Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа
Карточка профессионального стандарта содержит реквизиты документа, обобщённые трудовые функции и требования к квалификации.
Код
06.046
06.046
Регистрационный номер
1482
1482
Приказ
№ 462н от 09.07.2021
№ 462н от 09.07.2021
Как использовать профессиональный стандарт
Профессиональный стандарт «Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа» описывает квалификационные требования для соответствующего вида деятельности. При работе с карточкой сопоставляйте название стандарта, код 06.046, трудовые функции, возможные должности и требуемый уровень квалификации.
Для кадровых решений учитывают действующую редакцию документа, дату и номер утверждающего приказа, требования законодательства и фактические обязанности работника. Файлы в доступных форматах позволяют сверить полную структуру стандарта и формулировки требований с официальным документом.
Общие сведения
Вид профессиональной деятельности
Разработка компьютерного программного обеспечения;Деятельность по обработке данных, предоставление услуг по размещению информации и связанная с этим деятельность
Основная цель
Повышения качества управленческих решений на основе результатов комплексного анализа цифрового следа человека (групп людей) и информационно-коммуникационных систем
Классификаторы
| Классификатор | Код | Наименование |
|---|---|---|
| ОКЗ | 2512. | Разработчики программного обеспечения |
| ОКЗ | 3511. | Специалисты-техники по эксплуатации ИКТ |
| ОКЗ | 2521. | Дизайнеры баз данных и администраторы |
| ОКВЭД | 62.01 | Разработка компьютерного программного обеспечения |
| ОКВЭД | 63.11 | Деятельность по обработке данных, предоставление услуг по размещению информации и связанная с этим деятельность |
Трудовые функции и требования
A Сбор и обработка цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
Уровень квалификации: 4
Возможные должности и профессии
- Техник по сбору цифрового следа
- Специалист по сбору цифрового следа
Требования к образованию
- Среднее профессиональное образование - программы подготовки специалистов среднего звена
A/01.4 Сбор цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
Трудовые действия
- Верификация разметки цифрового следа посредством интервьюирования носителей информации и лиц, принимающих решения
- Мониторинг загрузки данных цифрового следа через пользовательские интерфейсы технологических платформ
- Мониторинг загрузки наборов агрегированных или точечных данных о цифровом следе
- Настройка средств сбора ответов пользователей
- Мониторинг загрузки данных и материалов, подтверждающих продуктивное участие в деятельности, получаемых от устройств и ИКС
- Разбор получаемых данных цифрового следа
Необходимые умения
- Использовать средства хранения и передачи информации для работы с цифровым следом
- Использовать модели потока данных для мониторинга процесса загрузки
- Проводить интервью с целевой аудиторией
- Использовать технологические платформы для сбора ответов пользователей
- Проводить обезличивание первичных данных
Необходимые знания
- Общие принципы построения баз данных
- Понятие и структура цифрового следа
- Технологические платформы, поставляющие цифровой след
- Принципы проведения интервью
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
A/02.4 Обработка цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
Трудовые действия
- Проверка целостности цифрового следа
- Нормализация наборов данных цифрового следа
- Устранение шумов, пустот и прочих элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
Необходимые умения
- Использовать прикладные компьютерные программы для обработки данных
- Выполнять обработку данных с целью устранения шумов, пустот и прочих элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
- Проверять целостность полученных данных
- Проводить обезличивание первичных данных
Необходимые знания
- Методы проверки целостности данных
- Методы устранения шумов, пустот и элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
- Методы структурирования наборов данных
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
B Анализ данных цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
Уровень квалификации: 5
Возможные должности и профессии
- Аналитик данных
- Специалист по анализу данных цифрового следа
Требования к образованию
- Среднее профессиональное образование - программы подготовки специалистов среднего звена
- или
- Высшее образование - бакалавриат
Требования к опыту работы
- Не менее шести месяцев в области информационных технологий при наличии высшего образования уровня бакалавриата
- Не менее одного года при наличии среднего профессионального образования
B/01.5 Подготовка данных цифрового следа для проведения анализа
Трудовые действия
- Разметка мероприятия или контекста, достигаемых в рамках его результатов и связанного с ними цифрового следа
- Оценка уникальности и валидности цифрового следа деятельности
- Поверка данных на достоверность и автогенерацию данных машинными средствами
Необходимые умения
- Использовать прикладные компьютерные программы для обработки данных
- Выполнять обработку данных с целью устранения шумов, пустот и прочих элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
