SCIENTIFIQUE DES DONNÉES

EXIGENCE DE BASE OU EXIGENCE PROFESSIONNELLE INDIVIDUELLE : Diplôme : Mathématiques, statistiques, informatique, science des données ou domaine directement lié au poste. Le diplôme doit être dans un domaine d'études majeur (au moins au niveau du baccalauréat) approprié pour le poste. Vous pouvez être admissible si vous répondez à l'un des critères suivants : 1. GS-7 : Vous devez avoir terminé ou terminerez un programme d'études de 4 ans menant à un baccalauréat d'un établissement accrédité ET devez avoir documenté un rendement scolaire supérieur (SAA) au niveau du premier cycle dans les domaines suivants : les 2 dernières années du cursus ; OU 3,45 ou plus sur un possible 4,0 basé sur la moyenne des cours requis suivis dans votre domaine principal ou des cours requis dans votre domaine principal suivis au cours des 2 dernières années de votre cursus. 2. GS-9 : Vous devez avoir complété 2 années d'études supérieures de niveau progressivement supérieur menant à une maîtrise ou à un diplôme d'études supérieures équivalent : a) Moyenne pondérée cumulative - 2,95 ou plus sur un possible 4,0 tel qu'indiqué sur votre relevé de notes officiel ou tel que calculé sur la base de 4 années d'études ou tel que calculé sur la base des cours suivis au cours des 2 dernières années du programme ; OU 3,45 ou plus sur un possible 4,0 basé sur la moyenne des cours requis suivis dans votre domaine principal ou des cours requis dans votre domaine principal suivis au cours des 2 dernières années de votre cursus. Si plus de 10 pour cent du total des heures de crédit de premier cycle ne sont pas notées, c'est-à-dire réussite/échec, CLEP, CCAF, DANTES, crédit militaire, etc., vous ne pouvez pas vous qualifier sur la base de la GPA. CONNAISSANCES, APTITUDES ET APTITUDES (KSA) : Vos qualifications seront évaluées sur la base de votre niveau de connaissances, d'aptitudes, d'aptitudes et/ou de compétences dans les domaines suivants : 1. Connaissance professionnelle des principes, concepts et pratiques de base de la science des données pour appliquer des méthodes et techniques scientifiques pour analyser des systèmes, des processus et/ou des problèmes et procédures opérationnels. 2. Connaissance des mathématiques et de l'analyse pour effectuer des phases mineures d'une mission plus vaste et préparer des rapports, de la documentation et de la correspondance pour communiquer clairement des informations factuelles et procédurales. 3. Compétence dans l'application des principes, concepts et pratiques de base de la profession, suffisante pour effectuer des tâches de routine à difficiles mais bien antérieures en analyse scientifique des données. 4. Capacité à analyser, interpréter et appliquer les règles et procédures de la science des données dans diverses situations et à recommander des solutions aux analystes principaux. 5. Capacité à analyser les problèmes pour identifier les facteurs importants, recueillir des données pertinentes et reconnaître des solutions. 6. Capacité à planifier et organiser le travail et à conférer efficacement avec ses collègues. EXPÉRIENCE À TEMPS PARTIEL OU NON RÉMUNÉRÉE : Un crédit sera accordé pour un travail approprié non rémunéré et/ou à temps partiel. Vous devez clairement identifier les tâches et responsabilités de chaque poste occupé ainsi que le nombre total d'heures par semaine. EXPÉRIENCE DE TRAVAIL BÉNÉVOLE : fait référence à une expérience rémunérée et non rémunérée, y compris le travail bénévole effectué dans le cadre de programmes de service national (c'est-à-dire Peace Corps, AmeriCorps) et d'autres organisations (par exemple professionnelles, philanthropiques, religieuses, spirituelles, communautaires, étudiantes et sociales). Le travail bénévole aide à acquérir des compétences, des connaissances et des aptitudes essentielles qui peuvent fournir une formation et une expérience précieuses qui se traduisent directement par un emploi rémunéré. Vous recevrez des crédits pour toutes les expériences admissibles, y compris l'expérience de bénévolat.