Veštine naučnika na podacima za rezimee, naslovna pisma i intervjue
Podaci naučnici rade u različitim industrijama, od tehnologije do medicine do vladinih agencija.
Kvalifikacije za posao u nauci podataka variraju, jer je naslov tako širok. Međutim, postoje određene vještine koje poslodavci traže u skoro svakom naučniku podataka. Naučnici podataka trebaju statističke, analitičke i izvještavanje.
Evo spiska podataka o naučnicima na podacima o spisima, naslovima za pisma, aplikacijama za posao i intervjuima. Uključena je detaljna lista pet najvažnijih naučnih vještina podataka, kao i duži spisak još srodnih vještina.
Kako koristiti Liste veština
Možete koristiti ove spiskove veština tokom čitavog procesa traženja posla. Prvo, možete koristiti ove veštine u svojoj nastavi . U opisu vaše istorije rada, možda biste želeli da koristite neke od ovih ključnih reči.
Drugo, možete ih koristiti u svom dopisnom pismu . U telu vašeg pisma možete pomenuti jednu ili dve od ovih vještina i dati konkretan primjer vremena kada ste demonstrirali te veštine na poslu.
Na kraju, možete koristiti ove veštine reči u intervjuu. Uverite se da imate bar jedan primer vremena kada ste demonstrirali svaku od pet najboljih veština navedenih ovde.
Naravno, svaki posao će zahtijevati različite vještine i iskustva, pa se pobrinite da pažljivo pročitate opis posla i fokusirate se na vještine koje je navedio poslodavac.
Takođe pogledajte naše druge spiskove veština koje su navedene po zadatku i vrstama veština .
Top Five Data Scientist Skills
Analitički
Možda je najvažnija vještina za naučnika podataka da bi mogla analizirati informacije. Podaci naučnici moraju pogledati i imati veliku količinu podataka. Oni moraju biti u stanju da vide obrasce i trendove u podacima i objasne one obrasce. Sve ovo uzima jake analitičke vještine.
Kreativnost
Biti dobar podatak naučnik takođe znači biti kreativan. Prvo, morate iskoristiti kreativnost da biste uočili trendove u podacima. Drugo, potrebno je da povežete podatke koji mogu izgledati nepovezani. Ovo treba puno kreativnog razmišljanja. Na kraju, ove podatke morate objasniti na načine koji su jasni rukovodiocima u vašoj kompaniji. Ovo često zahteva kreativne analogije i objašnjenja.
Komunikacija
Podaci naučnici ne moraju samo da analiziraju podatke, već takođe moraju objasniti te podatke drugima. Moraju biti u stanju da prenose podatke ljudima, objasne važnost obrasca u podacima i predlažu rešenja. Ovo uključuje objašnjavanje složenih tehničkih problema na način koji je lako razumjeti. Često, komunikacioni podaci zahtevaju vizuelne, oralne i pismene komunikacijske veštine.
Matematika
Iako su meke vještine poput analize, kreativnosti i komunikacije važne, teške vještine su takođe ključne za posao. Naučniku podataka je potrebno veštine matematike, naročito u multivarijantnom računu i linearnoj algebri.
Programiranje
Naučnici podataka zahtevaju osnovne računarske veštine, ali veštine programiranja su naročito važne. Mogućnost kodiranja je od ključnog značaja za gotovo bilo koju poziciju naučnika podataka. Poznavanje programskih jezika kao što su Java, R, Python ili SQL su važne.
Data Scientist Skills
A-C
- Prilagodljivost
- Algoritmi
- Algoritamski
- Analitički
- Analitički alati
- Analitika
- AppEngine
- Asertivnost
- AWS
- Veliki podaci
- C ++
- Saradnja
- Komunikacija
- Računarske veštine
- Izgradnja prediktivnih modela
- Konsalting
- Prenošenje tehničkih informacija ne-tehničkim osobama
- CouchDB
- Kreiranje algoritama
- Stvaranje kontrola kako bi se osigurala tačnost podataka
- Kreativnost
- Kritično mišljenje
- Razvijanje odnosa sa internim i vanjskim učesnicima
- Korisnička podrška
D-J
- Podaci
- Analiza podataka
- Analiza podataka
- Manipulacija podataka
- Data Wrangling
- Alati za naučne podatke
- Alati podataka
- Data Mining
- D3.js
- Odlučivanje
- Drevesa odluke
- Razvoj
- Dokumentovanje
- Crtanje konsenzusa
- ECL
- Evaluacija novih analitičkih metodologija
- Izvođenje u brzom okruženju
- Olakšavanje sastanaka
- Flare
- Google vizuelni API
- Hadoop
- HBase
- High Energy
- Kompleti podataka za preuzimanje podataka
- Tumačenje podataka
- Java
L-P
- Liderstvo
- Linearna algebra
- Logično razmišljanje
- Mašinski modeli učenja
- Tehnike mašinskog učenja
- Matematika
- Matlab
- Mentorstvo
- Metrics
- Microsoft Excel
- Rudarstvo podataka socijalnih medija
- Modeliranje podataka
- Alati za modeliranje
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Prezentacija
- Rešavanje problema
- Izrada vizuelizacije podataka
- Upravljanje projektima
- Metodologije upravljanja projektima
- Vremenski okvir projekta
- Programiranje
- Pružanje vodiča IT profesionalcima
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Izvještavanje
- Softverski alat za izveštavanje
- Alati izveštavanja
- Izveštaji
- Istraživanje
- Istraživanje
- Modeliranje rizika
- SAS
- Skriptni jezici
- Self Motivated
- SQL
- Statistika
- Statistički modeli učenja
- Statističko modeliranje
- Nadzor
- Tableau
- Uzimanje inicijative
- Testiranje hipoteza
- Obuka
- Verbal
- Raditi nezavisno
- Pisanje
Pročitajte više: Titovi rada o nauci podataka
Povezani članci: Soft vs. Hard Skills | Kako uključiti ključne riječi u vašem nastavku | Lista ključnih riječi za rezimee i naslovnice | Vještine timskog rada | Spisak nastavnih veština