- Проверять целостность полученных данных
- Проводить обезличивание первичных данных
- Выполнять разметку данных
- Применять специальное программное обеспечение для проверки на автогенерацию данных машинными средствами
Необходимые знания
- Методы проверки целостности данных
- Методы устранения шумов, пустот и элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
- Методы структурирования наборов данных
- Методы разметки данных
- Технологии автогенерации данных
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
B/02.5 Проверка гипотез, представленных в модели деятельности человека (группы людей) и ИКС, поиск закономерностей
Трудовые действия
- Разработка метрик оценки качества цифрового следа
- Оценка качества представленного цифрового следа на основе метрик
- Очистка данных цифрового следа (поиск аномалий, корректировка, подсказка, автоматизация / уменьшение объема ручной работы, поиск дубликатов)
- Автоматизация выявления закономерностей в массивах данных
- Анализ потребностей и целей пользователей (людей, групп людей и ИКС)
- Экспорт результатов анализа в разных форматах
- Выдача комплексных заключений по результатам обработки данных
- Согласование и утверждение требований к результатам аналитического исследования
Необходимые умения
- Применять алгоритмы очистки данных цифрового следа (поиск аномалий, корректировка, подсказка, автоматизация / уменьшение объема ручной работы, поиск дубликатов)
- Применять специализированное программное обеспечение для анализа данных
- Проводить сравнительный анализ для проверки гипотез, представленных в модели деятельности человека (группы людей) и ИКС
- Подбирать способы визуализации данных
- Применять программное обеспечение для визуализации данных
- Обосновывать результаты анализа данных
- Создавать и применять программный код для выявления автоматически сгенерированных данных
Необходимые знания
- Алгоритмы очистки данных цифрового следа (поиск аномалий, корректировка, подсказка, автоматизация / уменьшение объема ручной работы, поиск дубликатов)
- Специализированное программное обеспечение для анализа данных
- Способы визуализации данных
- Программное обеспечение для визуализации данных
- Языки программирования
- Математическая статистика
- Систематические классификаторы и рубрикаторы (таксономий и онтологий)
- Методы проверки целостности данных
- Методы устранения шумов, пустот и элементов, затрудняющих распознавание цифрового следа
- Методы структурирования наборов данных
- Особенности и принципы работы систем автоматической генерации текстов
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
B/03.5 Визуализация данных анализа цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
Трудовые действия
- Обработка и представление результатов анализа в соответствии с исходной задачей
- Визуализация результатов анализа цифрового следа, на основе предварительной разметки, выполняемой с помощью рубрикаторов и классификаторов
Необходимые умения
- Применять специализированное программное обеспечение для визуализации данных
- Применять специализированное программное обеспечение для обработки данных
- Применять библиотеки и фреймворки соответствующего языка программирования для визуализации данных
- Использовать языки программирования высокого уровня и языки, применяемые в работе с базами данных и обработке неструктурированных данных, для визуализации и обработки данных
Необходимые знания
- Специализированное программное обеспечение для визуализации данных
- Специализированное программное обеспечение для обработки данных
- Языки программирования, библиотеки и фреймворки для обработки данных
- Методы визуального отображения данных
- Дизайн пользовательских интерфейсов
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
B/04.5 Обработка и анализ данных без предварительной разметки, в том числе машинно-генерируемых данных
Трудовые действия
- Поиск контекстов и событий в потоке первичных данных
- Разметка и кодирование контекстов и событий в потоке первичных данных
- Автоматизированная обработка массивов первичных данных
- Интерпретация контекстов и событий в потоке первичных данных
- Автоматизированный анализ первичных данных с классификацией размеченных событий и построением прогностических моделей
Необходимые умения
- Преобразовывать и подготавливать данные разных форматов
- Проводить выборку для уменьшения объема данных
- Применять методы математической статистики для обработки первичных данных
- Интерпретировать результаты разметки первичных данных
- Проводить обезличивание первичных данных
Необходимые знания
- Методы математической статистики
- Методы описательной статистики
- Методы корреляционного и ковариационного анализа
- Принципы работы и особенности применения нейронных сетей для анализа данных
- Методы факторного и кластерного анализа
- Методы семантического анализа
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
C Управление сбором и обработкой цифрового следа
Уровень квалификации: 6
Возможные должности и профессии
- Менеджер по управлению проектами в области обработки цифрового следа
- Руководитель направления по анализу данных
