Важные навыки работы для ученых данных

Posted on

Важные навыки работы для ученых данных

наука данных является развивающейся областью, и те, с нужными навыками ученых данные делают. По данным Бюро статистики труда, возможности карьерного роста в этой области, как ожидается, вырастет на 19% к 2026 году, намного быстрее, чем в среднем.

Хотя не все успешные ученые данных имеют высшее образование, большинство из них имеет по крайней мере степень бакалавра в области науки данных. Многие из них также имеют ученые степени, в том числе магистра, доктора философии, и / или выпускников сертификатов.

Какие навыки вам нужно быть ученым данные?

«Ученый Data» является широким термином, который может относиться к ряду различных профессий. Как правило, ученые данные анализируют данные, чтобы узнать о научных процессах, тенденциях рынка и управлении рисками.

Примечание: Некоторые названия должностей в науке данных включают в себя аналитику данных, инженер данных, компьютерный и информационный научный сотрудник, исследование операций аналитик и аналитики компьютерных систем.

Ученые данных работают в различных отраслях промышленности, начиная от технологий в медицину для правительственных учреждений. Квалификации для работы в науке данных варьируются, поскольку название настолько широко. Тем не менее, есть определенные навыки работодатели ищут почти каждые ученые данные. Например, ученые данные нужны сильные статистические, аналитические, навыки отчетности и многое другое.

Виды навыков Scientist данных

Аналитические навыки

Пожалуй, самый важный навык для ученых данных, чтобы иметь возможность анализировать информацию. Ученые данных должны смотреть, и иметь смысл, большие объемы данных. Они должны быть в состоянии видеть закономерности и тенденции и иметь представление о том, что означают эти модели. Все это занимает сильные аналитические способности.

  • Большие данные
  • Построение прогнозных моделей
  • Создание элементов управления для обеспечения точности данных
  • Критическое мышление
  • Анализ данных
  • Аналитика данных
  • Манипуляция данными
  • пререкания данных
  • Наука данных Инструменты / Инструменты данных
  • Сбор данных
  • Оценка новых аналитических методик
  • Устный перевод данных
  • метрика
  • Моделирование данных
  • Моделирование инструментов
  • Производство данных Зрительные
  • Исследовательская работа
  • Моделирование рисков
  • Тестирование Гипотезы

Непредубежденность

Будучи хорошим ученым данные также означает быть творческим. Во-первых, вы должны иметь открытый ум для того, чтобы определить тенденции в данных. Во-вторых, необходимо установить связи между данными, которые могут показаться не связаны с кем-то, что смещено. Это занимает много непредвзятости. И, наконец, вы должны объяснить эти данные, таким образом, понятные для руководителей в вашей компании. Это часто требует творческих аналогий и объяснений.

  • адаптируемость
  • Конвейерная Техническая информация для нетехнических людей
  • Принятие решений
  • Деревья решений
  • Креативность
  • Выполнение в быстро меняющейся среде
  • Логическое мышление
  • Решение проблем
  • Работа Самостоятельно

связь

Ученые данных не только для анализа данных, но они также должны объяснить, что данные другим. Они должны иметь возможность обмениваться данными с людьми различных наборов навыков, объяснить важность моделей в данных, и предложить решения. Это включает в себя объяснения сложных технических вопросов, таким образом, что легко понять. Часто передачи данных требуют визуальных, устных и письменных навыков общения.

  • напористость
  • сотрудничество
  • Консалтинг
  • Документирование
  • Drawing консенсус
  • Облегчение Meetings
  • руководство
  • Наставничество
  • презентация
  • Обеспечение Руководство для ИТ-специалистов
  • Составление отчетов
  • Навыки супервайзера
  • Тренировка
  • Вербальные коммуникации
  • Письменное сообщение

Математика

В то время как мягкие навыки, такие как анализ, творчество и общение очень важны, твердые навыки также важны для работы. Ученый данные нужны сильные математические навыки, в частности, в многофакторном исчислении и линейной алгебры.

  • Определение алгоритмов
  • Создание и поддержка алгоритмов
  • Наборы данных индексирование данных
  • Линейная алгебра
  • Машина обучения модели
  • Методы машинного обучения
  • Multivariable исчисление
  • Статистика
  • Статистические модели обучения
  • Статистическое моделирование

Программирование и техническая Навыки

Ученые данных требуют основные навыков работы с компьютером, но навыки программирования особенно важны. Будучи в состоянии коды имеет решающее значение для почти любой позиции ученых данных. Знание языков программирования, таких как Java, R, Python или SQL имеет важное значение.

  • C ++
  • Навыки работы с компьютером
  • Ява
  • Matlab
  • Майкрософт Эксель
  • Perl
  • питон
  • Отчетность Software Tool
  • SQL
  • NoSQL
  • живописная картина

Дополнительные навыки Scientist данных

  • Добыча социальных данных СМИ
  • Таблицы и запросы
  • Управление проектом
  • Проект Timelines
  • Культивирование Отношения с внутренними и внешними заинтересованными сторонами
  • Обслуживание клиентов
  • AppEngine
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • JS
  • ECL
  • клеш
  • Google Visualization API
  • Hadoop
  • HBase
  • р
  • ПАВ
  • Языки сценариев
  • Мобильные устройства
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Искусственный интеллект (AI)
  • Apache Spark
  • Любопытство
  • Бизнес-аналитика
  • новаторство

Как сделать свои навыки Выделиться

Добавить соответствующие навыки в Ваше резюме:
Включите свои навыки в свое резюме – в первоначальном резюме квалификации, в вашей истории работы секции, или в технической таблице , описывающей ваши аппаратные и программные навыки.

Выделите навыки в сопроводительном письме:
Вы также должны описать вашу команду из наиболее важных из этих навыков в сопроводительном письме.

Используйте ловкость слово в интервью Работы:
В интервью, убедитесь , что для улучшения ваших ответов с примерами ваших навыков.

Gravatar Image

Experienced Recruiter with a demonstrated history of working in the media production industry. Strong human resources professional with a Bachelor's degree focused in Psychology from Universitas Kristen Satya Wacana.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *