ESPERTO DI DATA SCIENCE

SEP
14. Servizi digitali
REPERTORIO
Veneto

Descrizione

L’Esperto di data science si occupa di identificare, raccogliere, preparare, validare, analizzare e interpretare dati inerenti a diverse attività dell’organizzazione per estrarne informazione (di sintesi o derivata dall’analisi) anche tramite lo sviluppo di modelli predittivi per generare sistemi organizzati di conoscenza avanzati, a supporto dell’elaborazione di programmi di sviluppo dell’azione. Si relaziona con analisti, informatici e altri profili tecnici e con i referenti manageriali dell’organizzazione.

ADA associate alla qualificazione

ADA.14.01.20Data Science and Analytics

Competenze

PROGETTARE IL PIANO DI INDAGINE
Mostra abilità e conoscenzeMostra attività
Conoscenze
  • – Modelli e tecniche di analisi e definizione delle esigenze aziendali – Basi di modelli e tecniche di marketing strategico – Definizione e scelta del target e sua segmentazione e analisi – KPI adatti alla misurazione dei risultati sui diversi canali, mezzi e target – Modelli e tecniche di project management in ambito statistico – Approccio al multi-progetto in ambito statistico – Team building e gestione del gruppo di lavoro – Tecniche e strumenti di analisi del comportamento del target
Abilità
  • – Elaborare i progetti di sviluppo statistico tenendo conto delle esigenze e delle caratteristiche aziendali – Applicare tecniche di pianificazione strategica aziendale per definire gli ambiti di analisi e gli obiettivi che questa deve raggiungere. – Identificare il target di riferimento dell'indagine – Identificare i canali e i mezzi per il raggiungimento del target – Applicare tecniche per la definizione di piani di indagine sulle esigenze informative del target/ambito di riferimento – Adottare criteri per la definizione della metodologia di intervento per la realizzazione di un progetto di sviluppo statistico – Elaborare una strategia di marketing conforme agli obiettivi aziendali – Gestire le diverse fasi di implementazione del progetto, adattando adeguate procedure di pianificazione, organizzazione, monitoraggio e valutazione delle attività
ADA
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics

RA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti

Ricerca e raccolta dati
Data mining
Preparazione dati per il trattamento

RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali

Implementazione di procedure data curation and data quality control
Implementazione di procedure di data integrity and interoperability
Utilizzo di big data analytics platforms
Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati
Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni

RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali

Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business
GESTIRE LA RACCOLTA DEI DATI
Mostra abilità e conoscenzeMostra attività
Conoscenze
  • – Elementi di statistica – Analisi fonti, tipologia e qualità dei dati – Tecniche di selezione e organizzazione dei dati – Tecnologie per il monitoraggio delle tendenze – Tipologie, caratteristiche e funzionalità di piattaforme e applicativi Big Data, Machine Learning e Business analytics – Formati standard per il rilascio dei modelli analitici (ad es. Predictive Model Markup Language (PMML), Portable Format For Analytics -PFA, ecc.)
Abilità
  • – Adottare procedure e strumenti per la ricerca e la raccolta dei dati – Identificare i dati significativi e le loro fonti interne o esterne all'organizzazione – Organizzare e strutturare i dati in formati idonei per l'analisi e interpretazione – Adottare tecniche e metodologie di data mining, attraverso metodi automatici o semi-automatici – Gestire la relazione/coordinare altri ruoli e funzioni coinvolti nella raccolta dei dati – Monitorare il processo di raccolta, individuando soluzioni appropriate a fronte di eventuali criticità
ADA
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics

RA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti

Ricerca e raccolta dati
Data mining
Preparazione dati per il trattamento

RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali

Implementazione di procedure data curation and data quality control
Implementazione di procedure di data integrity and interoperability
Utilizzo di big data analytics platforms
Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati
Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni

RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali

Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business
GESTIRE L'ELABORAZIONE DEI DATI
Mostra abilità e conoscenzeMostra attività
Conoscenze
  • – Metodi quantitativi e qualitativi di elaborazione dei dati – Tecniche di clustering, Multidimensional data modeling, progettazione di algoritmi e linguaggi di scripting – Trattamento dei dati strutturati e non strutturati – Metodi di inferenza, di analisi testuale e di metodi per le decisioni – Tecniche di interrogazione/strutturazione di Database sia relazionali che non tramite query e stored – Tipologia, caratteristiche e funzionalità degli strumenti Extract, Transform, Load (ETL) – Tipologia, caratteristiche e funzionalità dei principali sistemi di analisi statistica e delle principali piattaforme di data management
Abilità
  • – Applicare tecniche di validazione dei dati (data quality) per procedere all'elaborazione degli stessi – Analizzare i dati mediante l'utilizzo di diversi metodi e strumenti – Costruire modelli quantitativi e qualitativi e modelli predittivi – Gestire la relazione/coordinare altri ruoli e funzioni coinvolti nella raccolta dei dati – Applicare tecniche per interpretare analisi e modelli ai fini dell'elaborazione dei dati – Interrogare e strutturare i database tramite query e stored – Applicare tecniche per visualizzare i dati ai fini di agevolarne la comprensione
ADA
ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics

RA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti

Ricerca e raccolta dati
Data mining
Preparazione dati per il trattamento

RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali

Implementazione di procedure data curation and data quality control
Implementazione di procedure di data integrity and interoperability
Utilizzo di big data analytics platforms
Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati
Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni

RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali

Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business
EFFETTUARE LA RESTITUZIONE DEI RISULTATI DELL'ANALISI DI DATI
Mostra abilità e conoscenzeMostra attività
Conoscenze
  • – Concetti per l'elaborazione e restituzione dei dati, in relazione alla tipologia e alle esigenze dei fruitori dei dati a livello business – Elaborazione di modelli descrittivi e predittivi per il business – Elementi di Data Visualization – Elementi di progettazione e gestione di presentazioni – Elementi per la redazione documentale e reportistica
Abilità
  • – Utilizzare software e modelli per redigere report di analisi dati – Utilizzare modelli descrittivi e predittivi per presentare i dati al management aziendale – Adottare modalità di restituzione dei dati, in relazione alla tipologia e alle esigenze dei fruitori dei dati – Applicare tecniche di redazione documentale – Applicare tecniche di presentazione di report di ricerca – Utilizzare tecniche di comunicazione orale e scritta
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ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics

RA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti

Ricerca e raccolta dati
Data mining
Preparazione dati per il trattamento

RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali

Implementazione di procedure data curation and data quality control
Implementazione di procedure di data integrity and interoperability
Utilizzo di big data analytics platforms
Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati
Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni

RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali

Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics
Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business