Utilizar el análisis predictivo para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir nuevas relaciones.
Utilizar técnicas estadísticas apropiadas sobre los datos disponibles para lograr una visión adecuada de los mismos.
Investigar y analizar conjuntos de datos complejos, combinando diferentes fuentes y tipos de datos para mejorar el análisis global.
Utilizar diferentes plataformas de análisis de datos para procesar datos complejos.
Capacidad de representación de datos variables y complejos para su visualización.
Desarrollar e implementar una estrategia de gestión de datos, en particular, en la forma de un plan de gestión de datos (DMP).
Desarrollar e implementar modelos de datos, incluidos los metadatos.
Recoger e integrar diferentes fuentes de datos y su ingestión para su posterior análisis.
Asegurar la calidad de los datos, su accesibilidad, y su forma de publicación (curación).
Administrar los DPI (Derechos de Propiedad Intelectual) y cuestiones éticas en la gestión de datos.
Aplicar los principios de ingeniería a la investigación, diseño y desarrollo de un prototipo de aplicaciones de análisis de datos, o al desarrollo de estructuras, instrumentos, máquinas, experimentos, procesos, sistemas requeridos para ello.
Desarrollar y aplicar soluciones computacionales para problemas en un cierto dominio de aplicación, usando una amplia gama de plataformas de análisis de datos.
Crear nuevas visiones y capacidades mediante el uso del método científico (hipótesis, prueba y evaluación).
Realizar un estudio sistemático dirigido hacia un conocimiento más completo o la comprensión de los hechos observables, y descubrir nuevos enfoques para lograr los objetivos en investigación o de organización.
Llevar a cabo un trabajo creativo, haciendo uso sistemático de la investigación o la experimentación, para descubrir o revisar nuestro conocimiento de la realidad, y utilizar este conocimiento en nuevas aplicaciones.
Capacidad para convertir las estrategias en planes de acción y llevar estos hasta su conclusión.
Aplicar el ingenio propio para resolver problemas complejos y desarrollar ideas innovadoras.
Comprender un área de investigación o negocio y ser capaz de traducir los problemas no estructurados a un marco
matemático abstracto.
Utilizar los datos disponibles para mejorar los servicios existentes o desarrollar nuevos servicios.
Participar de manera estratégica y tácticamente, aportando la visión de Data Science, en las decisiones que tienen un impacto en administración y organización.
Proporcionar servicios de apoyo científico, técnico y analítico a otras secciones en la organización.