한 판단.27
계획 및 조직화 기술2단순한 과제나 활동을 계획한다. 일부는 지속적이다.15
신체 기술3고급 키보드 조작처럼 속도나 정확성이 필요한 숙련된 기술.27
환자·이용자 돌봄에 대한 책임1우발적인 접촉 중에 환자, 이용자, 또는 가족을 돕는다.4
정책 및 서비스 개발에 대한 책임1다른 사람이 정한 정책을 따른다. 변경에 대해 의견을 낼 수 있다.5
재무 및 물적 자원에 대한 책임1자신의 업무에 쓰는 장비와 자원을 직접 관리한다.5
사람에 대한 책임1새로 들어왔거나 경험이 적은 동료에게 자신의 업무 방식을 보여 준다.5
정보 자원에 대한 책임4다른 사람의 사양에 맞춰 정보 시스템을 조정하거나 설계하거나, 주된 업무로 한 부서의 정보 시스템을 운영한다.24
연구 및 개발에 대한 책임2업무의 일부로 연구, 개발, 시범, 장비 및 시스템 테스트를 정기적으로 한다.12
행동의 자유2표준 절차와 선례를 따른다. 대개 물어볼 사람이 있고, 업무를 점검받을 수 있다.12
신체적 부담2제한된 자세로 자주 앉거나 서 있거나, 가끔 가벼운 정도에서 중간 정도의 노력이 든다.7
정신적 부담3예측하기 어려운 업무에 자주 집중하거나, 가끔 장시간 집중한다.12
감정적 부담1고통스러운 상황에 드물게 노출되거나, 가끔 간접적으로 노출된다.5
근무 환경2불쾌한 환경에 가끔 노출되거나, 잦은 이동이나 야외 근무가 있거나, 대부분의 날에 거의 계속 화면을 사용한다.7
합계(밴드 4: 271~325)276

지식은 업무를 수행할 수 있을 만큼 교육이 끝난 시점에 직무가 요구하는 수준으로 평가했다.

자기 평가

현재 일상적으로 하고 있는 일을 평가하고, 근거가 되는 짧은 사례를 더하고, 가장 중요한 격차에 대한 조치를 계획하세요. 답변은 이 브라우저에만 저장됩니다.

12개 스킬 중 0개 평가: 0개는 기대 수준 충족, 0개는 미달, 0개는 초과입니다.

Applied maths, statistics and scientific practices 기대: 인지
Data engineering 기대: 인지
Data ethics and privacy 기대: 인지
Data science innovation 기대: 인지
Delivering business impact 기대: 인지
Developing data science capability 기대: 인지
Programming and build (data science) 기대: 인지
Understanding product delivery 기대: 인지
보건·돌봄 서비스 이해 기대: 인지
정보 거버넌스와 개인정보 보호 기대: 인지
가명처리와 공개 통제 기대: 인지
보건·돌봄 분야의 안전하고 공정한 AI 기대: 인지
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