Специалист по data science
Специалисты по data science используют статистику, машинное обучение и другие продвинутые методы, чтобы находить закономерности в данных здравоохранения и ухода и создавать модели, помогающие службам планировать, прогнозировать и улучшать помощь. Типичная работа включает прогнозирование спроса, выявление пациентов, которым может помочь ранняя поддержка, и оценку эффекта изменений в услугах. Они тесно работают с клиницистами и аналитиками и обеспечивают, чтобы модели были валидными, справедливыми и использовались безопасно.
Этот текст переведён с английского языка помощником на основе искусственного интеллекта и ещё не проверен носителем языка. Цитаты из рамки компетенций профессии цифровых технологий и данных правительства Соединённого Королевства (UK GDaD PCF) и из ESCO оставлены на английском языке.
- Семейство
- Данные
- Роль UK GDaD PCF
- Data scientist (Data)
- Профессии ESCO
- data scientist (ISCO-08 2511); statistician (ISCO-08 2120)
- На GitHub
- Документ роли · Данные роли
Уровни
| Диапазон | Уровень роли | Уровень UK GDaD PCF | Грейды государственной службы | Баллы оценки должности |
|---|---|---|---|---|
| 4 | Стажёр специалиста по data science | Trainee data scientist | AO/EO | 276 |
| 5 | Младший специалист по data science | Associate data scientist | EO/HEO | 350 |
| 6 | Специалист по data science | Data scientist | HEO/SEO | 427 |
| 7 | Главный специалист по data science | Principal data scientist | SEO/G7 | 507 |
| 8a | Ведущий специалист по data science | Lead data scientist | G7/G6 | 560 |
| 8b | Руководитель направления data science | Head of data science | G7/G6 | 603 |
В организации цифрового здравоохранения
- Модель, поддерживающая решения о пациентах, может причинить вред, если она ошибочна или предвзята, поэтому модели проверяются на той популяции, с которой будут использоваться, и оцениваются с точки зрения клинической безопасности.
- Медицинские данные отражают неравный доступ к помощи, поэтому модели могут повторять или усиливать неравенство в здоровье, если предвзятость не измеряется и не устраняется для каждой группы пациентов.
- Некоторые модели, например влияющие на диагностику или лечение, могут регулироваться как медицинские изделия, а также может применяться регулирование ИИ.
- Науке о данных часто нужны связанные подробные данные пациентов, поэтому работа ведётся в защищённых средах, с псевдонимизированными данными и на согласованном основании в сфере управления информацией.
- Клиницистам и пациентам нужно понимать результаты модели и доверять им, поэтому важны объяснимость и изложение неопределённости простым языком.
Описание роли в UK GDaD PCF
Data science is a broad and fast-moving field spanning maths, statistics, software engineering and communications. Data scientists will often work as part of a multidisciplinary team, using data and analytics to inform and achieve organisational goals.
In this role, you will:
- be inquisitive
- explore and visualise data
- make recommendations to address complex problems and to inform strategic and operational decision making
- use data ethically and appropriately
- be innovative and adaptable
- explore existing and new data using a range of statistical tools and techniques, such as machine learning and predictive analytics
- find patterns in data and transform them into organisational insight
Профессии и навыки ESCO
ESCO перечисляет навыки и знания, которые работодателям обычно нужны (обязательные) или могут быть нужны (дополнительные) для каждой профессии. Используйте их как контрольный список для разговоров о развитии.
data scientist
Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.
