Data Scientist taitoja jatkuu, Cover Letters, ja haastatteluja
Tietojenkäsittelytieteilijät työskentelevät monilla teollisuudenaloilla, jotka vaihtelevat teknologiasta lääketieteeseen ja valtion virastoihin.
Tietotieteessä tehtävän työn pätevyys vaihtelee, koska otsikko on niin laaja. Tietyillä taidoilla työnantajat etsivät kuitenkin melkein jokaista tietomurtoa. Tietojen tutkijat tarvitsevat tilastollisia, analyyttisiä ja raportointitaitoja.
Tässä on luettelo tiedemiehen taidoista jatko-opinnoista, kansilehdistä, työhakemuksista ja haastatteluista. Mukana on yksityiskohtainen luettelo viidestä tärkeimmästä tietotaidon osaajasta sekä pidempi luettelo vieläkin liittyvistä taidoista.
Kuinka käyttää taitoluetteloita
Voit käyttää näitä taitoluetteloita koko työnhakuprosessin ajan. Ensinnäkin, voit käyttää näitä taito sanoja teidän jatkaa . Työnhistorian kuvauksessa saatat haluta käyttää joitain näistä avainsanoista.
Toiseksi, voit käyttää niitä omassa lähetyskirjeessäsi . Kirjeessäsi voit mainita yksi tai kaksi näistä taidoista ja antaa erityinen esimerkki ajasta, jolloin osoitit näitä taitoja töissä.
Lopuksi voit käyttää näitä taitospeleitä haastattelussa. Varmista, että sinulla on vähintään yksi esimerkki ajasta, jolla olet osoittanut kunkin viiden parhaan taidon tässä.
Tietenkin jokainen työ vaatii erilaisia taitoja ja kokemuksia, joten varmista, että luet työnkuvaa huolellisesti ja keskity työnantajan luettamiin taitoihin.
Tutustu myös muihin luetteloihin taidoista, jotka on lueteltu työn ja taitotyypin mukaan .
Top Five Data tutkijoiden taidot
analyyttinen
Ehkä tiedetieteen tärkein osaaminen on kyettävä analysoimaan tietoja. Tietojen tutkijoiden on tarkasteltava ja saatava tuntea suuria tietomalleja. Heidän on kyettävä näkemään tietomallit ja trendit ja selittämään nämä mallit. Kaikki tämä vie vahvoja analyyttisiä taitoja.
Luovuus
Hyvän tiedon tutkijan merkitys on myös luova. Ensinnäkin sinun on käytettävä luovuutta havaitsemaan tietojen kehitystä. Toiseksi, sinun on luotava yhteyksiä sellaisten tietojen välille, jotka saattavat tuntua itsenäisiltä. Tämä vie paljon luovaa ajattelua. Lopuksi sinun on selitettävä nämä tiedot tavalla, joka on selkeä yrityksenne avainhenkilöille. Tämä vaatii usein luovaa analogiaa ja selitystä.
viestintä
Tietojen tutkijat eivät ainoastaan tarvitse analysoida tietoja, vaan heidän on myös selitettävä tietoja muille. Heidän on kyettävä kommunikoimaan tietoja ihmisille, selittämään tietomallien merkitystä ja ehdottamalla ratkaisuja. Tämä edellyttää monimutkaisten teknisten kysymysten selittämistä helposti ymmärrettävällä tavalla. Usein tietojen välittäminen edellyttää visuaalisia, suullisia ja kirjallisia viestintätaitoja.
Matematiikka
Vaikka pehmeät taidot, kuten analyysi, luovuus ja viestintä ovat tärkeitä, myös vaikeat taidot ovat kriittisiä. Tietotieteen tutkija tarvitsee matemaattisia taitoja, erityisesti monimuuttujaa ja lineaarista algebraa.
Ohjelmointi
Tietojen tutkijat tarvitsevat perustietokoneita, mutta ohjelmointitaidot ovat erityisen tärkeitä. Osaa koodata on kriittinen melkein mitä tahansa tiedemiehen asemaan. Tieto ohjelmointikieleistä, kuten Java, R, Python tai SQL, on tärkeää.
Tietojen tutkijan taidot
A-C
- sopeutumiskyky
- algoritmit
- algorithmic
- analyyttinen
- Analyyttiset työkalut
- Analytics
- AppEngine
- itsevarmuus
- AWS
- Suuri data
- C ++
- yhteistyö
- viestintä
- Tietokonetaidot
- Prediktivisten mallien rakentaminen
- konsultointi
- Teknisten tietojen toimittaminen muille kuin teknisille henkilöille
- CouchDB
- Algoritmien luominen
- Valvontatoimien luominen tietojen täsmällisyyden varmistamiseksi
- Luovuus
- Kriittinen ajattelu
- Suhteiden luominen sisäisten ja ulkoisten sidosryhmien kanssa
- Asiakaspalvelu
D-J-
- data
- Tietojen analysointi
- Tietojen analysointi
- Tiedon manipulointi
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Data Tools
- Data Mining
- d3.js
- Päätöksenteko
- Päätöspuistot
- kehitys
- dokumentointi
- Piirrä konsensus
- ECL
- Uusien analyyttisten menetelmien arviointi
- Suoritetaan nopeatempoisessa ympäristössä
- Kokouksia helpotetaan
- leimahtaa
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Korkea energia
- Tiedonhankinnan datasarjat
- Tietojen tulkitseminen
- Jaava
L-P
- johto
- Lineaarialgebra
- Looginen ajattelu
- Koneen oppimismallit
- Koneen oppimismenetelmät
- Matematiikka
- Matlab
- mentorointi
- metrics
- Microsoft Excel
- Mining Social Media Data
- Mallinnusdata
- Mallinnustyökalut
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- esittely
- Ongelmanratkaisu
- Tietojen visualisointien tuottaminen
- Projektinhallinta
- Projektinhallinnan menetelmät
- Projektin aikataulut
- Ohjelmointi
- IT-ammattilaisten ohjaaminen
- pytonkäärme
R-W
- R
- Raphael.js
- raportointi
- Raportointityökalun ohjelmisto
- Raportointityökalut
- raportit
- tutkimus
- Tutkiminen
- Riskimallinnus
- SAS
- Skriptikielet
- Itseomustettu
- SQL
- tilasto
- Tilastolliset oppimismallit
- Tilastollinen mallinnus
- valvonta-
- Kuvaelma
- Aloitteen ottaminen
- Testausolosuhteet
- koulutus
- sanallinen
- Työskentely itsenäisesti
- Kirjoittaminen
Lue lisää: Data Science Job Titles
Liittyvät artikkelit: Pehmeät ja vaikeat taidot Kuinka sisällyttää avainsanoja teoksessa . Avainsanahakemisto ja kansilehdet | Tiimityöosaaminen Jatka taitoluetteloa