NUR 06 99 500

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NUR - Numero Unico Regionale 06 99 500

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Dettaglio del profilo

  • Codice: K1.9
  • Profilo: Data scientist
  • Settore: Servizi digitali
  • Descrizione sintetica:
    Il Data scientist si occupa di modellizzare problemi complessi, a supporto della presa di decisioni, progettando modalità di analisi matematica e statistica, relativi a dati a differente strutturazione, fra cui i big data. Individua, sviluppa ed applica metodi e tecniche di raccolta, organizzazione e standardizzazione di dati, sui quali applica protocolli di data mining, rivolti alla produzione di analytics descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi. Implementa algoritmi e software di analisi e machine learning applicato. Comunica i risultati delle analisi, individuando ed applicando tecniche di data visualization. Definisce ed implementa le caratteristiche organizzative dei processi stabili di data analytic.
     

    SISTEMI DI REFERENZIAZIONE

    Sistema di riferimento

    Denominazione

    Area/e di Attività (AdA) del Repertorio nazionale delle qualificazioni regionali a cui il profilo afferisce

    ADA.14.01.20 - Data Science and Analytics

    Livello E.q.f.

    6

    Posizione classificatoria ISTAT CP 2011

    2.1.1.5.2 - Analisti e progettisti di basi dati

    Posizione/i classificatoria/e ISTAT ATECO 2007

    62.01.00 - Produzione di software non connesso all'edizione

     

    62.02.00 - Consulenza nel settore delle tecnologie dell'informatica

     

    62.09.09 - Altre attività dei servizi connessi alle tecnologie dell'informatica nca

     

    63.11.20 - Gestione database (attività delle banche dati)

     

    UNITÀ DI COMPETENZA - Raccolta dati ed applicazione di metodi e tecniche di data mining
    RISULTATO ATTESO DALL’ESERCIZIO DELLA COMPETENZA
    Eseguire, sulla base delle esigenze di analisi e delle sorgenti informative disponibili, operazioni di raccolta dati, loro organizzazione e data mining, individuando ed applicando metodi e tecniche matematiche e statistiche
    LIVELLO E.q.f.: 6
    CONOSCENZE 
    -    Caratteristiche della business intelligence
    -    Principi della business intelligence applicati all’economia aziendale
    -    Basi di dati relazionali (RDBMS) e No-SQL
    -    Linguaggio SQL e strumenti di interazione con basi dati No-SQL
    -    Metodi e tecniche di Data Gathering, Transformation e Configuration
    -    Strumenti di memorizzazione e recupero dati
    -    Metodi e tecniche di data mining (p.e. cluster analysis, regression analysis, classification analysis, anomaly detection analysis, intrusion detection, association rule learning, decision tree, neural networks, rule induction, data warehouse)
    -    Metodi di analisi di informazioni non strutturate
    -    Normativa vigente in materia di privacy
    -    Diritto in materia di proprietà intellettuale dei dati
    -    Lingua inglese di settore
    ABILITA’
    -    Definire, sulla base delle esigenze aziendali e dei sistemi informativi, i fabbisogni di data mining
    -    Identificare e caratterizzare le sorgenti informative
    -    Svolgere operazioni di Data Gathering, Data Transformation e Data Configuration, sulla base di caratteristiche ed eterogeneità delle fonti grezze, utilizzando il linguaggio SQL e altri strumenti di interazione con basi di dati
    -    Selezionare i dati, in ragione degli obiettivi di analisi
    -    Preparare i dati selezionati, eliminando possibili errori e stabilendo dei meccanismi di comportamento in caso di dati mancanti, anche attraverso approcci campionari
    -    Applicare tecniche di data mining, anche adattando gli algoritmi sulla base delle esigenze di analisi
    -    Tracciare le operazioni compiute e valutarne gli esiti, anche in vista del consolidamento del processo
    -    Garantire proprietà intellettuale e rispetto della privacy
    INDICATORI DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Sulla base di indicazioni relative ad un fabbisogno aziendale e di un set di sorgenti informative, individuare ed applicare tecniche di data mining, impostando preliminarmente le operazioni di raccolta e preparazione dati
    PRESTAZIONE MINIMA ATTESA IN ESITO ALLA VALUTAZIONE
    Per almeno una tipologia di fabbisogno, motivata individuazione ed applicazione dell’insieme delle tecniche coerenti di preparazione dati e di almeno due tecniche di data mining
    MODALITÀ DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Audizione, colloquio tecnico e/o prova prestazionale
     

