Data Scientist készségek az önéletrajzok, fedőlapok és interjúk
Az adatok tudósai különböző iparágakban dolgoznak, a techektől az orvostudományig, a kormányzati szervekig.
Az adatok tudományban való munkaköri minősítése változik, mert a cím annyira széles. Azonban vannak olyan készségek, amelyeket a munkáltatók szinte minden adatkutatóban keresnek. Az adatkutatóknak statisztikai, analitikai és beszámolási készségekre van szükségük.
Itt van egy lista a tudósok készségének folytatásáról, fedőlapokról, munkaalkalmazásokról és interjúkról. Ez tartalmazza az öt legfontosabb tudósok képességeinek részletes listáját, valamint a még több kapcsolódó képességek hosszabb listáját.
A készségek listájának használata
Ezt a készséglistát használhatja az álláskeresési folyamat során. Először is használhatja ezeket a készségszavakat az önéletrajzában . A munkatörténet leírásában érdemes használni ezeket a kulcsszavakat.
Másodszor, ezt használhatja a kísérőlevélben . A levél testében megemlíthetsz egy vagy két ilyen készséget, és megadhatsz egy konkrét példát arra az időre, amikor bemutattátok ezeket a készségeket a munkahelyén.
Végül használhatod ezeket a készségszavakat egy interjúban. Győződjön meg róla, hogy legalább egy olyan példát mutat be, amelyen bemutattuk az itt felsorolt öt legjobb képességet.
Természetesen minden munkához különböző készségekre és tapasztalatokra lesz szükség, ezért gondosan olvassa el a munkaköri leírást, és összpontosítson a munkáltató által felsorolt készségekre.
Tekintse át a készségek és a készségtípus által felsorolt készségek listáját is.
Az öt legeredményesebb tudós készség
analitikai
Talán a legfontosabb tudás-készség az, hogy képes legyen elemezni az információkat. Az adatkutatóknak nagy adatcsomagokat kell megvizsgálniuk és érteniük kell. Képesnek kell lennie arra, hogy megmutassa az adatokban megjelenő mintákat és trendeket, és ismertesse ezeket a mintákat. Mindez erős analitikai készségeket igényel.
kreativitás
Jó adatkutatóként is kreatív. Először is használnia kell a kreativitást az adatok trendjének megfigyelésére. Másodszor, kapcsolódnia kell olyan adatok között, amelyek nem feltétlenül hasonlítanak egymáshoz. Ez sok kreatív gondolkodást igényel. Végezetül meg kell magyaráznod ezeket az adatokat oly módon, hogy egyértelműek legyenek a vállalat vezetői számára. Ez gyakran kreatív analógiákat és magyarázatokat igényel.
közlés
Az adatok tudósainak nemcsak adatokat kell elemezniük, hanem mások számára is meg kell magyarázniuk az adatokat. Képesnek kell lenniük arra, hogy adatokat szolgáltassanak az embereknek, megmagyarázzák a minták jelentőségét az adatokban, és javasoljanak megoldásokat. Ez magában foglalja a komplex technikai kérdések egyszerű megértését. Gyakran az adatok közlése vizuális, szóbeli és írásbeli kommunikációs készségeket igényel.
Matematika
Míg a puha készségek, mint az elemzés, a kreativitás és a kommunikáció fontosak, a kemény készségek szintén kritikusak a munkához. Az adatgyűjtőnek matematikai készségekre van szüksége, különösen a többváltozós kalkulusban és a lineáris algebrában.
Programozás
Az adatok tudósai alapvető számítógépes készségeket igényelnek, de a programozási készségek különösen fontosak. A kódhoz való hozzáférés kulcsfontosságú a szinte minden tudós álláspontjában. Fontos a programozási nyelvek, például a Java, az R, a Python vagy az SQL ismerete.
Az adatok tudós készségei
A-C
- rugalmasság
- algoritmusok
- algoritmikus
- analitikai
- Analitikai eszközök
- Analitika
- AppEngine
- önzés
- AWS
- Nagy adat
- C ++
- Együttműködés
- közlés
- Számítógépes ismeretek
- Prediktív modellek létrehozása
- Tanácsadó
- Műszaki információk átadása nem technikai személyeknek
- CouchDB
- Algoritmusok létrehozása
- Vezérlések létrehozása az adatok pontosságának biztosítására
- kreativitás
- Kritikus gondolkodás
- A kapcsolatok kiépítése a belső és külső érdekeltekkel
- Vevőszolgálat
D-J
- Adat
- Adatelemzés
- Adatelemzés
- Adatmanipuláció
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Adatkezelő eszközök
- Adatbányászat
- D3.js
- Döntéshozatal
- Döntési fák
- Fejlődés
- dokumentálása
- Rajz konszenzus
- ECL
- Új analitikai módszerek értékelése
- Gyors ütemű környezetben történő végrehajtás
- Találkozók elősegítése
- Fellobbanás
- Google Vizualizációs API
- Hadoop
- HBase
- Magas energia
- Információkeresési adatkészletek
- Az adatok értelmezése
- Jáva
L-P
- Vezetés
- Lineáris algebra
- Logikus gondolkodás
- Gépi tanulási modellek
- Gépi tanulási technikák
- Matematika
- Matlab
- Mentori
- mérőszámok
- Microsoft Excel
- Bányászati közösségi médiaadatok
- Modellezési adatok
- Modellező eszközök
- Többváltozós kalkulus
- Perl
- PowerPoint
- Bemutatás
- Problémamegoldás
- Az adatok megjelenítése
- Projektmenedzsment
- Projektmenedzsment módszertanok
- A projekt idővonalai
- Programozás
- Útmutató az IT szakembereknek
- Piton
R-W
- R
- Raphael.js
- Jelentés
- Jelentési eszköz szoftver
- Jelentési eszközök
- jelentések
- Kutatás
- Kutatása
- Kockázat modellezés
- SAS
- Scripting Languages
- Önmotivált
- SQL
- Statisztika
- Statisztikai tanulási modellek
- Statisztikai modellezés
- Felügyelő
- Csoportkép
- Kezdeményezés
- Hipotézisek tesztelése
- Kiképzés
- Szóbeli
- Független munkavégzés
- Írás
További információ: Adat tudományok munkakörei
Kapcsolódó cikkek: Lágy vagy nehéz képességek Hogyan helyezhetsz kulcsszavakat a folytatásodba Kulcsszavak listája az önéletrajzoknak és a levélcímeknek | Csapatmunka készségek A készségek listájának folytatása