Compétences d’emplois important pour les scientifiques de données

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Compétences d'emplois important pour les scientifiques de données

la science des données est un domaine émergent, et ceux qui ont les compétences scientifiques de bonnes données sont en train de faire. Selon le Bureau of Labor Statistics, les possibilités de carrière dans ce domaine sont devrait croître de 19% en 2026, beaucoup plus rapide que la moyenne.

Bien que tous les scientifiques de données réussies ont des diplômes universitaires, la majorité d’entre eux ont au moins dans le domaine des sciences de données un baccalauréat. Beaucoup d’entre eux ont aussi des diplômes d’études supérieures, y compris de maîtrise, doctorat, et / ou certifications d’études supérieures.

Quel genre de compétences Avez-vous besoin d’être un scientifique de données?

« Scientifique des données » est un terme qui peut se référer à un certain nombre de carrières. En général, un scientifique de données analyse des données pour en savoir plus sur les processus scientifiques, les tendances du marché, et la gestion des risques.

Note: Certains titres d’emploi dans la science des données comprennent l’analyste de données, ingénieur de données, l’informatique et la recherche scientifique de l’information, les opérations analyste de recherche et analyste de systèmes informatiques.

les scientifiques travaillent données dans une variété d’industries, allant de la technologie à la médecine aux organismes gouvernementaux. Les qualités requises pour un emploi dans la science des données varient parce que le titre est si large. Cependant, il y a certaines compétences que les employeurs recherchent dans presque tous les scientifiques de données. Par exemple, les données scientifiques ont besoin de solides compétences statistiques, analytiques, rapports, et plus encore.

Types de compétences scientifiques en données

Compétences analytiques

Peut-être le plus important pour un talent scientifique de données doit être en mesure d’analyser les informations. scientifiques données doivent regarder, et donner un sens, de grandes quantités de données. Ils doivent être en mesure de voir les modèles et les tendances et avoir une idée de ce que ces tendances signifient. Tout cela prend de solides compétences analytiques.

  • Big Data
  • La construction de modèles prédictifs
  • Création de contrôles à la précision des données Assurer
  • Esprit critique
  • L’analyse des données
  • Analyse des données
  • Manipulation de données
  • Les données Wrangling
  • Outils / Outils de données Data Science
  • Data Mining
  • L’évaluation de nouvelles méthodes d’analyse
  • L’interprétation des données
  • Métrique
  • modélisation des données
  • Outils de modélisation
  • Produire des données Visualizations
  • Recherche
  • Modélisation des risques
  • test Hypotheses

Ouverture d’esprit

Être un bon scientifique de données signifie aussi être créatif. Tout d’abord, vous devez avoir un esprit ouvert afin de repérer les tendances dans les données. En second lieu, vous devez établir des liens entre les données qui peuvent sembler sans rapport avec quelqu’un qui est biaisé. Cela prend beaucoup d’ouverture d’esprit. Enfin, vous devez expliquer ces données de façon claires aux dirigeants de votre entreprise. Cela exige souvent des analogies et des explications créatives.

  • Adaptabilité
  • Convoyage Informations techniques à la non-technique Personnes
  • La prise de décision
  • Arbres de décision
  • La créativité
  • L’exécution dans un environnement en évolution rapide
  • Pensée logique
  • Résolution de problème
  • Indépendamment de travail

la communication

scientifiques données non seulement pour analyser les données, mais ils doivent aussi expliquer que les données à d’autres. Ils doivent être en mesure de communiquer des données aux personnes de différents ensembles de compétences, expliquer l’importance des tendances dans les données, et proposer des solutions. Cela consiste à expliquer les problèmes techniques complexes d’une manière qui est facile à comprendre. Souvent, la communication des données nécessite des compétences de communication visuelle, orale et écrite.

  • Affirmation de soi
  • Collaboration
  • Consultant
  • documenter
  • dessin consensus
  • faciliter les réunions
  • Direction
  • Le mentorat
  • Présentation
  • Fonderont les professionnels de l’informatique
  • rapports
  • Compétences de supervision
  • Entraînement
  • communication verbale
  • Communication écrite

Mathématiques

Alors que les compétences générales telles que l’analyse, la créativité et la communication sont importantes, compétences techniques sont également essentielles à l’emploi. Un scientifique a besoin de données solides compétences en mathématiques, en particulier dans le calcul multivariable et l’algèbre linéaire.

  • identification des algorithmes
  • Création et maintien d’algorithmes
  • Information Retrieval ensembles de données
  • Algèbre linéaire
  • Modèles Machine d’apprentissage
  • Techniques d’apprentissage machine
  • Calcul à variables multiples
  • Statistiques
  • Les modèles statistiques d’apprentissage
  • Modélisation statistique

Programmation et Maniement technique

scientifiques données nécessitent des compétences informatiques de base, mais les compétences de programmation sont particulièrement importantes. Être en mesure de code est essentiel à presque toutes les positions scientifique des données. La connaissance des langages de programmation tels que Java, R, Python ou SQL est indispensable.

  • C ++
  • Compétences informatiques
  • Java
  • Matlab
  • Microsoft Excel
  • Perl
  • Python
  • Logiciel de rapports de l’outil
  • SQL
  • NoSQL
  • Tableau

Plus de compétences scientifiques en données

  • Mining Social Media Data
  • Tables et requêtes
  • Gestion de projet
  • projet Timelines
  • Relations avec les parties prenantes la culture interne et externe
  • Service Clients
  • AppEngine
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • js
  • ECL
  • Éclater
  • API de visualisation de Google
  • Hadoop
  • HBase
  • R
  • SAS
  • Langues scripting
  • Appareils mobiles
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Intelligence artificielle (AI)
  • Spark Apache
  • Curiosité
  • L’intelligence d’entreprise
  • Innovation

Comment faire vos compétences se démarquer

Ajouter des compétences pertinentes à votre CV:
Inclure vos compétences dans votre curriculum vitae – dans une première synthèse des qualifications, dans votre section d’histoire de travail, ou dans une table technique décrivant vos compétences matérielles et logicielles.

Mettez en évidence les compétences dans votre lettre de motivation:
Vous devez également décrire votre commande des plus importants de ces compétences dans votre lettre de motivation.

Utilisez des mots de compétences dans votre entrevue d’ emploi:
Dans votre entretien, assurez – vous d’améliorer vos réponses avec des exemples de vos compétences.

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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.

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