Umiejętności Data Scientist dla CV, listów motywacyjnych i wywiadów
Naukowcy zajmujący się danymi pracują w różnych branżach, od technologii, przez medycynę, po agencje rządowe.
Kwalifikacje do pracy w naukach o danych są różne, ponieważ tytuł jest tak szeroki. Istnieją jednak pewne umiejętności, których pracodawcy szukają u niemal każdego naukowca zajmującego się danymi. Naukowcy zajmujący się danymi potrzebują umiejętności statystycznych, analitycznych i sprawozdawczych.
Oto lista umiejętności naukowców zajmujących się danymi dla CV, listów motywacyjnych, wniosków o pracę i wywiadów. Uwzględniono szczegółową listę pięciu najważniejszych umiejętności naukowców zajmujących się danymi, a także dłuższą listę jeszcze bardziej powiązanych umiejętności.
Jak korzystać z list umiejętności
Możesz korzystać z tych list umiejętności w całym procesie poszukiwania pracy. Po pierwsze, możesz użyć tych słów umiejętności w swoim CV . W opisie historii pracy możesz użyć niektórych z tych słów kluczowych.
Po drugie, możesz użyć ich w swoim liście przewodnim . W treści listu możesz wymienić jedną lub dwie z tych umiejętności i podać konkretny przykład czasu, w którym zademonstrowałeś te umiejętności w pracy.
Na koniec możesz użyć tych słów umiejętności w wywiadzie. Upewnij się, że masz co najmniej jeden przykład czasu, w którym zademonstrowałeś jedną z pięciu wymienionych tutaj najlepszych umiejętności.
Oczywiście każda praca będzie wymagać różnych umiejętności i doświadczeń, dlatego należy uważnie przeczytać opis stanowiska i skupić się na umiejętnościach wymienionych przez pracodawcę.
Zapoznaj się również z innymi listami umiejętności wymienionymi na liście według stanowiska i rodzaju umiejętności .
Top Five Umiejętności Data Scientist
Analityczny
Być może najważniejszą umiejętnością dla naukowca danych jest umiejętność analizowania informacji. Naukowcy zajmujący się danymi muszą patrzeć na duży zakres danych i nadawać im sens. Muszą być w stanie dostrzec wzorce i trendy w danych oraz wyjaśnić te wzorce. Wszystko to wymaga mocnych umiejętności analitycznych.
Kreatywność
Bycie dobrym naukowcem danych oznacza także bycie kreatywnym. Po pierwsze, musisz wykorzystać kreatywność, aby dostrzec trendy w danych. Po drugie, musisz utworzyć połączenia między danymi, które mogą wydawać się niezwiązane z żadną relacją. Wymaga to twórczego myślenia. Na koniec musisz wyjaśnić te dane w sposób jasny dla kierownictwa Twojej firmy. To często wymaga twórczych analogii i wyjaśnień.
Komunikacja
Naukowcy zajmujący się danymi muszą nie tylko analizować dane, ale muszą również wyjaśniać te dane innym. Muszą być w stanie przekazywać dane ludziom, wyjaśniać znaczenie wzorców w danych i proponować rozwiązania. Obejmuje to wyjaśnianie złożonych problemów technicznych w sposób łatwy do zrozumienia. Często przekazywanie danych wymaga umiejętności komunikacji wizualnej, ustnej i pisemnej.
Matematyka
Podczas gdy umiejętności miękkie, takie jak analiza, kreatywność i komunikacja są ważne, ciężkie umiejętności są również kluczowe w pracy. Pracownik naukowy potrzebuje umiejętności matematycznych, szczególnie w rachunku wielu zmiennych i algebrze liniowej.
Programowanie
Naukowcy zajmujący się danymi wymagają podstawowych umiejętności obsługi komputera, ale umiejętności programowania są szczególnie ważne. Umiejętność kodowania ma kluczowe znaczenie dla prawie każdej pozycji naukowca zajmującego się danymi. Ważna jest znajomość języków programowania takich jak Java, R, Python lub SQL.
Umiejętności Data Scientist
A-C
- Zdolność adaptacji
- Algorytmy
- Algorytmiczny
- Analityczny
- Narzędzia analityczne
- Analityka
- AppEngine
- Pewność siebie
- AWS
- Big Data
- C ++
- Współpraca
- Komunikacja
- Znajomość obsługi komputera
- Budowanie predykcyjnych modeli
- Ordynacyjny
- Przekazywanie informacji technicznych osobom spoza działu technicznego
- CouchDB
- Tworzenie algorytmów
- Tworzenie kontroli w celu zapewnienia dokładności danych
- Kreatywność
- Krytyczne myślenie
- Pielęgnowanie związków z wewnętrznymi i zewnętrznymi stronami zainteresowanymi
- Obsługa klienta
D-J
- Dane
- Analiza danych
- Analityka danych
- Manipulacja danymi
- Wędkowanie danych
- Narzędzia do nauki danych
- Narzędzia danych
- Eksploracja danych
- D3.js
- Podejmowanie decyzji
- Drzewa decyzyjne
- Rozwój
- Dokumentowanie
- Konsensus rysunkowy
- ECL
- Ocena nowych metod analitycznych
- Wykonywanie w środowisku o szybkim tempie
- Ułatwianie spotkań
- Migotać
- Interfejs API Google Visualization
- Hadoop
- HBase
- Wysokiej energii
- Zestawy danych wyszukiwania informacji
- Interpretowanie danych
- Jawa
L-P
- Przywództwo
- Algebra liniowa
- Logiczne myślenie
- Modele uczenia maszynowego
- Techniki uczenia maszynowego
- Matematyka
- Matlab
- Mentoring
- Metryka
- Microsoft Excel
- Górnictwo danych mediów społecznościowych
- Modelowanie danych
- Narzędzia modelujące
- Rachunek wielowymiarowy
- Perl
- PowerPoint
- Prezentacja
- Rozwiązywanie problemów
- Tworzenie wizualizacji danych
- Zarządzanie projektem
- Metodologie zarządzania projektami
- Czas na projekty
- Programowanie
- Zapewnienie wskazówek dla specjalistów IT
- Pyton
R-W
- R
- Raphael.js
- Raportowanie
- Oprogramowanie do raportowania
- Narzędzia do raportowania
- Raporty
- Badania
- Badanie
- Modelowanie ryzyka
- SAS
- Języki skryptów
- Samozmotywowany
- SQL
- Statystyka
- Modele uczenia się statystycznego
- Modelowanie statystyczne
- Nadzorczy
- Żywy obraz
- Przejmować inicjatywę
- Testowanie hipotez
- Trening
- Werbalny
- Działając niezależnie
- Pisanie
Przeczytaj więcej: Tytuły prac związanych z nauką o danych
Pokrewne artykuły: Miękkie i twarde umiejętności | Jak uwzględnić słowa kluczowe w swoim CV | Lista słów kluczowych dla CV i listów motywacyjnych Umiejętności pracy zespołowej | Wznów listę umiejętności