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    UNITÀ DI COMPETENZA - Realizzazione di analisi complesse e su big data
    RISULTATO ATTESO DALL’ESERCIZIO DELLA COMPETENZA
    Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), creando modelli, algoritmi e metodi di raccolta, standardizzazione ed analisi dati, realizzando reportistica a supporto dei processi decisionali
    LIVELLO E.q.f.: 6
    CONOSCENZE 
    -    Linguaggio SQL e strumenti di interazione con basi dati No-SQL
    -    Linguaggi di programmazione (R, Python, …) orientati ai data analytics
    -    Problematiche e specificità dei big data: dimensione e destrutturazione dei data set
    -    Metodi e tecniche di data curation, data quality control, data integrity and interoperability
    -    Metodi e tecniche di data mining
    -    Modelli analitici matematici e statistici, descrittivi e inferenziali: Forecasting modeling, Natural Language Processing, Clustering modeling, Classification modeling
    -    Elementi di machine learning e deep learning
    -    Tipologie di analisi: Descriptive Analytics; Diagnostic Analytics; Predictive Analytics; Prescriptive Analytics
    -    Metodi, tecniche e strumenti di Data visualization
    -    Normativa vigente in materia di privacy
    -    Lingua inglese di settore
    ABILITA’
    -    Standardizzare ed ottimizzare i processi di gestione ed aggiornamento dei dati, implementando procedure di data curation, data quality control,  data integrity and interoperability
    -    Creare modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi di big data, sulla base delle esigenze aziendali, utilizzando linguaggi di programmazione
    -    Sviluppare, sulla base delle esigenze, algoritmi di machine learning
    -    Utilizzare big data analytics platforms
    -    Rappresentare gli esiti dell’analisi, utilizzando tecniche e strumenti di data visualization
    INDICATORI DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Sulla base di indicazioni relative ad un fabbisogno aziendale e di un set di sorgenti informative a natura di big data, individuare ed impostare la modellistica di analisi, l’approccio al machine learning ed al data visualization, individuando le problematiche relative all’implementazione di procedure di data curation, data quality control, data integrity and interoperability
    PRESTAZIONE MINIMA ATTESA IN ESITO ALLA VALUTAZIONE
    Per almeno una tipologia di fabbisogno, motivata individuazione di almeno due tipologie di analisi e conseguente scelta ed impostazione di metodi e strumenti, incluso il ricorso al machine learning e data visualization, descrivendo l’approccio alla definizione delle procedure di data curation, data quality control, data integrity and interoperability
    MODALITÀ DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Audizione, colloquio tecnico e/o prova prestazionale
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    UNITÀ DI COMPETENZA - Sviluppo dei processi di data analytic
    RISULTATO ATTESO DALL’ESERCIZIO DELLA COMPETENZA
    Pianificare e coordinare i processi di data analytic, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali
    LIVELLO E.q.f.: 6
    CONOSCENZE 
    -    Principi della business intelligence applicati all’economia aziendale
    -    Modelli di organizzazione dei processi di data analytic (data-driven; centralizzato, matriciale, ...)
    -    Metodi di trasferimento degli esiti delle analisi, ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business
    -    Lingua inglese di settore
    ABILITA’
    -    Pianificare i processi di data analytic di una organizzazione, sulla base delle proprie esigenze strategiche
    -    Definire ed implementare il modello organizzativo dei processi di data analytic
    -    Trasferire gli esiti delle analisi, ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business
    -    Monitorare i processi di data analytic ed il loro impatto sul business
    INDICATORI DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Sulla base di indicazioni relative ad una azienda ed alle sue esigenze strategiche, impostare logica ed organizzazione dei processi di data analytic, individuando le modalità di trasferimento ai decisori dei relativi esiti 
    PRESTAZIONE MINIMA ATTESA IN ESITO ALLA VALUTAZIONE
    Per almeno una tipologia di azienda, motivata rappresentazione dell’approccio all’organizzazione dei processi di data analytic e di gestione del trasferimento dei loro esiti applicativi, ai soggetti con ruolo decisionale
    MODALITÀ DI VALUTAZIONE DEL POSSESSO DELLA COMPETENZA
    Audizione, colloquio tecnico e/o prova prestazionale
     ________________________________________________________________________________
     

  • File allegati:

Data di aggiornamento/verifica: 10/12/2021

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