Обязательные: навыки и знания (63)
Навыки и компетенции
- apply for research funding
- apply research ethics and scientific integrity principles in research activities
- build recommender systems
- collect ICT data
- communicate with a non-scientific audience
- conduct research across disciplines
- deliver visual presentation of data
- demonstrate disciplinary expertise
- design database scheme
- develop data processing applications
- develop professional network with researchers and scientists
- disseminate results to the scientific community
- draft scientific or academic papers and technical documentation
- establish data processes
- evaluate research activities
- execute analytical mathematical calculations
- handle data samples
- implement data quality processes
- increase the impact of science on policy and society
- integrate gender dimension in research
- interact professionally in research and professional environments
- interpret current data
- manage data collection systems
- manage findable accessible interoperable and reusable data
- manage intellectual property rights
- manage open publications
- manage personal professional development
- manage research data
- mentor individuals
- normalise data
- operate open source software
- perform data cleansing
- perform project management
- perform scientific research
- promote open innovation in research
- promote the participation of citizens in scientific and research activities
- promote the transfer of knowledge
- publish academic research
- report analysis results
- speak different languages
- synthesise information
- think abstractly
- use data processing techniques
- use databases
- write scientific publications
Знания
- data engineering
- data ethics
- data mining
- data models
- data science
- data visualisation software
- empirical analysis
- information categorisation
- information extraction
- mathematical modelling
- online analytical processing
- quantitative analysis
- query languages
- resource description framework query language
- scientific literature
- statistical modeling techniques
- statistics
- visual presentation techniques
Дополнительные: навыки и знания (34)
Навыки и компетенции
- apply blended learning
- create data models
- define data quality criteria
- design database in the cloud
- integrate ICT data
- make data-driven decisions
- manage ICT data architecture
- manage ICT data classification
- manage data
- perform data mining
- teach in academic or vocational contexts
- use spreadsheets software
Знания
- Hadoop
- LDAP
- LINQ
- MDX
- N1QL
- SPARQL
- XQuery
- business analytics
- business intelligence
- computational biology
- computer simulation
- data quality assessment
- digital curation
- healthcare analytics
- image recognition
- marketing analytics
- multidisciplinary research
- research design
- scientific computing
- social network analysis
- state estimation
- unstructured data
statistician
Statisticians collect, tabulate, and, most importantly, analyse quantitative information coming from a varied array of fields. They interpret and analyse statistical studies on fields such as health, demographics, finance, business, etc. and advise based on patterns and drawn analysis.
Обязательные: навыки и знания (50)
Навыки и компетенции
- apply for research funding
- apply research ethics and scientific integrity principles in research activities
- apply scientific methods
- apply statistical analysis techniques
- communicate with a non-scientific audience
- conduct quantitative research
- conduct research across disciplines
- demonstrate disciplinary expertise
- develop professional network with researchers and scientists
- disseminate results to the scientific community
- draft scientific or academic papers and technical documentation
- evaluate research activities
- execute analytical mathematical calculations
- gather data
- identify statistical patterns
- increase the impact of science on policy and society
- integrate gender dimension in research
- interact professionally in research and professional environments
- manage findable accessible interoperable and reusable data
- manage intellectual property rights
- manage open publications
- manage personal professional development
- manage research data
- mentor individuals
- operate open source software
- perform data analysis
- perform project management
- perform scientific research
- process data
- promote open innovation in research
- promote the participation of citizens in scientific and research activities
- promote the transfer of knowledge
- publish academic research
- speak different languages
- synthesise information
- think abstractly
- write scientific publications
Знания
- data ethics
- data quality assessment
- data science
- mathematical modelling
- mathematics
- quantitative analysis
- research design
- scientific literature
- scientific research methodology
- statistical analysis system software
- statistical modeling techniques
- statistics
Прочее
Дополнительные: навыки и знания (35)
Навыки и компетенции
- advise on financial matters
- advise on legislative acts
- analyse big data
- apply blended learning
- assist scientific research
- build predictive models
- carry out statistical forecasts
- conduct public surveys
- deliver visual presentation of data
- design questionnaires
- develop financial statistics reports
- develop scientific theories
- develop statistical software
- manage database
- manage quantitative data
- plan research process
- prepare lesson content
- present reports
- provide lesson materials
- teach in academic or vocational contexts
- use mathematical tools and equipment
- use spreadsheets software
- write research proposals
Знания
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.