Belangrijke Job Skills for Data Scientists

Posted on

Belangrijke Job Skills for Data Scientists

Data Science is een gebied in opkomst, en die met de juiste gegevens wetenschapper vaardigheden aan het doen zijn. Volgens het Bureau of Labor Statistics, zijn carrière kansen op dit gebied naar verwachting 19% zal groeien 2026, veel sneller dan gemiddeld.

Hoewel niet alle succesvolle data wetenschappers hebben hogeschooldiploma, een meerderheid van hen hebben ten minste een bachelor’s degree in het veld data science. Velen van hen hebben ook graduate graden, met inbegrip van master, Ph.D., en / of graduate certificeringen.

Wat voor soort vaardigheden heb je nodig hebt om een ​​Data Scientist?

“Data wetenschapper” is een brede term die kan verwijzen naar een aantal verschillende loopbanen. In het algemeen, een data-wetenschapper analyseert gegevens om te leren over wetenschappelijke processen, trends in de markt, en risicomanagement.

Opmerking: Sommige functiebenamingen in data science omvatten data-analist, data engineer, computer en informatie onderzoek wetenschapper, Operations Research analist, en computersystemen analist.

Gegevens wetenschappers werken in een verscheidenheid van industrieën, variërend van tech geneeskunde aan overheidsinstanties. De kwalificaties voor een baan in data science variëren omdat de titel is zo breed. Echter, er zijn bepaalde vaardigheden werkgevers zoeken in bijna elke data wetenschapper. Bijvoorbeeld, data wetenschappers hebben sterke statistische, analytisch, rapportage vaardigheden, en nog veel meer.

Types data Scientist Skills

Analytische vaardigheden

Misschien wel de belangrijkste vaardigheid voor een data-wetenschapper is in staat zijn om informatie te analyseren. Gegevens wetenschappers hebben om naar te kijken, en maak gevoel van grote hoeveelheden data. Ze moeten in staat zijn om patronen en trends te zien en hebben een idee van wat die patronen betekenen. Dit alles vindt een sterk analytisch vermogen.

  • Big data
  • De bouw van voorspellende modellen
  • Het creëren van Controls om de juistheid van gegevens Assure
  • Kritisch denken
  • data Analysis
  • gegevens Analytics
  • Data manipulatie
  • gegevens Wrangling
  • Gegevens Science Tools / Data Gereedschap
  • data Mining
  • Het evalueren van nieuwe analytische methoden
  • interpreteren van gegevens
  • metriek
  • Modeling gegevens
  • Modelleren Hulpmiddelen
  • Produceren gegevensvisualisaties
  • Onderzoek
  • Risk Modeling
  • testen van hypothesen

Ruimdenkendheid

Omdat het een goede data wetenschapper betekent ook creatief te zijn. Ten eerste moet je een open geest hebben om trends in gegevens te spotten. Ten tweede, moet u de verbindingen tussen de gegevens die niet gerelateerd zijn aan iemand die is bevooroordeeld lijkt te maken. Dit kost veel openheid. Ten slotte moet u om deze gegevens op een manier die duidelijk is voor de leidinggevenden binnen uw bedrijf uit te leggen. Dit vereist vaak creatieve analogieën en uitleg.

  • Aanpassingsvermogen
  • Het vervoeren van technische informatie aan niet-technische mensen
  • Besluitvorming
  • Beslissingsbomen
  • creativiteit
  • Het uitvoeren in een snel veranderende omgeving
  • Logisch denken
  • Probleemoplossing
  • Zelfstandig werken

Communicatie

Gegevens wetenschappers niet alleen om gegevens te analyseren, maar ze hebben ook om die gegevens aan anderen uit te leggen. Zij moeten in staat zijn om gegevens te communiceren met mensen van verschillende vaardigheden, uit te leggen op het belang van patronen in de data, en oplossingen voor te stellen. Het gaat om het uitleggen van complexe technische vraagstukken op een manier die gemakkelijk te begrijpen. Vaak is het communiceren van data vereist visuele, mondelinge en schriftelijke communicatieve vaardigheden.

  • zelfbewustzijn
  • Samenwerking
  • Overleg plegen
  • documenteren
  • tekening consensus
  • Faciliteren Vergaderingen
  • Leiderschap
  • mentoring
  • Presentatie
  • Het verstrekken van Richtlijnen voor IT-professionals
  • Reporting
  • Raad van Skills
  • Opleiding
  • verbale communicatie
  • Geschreven communicatie

Wiskunde

Terwijl de soft skills, zoals analyse, creativiteit en communicatie zijn belangrijk, hard skills zijn ook van cruciaal belang voor de baan. Een data wetenschapper heeft behoefte aan sterke wiskundige vaardigheden, met name in multivariabele analyse en lineaire algebra.

  • Het identificeren van Algoritmes
  • Het creëren en onderhouden van algoritmen
  • Information Retrieval datasets
  • Lineaire algebra
  • Machine Learning Models
  • Machine Learning Technieken
  • multivariabele analyse
  • Statistieken
  • Statistische Learning Models
  • statistisch Modeling

Programmering en technische bekwaamheden

Gegevens wetenschappers vereisen elementaire computervaardigheden, maar de programmering vaardigheden zijn bijzonder belangrijk. In staat zijn om code is van cruciaal belang voor vrijwel elke datawetenschapper positie. Kennis van programmeertalen zoals Java, R, Python, of SQL is essentieel.

  • C ++
  • Computer vaardigheden
  • Java
  • Matlab
  • Microsoft Excel
  • Perl
  • Python
  • Reporting Tool Software
  • SQL
  • NoSQL
  • Tableau

Meer gegevens Scientist Skills

  • Mining Social Media Data
  • Tafels en Queries
  • Project management
  • project Tijdlijnen
  • Het cultiveren van relaties met interne en externe stakeholders
  • Klantenservice
  • AppEngine
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • js
  • ECL
  • Gloed
  • Google Visualization API
  • Hadoop
  • HBase
  • R
  • SAS
  • scripttalen
  • Mobiele toestellen
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Apache Spark
  • Nieuwsgierigheid
  • Business Intelligence
  • Innovatie

Hoe maak je je vaardigheden Stand Out

Voeg relevante vaardigheden om uw CV:
uw vaardigheden in uw CV – in een eerste overzicht van de kwalificaties, in je werk geschiedenis gedeelte, of in een tech tabel beschrijven van uw hardware en software vaardigheden.

Markeer vaardigheden in je sollicitatiebrief:
U moet ook uw beheersing van de belangrijkste van deze vaardigheden te beschrijven in je sollicitatiebrief.

Gebruik Skill woorden in uw Job Interview:
In je interview, moet u uw antwoorden te verbeteren met voorbeelden van je vaardigheden.

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 *