Требования к образованию
- Высшее образование - бакалавриат
- или
- Высшее образование - магистратура
Требования к опыту работы
- Не менее одного года в области анализа данных при наличии высшего образования уровня бакалавриата
- Не менее шести месяцев в области анализа данных при наличии высшего образования уровня магистратуры
C/01.6 Проектирование процесса сбора данных цифрового следа
Трудовые действия
- Оценка необходимого количества данных
- Определение возможных источников данных для анализа, идентификация внешних и внутренних источников данных для проведения аналитических работ
- Выбор метрик оценки качества данных
- Анализ требований к инфраструктурам, платформам и программному обеспечению
- Определение этапов работ по сбору цифрового следа
- Прогнозирование поведения субъектов деятельности (людей, групп людей и ИКС)
- Определение требований к проектированию оценочно-измерительных средств сбора цифрового следа
- Разработка шаблонов сбора цифрового следа для контекстов деятельности
- Встраивание элементов и протоколов сбора цифрового следа в текущие процессы, алгоритмы и материалы, применяемые в рассматриваемой деятельности
Необходимые умения
- Структурировать данные
- Определять корректный и репрезентативный источник данных
- Применять гибкие методологии разработки в управлении проектами
- Определять необходимую программную платформу для анализа данных
- Применять средства мониторинга для сбора и анализа цифрового следа
- Формировать технические задания для проектирования оценочно-измерительных средств
Необходимые знания
- Методы управления проектами
- Принципы управления проектами по гибким методологиям разработки
- Методы оценки качества данных в области информационных технологий
- Методы проектирования деятельности распределенных команд (групп сотрудников)
- Протоколы обмена данными
- Протоколы сбора цифрового следа
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
C/02.6 Организация работ по подготовке к сбору цифрового следа
Трудовые действия
- Определение функциональных позиций и критериев отбора специалистов в команду для сбора и анализа цифрового следа
- Разработка алгоритмов решения поставленных задач
- Декомпозиция технического задания
- Управление деятельностью команды сборки, разметки и анализа цифрового следа
- Управление действиями по отслеживанию процесса сбора данных
- Обезличивание первичных данных человека (групп людей) и ИКС
Необходимые умения
- Структурировать данные в соответствии с задачами анализа
- Планировать работы распределенной команды (групп сотрудников) по сбору, анализу и интерпретации данных
- Контролировать сбор данных цифрового следа, собираемого в соответствии с техническим заданием
- Применять гибкие методологии разработки в управлении проектами
- Применять средства мониторинга для сбора и анализа цифрового следа
Необходимые знания
- Методы управления проектами
- Принципы управления проектами по гибким методологиям разработки
- Методы проектирования деятельности распределенных команд (групп сотрудников)
- Информационные средства организации деятельности распределенных команд (групп сотрудников)
- Протоколы обмена данными
- Протоколы сбора цифрового следа
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
C/03.6 Контроль сбора цифрового следа
Трудовые действия
- Проверка соответствия структуры и способов передачи данных цифрового следадля последующей обработки
- Контроль потоковых данных цифрового следа
- Контроль соответствия цифрового следа разметке согласно сформулированной модели
- Контроль взаимодействия технических средств передачи, перекодирования, хранения и предобработки цифрового следа
- Контроль выполнения функций участниками команды по сбору цифрового следа
- Контроль соответствия процесса получения и обработки данных заданному алгоритму
Необходимые умения
- Определять валидность и достоверность цифрового следа
- Применять специализированные программы для контроля потоковых данных цифрового следа
- Применять методы верификации отчетной документации
- Определять соответствие представленных результатов техническому заданию
Необходимые знания
- Основы контрольно-надзорной деятельности
- Виды контроля при управлении информационными проектами
- Методы контроля при управлении информационными проектами
- Основы управления проектами
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
D Методологическое обеспечение комплексного анализа деятельности человека (группы людей) и ИКС, представленной в электронной форме (цифровом следе)
Уровень квалификации: 7
Возможные должности и профессии
- Разработчик систем по комплексному анализу данных
- Ведущий специалист по анализу данных
- Ведущий аналитик
- Архитектор данных
Требования к образованию
- Высшее образование - магистратура
Требования к опыту работы
- Не менее двух лет в области анализа данных
D/01.7 Проектирование процесса сбора данных цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
Трудовые действия
- Синхронизация и стандартизация моделей данных
- Проектирование и моделирование процессов и алгоритмов потоков данных цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
- Проектирование процесса передачи и хранения данных цифрового следа
- Формирование алгоритмов установления валидности и достоверности цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
- Разработка методики комплексного анализа данных человека (групп людей) и ИКС
- Проектирование процессов применения результатов комплексного анализа данных человека (групп людей) и ИКС
- Проектирование процессов анализа динамических данных человека (групп людей) и ИКС
Необходимые умения
- Структурировать данные
- Создавать алгоритмы деятельности при анализе цифрового следа
- Разрабатывать методические и инструктивные материалы в рамках реализации задач при работе с данными
- Проводить сравнительный анализ данных цифрового следа
- Визуализировать и интерпретировать результаты анализа
- Создавать базы данных цифрового следа и управлять ими
- Управлять проектами, основанными на анализе данных
- Выбирать и применять методы исследования результатов внедрения технологий анализа данных человека (групп людей) и ИКС
Необходимые знания
- Основы исследовательской деятельности
- Основы управления организацией
- Технологии работы с базами данных
- Методы исследования результатов внедрения технологий анализа данных человека (групп людей) и ИКС
- Методы визуализации данных
- Методы проектного управления
- Основы методического сопровождения информационных проектов
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
D/02.7 Формирование требований к данным цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
Трудовые действия
- Синхронизация и стандартизация моделей данных цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
- Разработка локальных нормативных актов и систем нормирования в вопросах работы с данными
- Формирование алгоритмов установления валидности и достоверности цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
- Разработка и подержание функционирования систем оценки данных, направленных на поддержание соответствия данных установленным требованиям
- Проведение мероприятий по установлению соответствия получаемых данных стандартам
Необходимые умения
- Создавать системы нормирования и стандартизации для работы с данными
- Проводить сопоставительный анализ данных на предмет соответствия установленным стандартам
- Разрабатывать нормативные документы
- Управлять проектами, основанными на анализе данных
- Выбирать и применять методы исследования результатов внедрения технологий анализа данных человека (групп людей) и ИКС
Необходимые знания
- Основы исследовательской деятельности
- Порядок оформления локальных нормативных актов
- Основы стандартизации
- Основы проектной деятельности
- Технологии работы с базами данных
- Методы визуализации данных
- Методы проектного управления
- Основы методического сопровождения информационных проектов
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
D/03.7 Формирование модели деятельности человека (группы людей) и ИКС, представленной в электронной форме (цифровом следе)
Трудовые действия
- Разработка структуры модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Выделение ключевых элементов моделей на основе семантического анализа текстов
- Наполнение и корректировка содержания модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Создание, изменение и адаптация смысловых и тематических рубрикаторов в рамках модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Формирование модели деятельности человека (групп людей) и ИКС в рамках жизненного цикла данных
- Создание компетентностной модели человека (групп людей), включающей детальную информацию о его познавательных возможностях, знаниях, навыках и поведении
- Формализация процесса достижения целей и результатов, поставленных в рамках модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Схематизация алгоритмов субъект-объектных взаимодействий в рамках модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Формирование модели принятия решений на основе данных
- Апробация модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
- Валидизация модели деятельности человека (групп людей) и ИКС
Необходимые умения
- Применять методы семантического анализа
- Проводить обезличивание первичных данных
- Формировать таксономии результатов, достигаемых в рамках моделей
- Формировать тезаурусы и справочники в рамках моделей
- Строить схемы, описывающие деятельность человека (групп людей) и ИКС
- Создавать карты пользовательского опыта и пользовательского пути
- Управлять жизненным циклом данных
- Синхронизировать модели данных
Необходимые знания
- Основы управления проектами на основе данных
- Основные принципы и области применения методов управления знаниями
- Основные принципы и технологии работы с потоками информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите персональных данных
- Методы и средства защиты информации
- Требования законодательства Российской Федерации о защите интеллектуальной собственности
Организации-разработчики
Ответственная организация: АНО «Университет национальной технологической инициативы - 2035», город Москва
- Союз «Агентство развития профессиональных сообществ и рабочих кадров «Молодые профессионалы (Ворлдскиллс Россия)», город Москва
- ФГБУ «ВНИИ труда» Минтруда России, город Москва