Cientista de dados associado

Faixa 5 · Cientista de dados · 350 pontos de avaliação de funções

Esta tradução foi feita a partir do inglês por um assistente de IA e ainda não foi revisada por um falante nativo. As citações do UK GDaD PCF (Quadro de Competências Digitais e de Dados do Governo do Reino Unido) e do ESCO mantêm-se em inglês.

Nível do UK GDaD PCF: Associate data scientist

Exercida com mais frequência na categoria do serviço público EO ou HEO.

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.

Responsabilidades

Construir e testar modelos estatísticos e de aprendizado de máquina básicos, como previsões de demanda, com orientação.
Preparar e vincular conjuntos de dados de saúde para modelagem em ambientes seguros.
Medir o desempenho dos modelos em diferentes grupos de pacientes e comunicar as diferenças.
Apresentar os resultados e sua incerteza a analistas e equipes de serviço.
Documentar as fontes de dados, os métodos e as premissas para que o trabalho possa ser reproduzido.

Competências

Competência	Nível esperado	O que este nível significa
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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	Aplicação (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
Compreensão dos serviços de saúde e de cuidadosEsta referência	Noção (1)	Você pode: descrever as principais partes do sistema de saúde e de cuidados e os serviços que a organização apoia explicar por que a segurança e a confidencialidade dos pacientes importam no seu trabalho
Governança da informação e proteção de dadosEsta referência	Aplicação (2)	Você pode: aplicar os princípios de proteção de dados ao seu trabalho contribuir para avaliações de impacto sobre a proteção de dados tratar corretamente pedidos de informações e registros
Pseudonimização e controle de divulgaçãoEsta referência	Aplicação (2)	Você pode: trabalhar com dados pseudonimizados e aplicar verificações de divulgação antes de liberar resultados reconhecer quando dados vinculados ou detalhados podem identificar um paciente
IA segura e justa na saúdeEsta referência	Noção (1)	Você pode: explicar como um modelo pode prejudicar pacientes, por exemplo por viés, deriva ou excesso de confiança no seu resultado explicar por que os modelos precisam ser validados na população com a qual serão usados
Terminologia e classificação clínicasEsta referência	Noção (1)	Você pode: explicar a diferença entre uma terminologia clínica e uma classificação reconhecer terminologias comuns, como SNOMED CT e CID

Qualificações e experiência habituais

Graduação em área quantitativa, aprendizagem profissional em ciência de dados ou experiência equivalente.

Descrição da Faixa 5

Conhecimentos: Conhecimento profissional ou técnico, em geral adquirido em curso de graduação ou experiência equivalente.
Autonomia: Trabalha para objetivos amplos, dentro das normas profissionais; planeja o próprio trabalho.
Âmbito: O próprio trabalho profissional dentro de uma equipe ou produto.
Liderança: Pode orientar e conferir o trabalho de pessoal de apoio e de aprendizes.
Responsabilização: Qualidade do próprio trabalho profissional.

Avaliação de funções (ilustrativa)

Fator	Nível	Resumo do nível	Pontos
Habilidades de comunicação e de relacionamento	4	Transmite informações complexas, sensíveis ou controversas que exigem persuasão, negociação ou habilidades de treinamento, ou informações muito complexas.	32
Conhecimentos, formação e experiência	5	Perícia em uma especialidade, apoiada em teoria ou experiência prática (nível de graduação ou equivalente).	120
Habilidades analíticas e de julgamento	4	Julgamentos sobre fatos ou situações complexos que exigem análise, interpretação e comparação de opções.	42
Habilidades de planejamento e de organização	2	Planeja tarefas ou atividades simples, algumas de longa duração.	15
Habilidades físicas	3	Habilidades desenvolvidas que exigem rapidez ou precisão, como o uso avançado do teclado.	27
Responsabilidade pelo cuidado de pacientes e clientes	1	Ajuda pacientes, clientes ou familiares em contatos eventuais.	4
Responsabilidade pela política e pelo desenvolvimento de serviços	2	Implementa políticas da própria área e propõe mudanças em suas práticas.	12
Responsabilidade por recursos financeiros e físicos	1	Cuida pessoalmente dos equipamentos e recursos usados no próprio trabalho.	5
Responsabilidade por pessoas	1	Mostra as próprias rotinas de trabalho a colegas novos ou menos experientes.	5
Responsabilidade por recursos de informação	4	Adapta ou projeta sistemas de informação conforme especificações de terceiros, ou opera sistemas de informação de um departamento como atribuição principal.	24
Responsabilidade por pesquisa e desenvolvimento	2	Faz regularmente pesquisa, desenvolvimento, ensaios ou testes de equipamentos e sistemas como parte do trabalho.	12
Liberdade de ação	3	Segue políticas e procedimentos definidos; o trabalho é gerenciado, e não supervisionado.	21
Esforço físico	2	Ficar sentado ou em pé com frequência em posição restrita, ou esforço leve a moderado ocasional.	7
Esforço mental	3	Concentração frequente em trabalho imprevisível, ou concentração prolongada ocasional.	12
Esforço emocional	1	Exposição rara, ou exposição indireta ocasional, a circunstâncias aflitivas.	5
Condições de trabalho	2	Condições desagradáveis ocasionais, viagens frequentes ou trabalho ao ar livre, ou uso quase contínuo de tela na maioria dos dias.	7
Total (Faixa 5: 326 a 395)			350