la scienza dei dati è un settore emergente, e quelli con le giuste competenze scienziato dati stanno facendo. Secondo il Bureau of Labor Statistics, le opportunità di carriera in questo settore si prevede di crescere del 19% entro il 2026, molto più veloce rispetto alla media.
Anche se non tutti gli scienziati di dati di successo hanno laureati, la maggior parte di loro hanno almeno un diploma di laurea nel campo della scienza dei dati. Molti di loro hanno anche lauree, tra cui master, dottorato di ricerca, e / o certificazioni di laurea.
Che bisogno tipo di competenze Do You essere uno scienziato di dati?
“Scienziato dati” è un termine ampio che può riferirsi a un certo numero di carriere diverse. In generale, uno scienziato di dati analizza i dati per conoscere i processi scientifici, le tendenze del mercato, e la gestione del rischio.
Nota: alcuni titoli di lavoro nel campo della scienza dei dati includono analista di dati, ingegnere di dati, computer e le informazioni ricercatore, operazioni di ricerca analista, e sistemi informatici analista.
scienziati dati di lavoro in una varietà di industrie, che vanno dalla tecnologia alla medicina alle agenzie governative. Le qualifiche per un lavoro nel campo della scienza dei dati variano perché il titolo è così ampia. Tuttavia, ci sono alcune competenze datori di lavoro cercano in quasi ogni scienziato dati. Ad esempio, gli scienziati hanno bisogno di dati statistici, forti di analisi, capacità di reporting, e altro ancora.
Tipi di dati Scientist Skills
Capacità analitiche
Forse il più importante abilità per uno scienziato di dati è quello di essere in grado di analizzare le informazioni. gli scienziati hanno dati da guardare, e dare un senso, grandi quantità di dati. Essi devono essere in grado di vedere i modelli e le tendenze e avere un’idea di che cosa significano quei modelli. Tutto questo richiede forti capacità analitiche.
- Big Data
- Costruzione di modelli predittivi
- Creazione di controlli per assicurare l’esattezza dei dati
- Pensiero critico
- Analisi dei dati
- I dati Analytics
- Manipolazione di dati
- dati wrangling
- Science Data Tools / Data Tools
- Estrazione dei dati
- Valutare nuove metodologie analitiche
- interpretazione dei dati
- Metrica
- modellazione dei dati
- Strumenti di modellazione
- Produrre dati visualizzazioni
- Ricerca
- Risk Modeling
- verifica di ipotesi
Apertura mentale
Essere un buon scienziato di dati significa anche essere creativi. In primo luogo, è necessario avere una mente aperta, al fine di individuare le tendenze nei dati. In secondo luogo, è necessario effettuare le connessioni tra i dati che potrebbero sembrare estranei a qualcuno che viene prevenuto. Questo richiede un sacco di apertura mentale. Infine, è necessario spiegare questi dati in modi che sono chiaro ai dirigenti presso la vostra azienda. Questo richiede spesso analogie creative e spiegazioni.
- Adattabilità
- Informazioni tecniche di trasporto per persone non-tecnici
- Il processo decisionale
- decision Trees
- creatività
- L’esecuzione in un veloce Ambiente
- Pensiero logico
- risoluzione di problemi
- lavorando in modo indipendente
Comunicazione
scienziati di dati non solo hanno per analizzare i dati, ma hanno anche a spiegare che i dati ad altri. Essi devono essere in grado di comunicare i dati a persone di differenti set di abilità, spiegare l’importanza dei modelli nei dati, e proporre soluzioni. Si tratta di spiegare questioni tecniche complesse in un modo che è facile da capire. Spesso, la comunicazione dei dati richiede capacità di comunicazione visiva, orali e scritte.
- assertività
- Collaborazione
- consulenza
- Documentare
- disegno Consenso
- Facilitare Incontri
- Comando
- mentoring
- Presentazione
- Fornire linee guida per i professionisti IT
- segnalazione
- competenze di vigilanza
- Formazione
- Verbal Communications
- Comunicazione scritta
Matematica
Mentre competenze trasversali come l’analisi, la creatività e la comunicazione sono importanti, competenze duro sono anche fondamentale per il lavoro. Uno scienziato di dati ha bisogno di una forte capacità di matematica, in particolare nel calcolo multivariato e algebra lineare.
- Identificare Algoritmi
- Creazione e gestione Algoritmi
- Imposta Information Retrieval di dati
- Algebra lineare
- I modelli Machine Learning
- Tecniche di Machine Learning
- Multivariable Calculus
- statistica
- Modelli di apprendimento statistico
- modellazione statistica
Programmazione e Competenze Tecniche
scienziati dati richiedono competenze informatiche di base, ma le competenze di programmazione sono particolarmente importanti. Essere in grado di codice è fondamentale per quasi tutte le posizioni scienziato dati. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Java, R, Python, o SQL è essenziale.
- C ++
- Competenze informatiche
- Giava
- Matlab
- Microsoft Excel
- Perl
- Pitone
- Software Reporting Tool
- SQL
- NoSQL
- quadro
Più Scientist Skills dati
- Mining Social Media dati
- Tabelle e query
- Gestione di progetto
- Progetto Timeline
- Coltivare relazioni con gli stakeholder interni ed esterni
- Assistenza clienti
- AppEngine
- Amazon Web Services (AWS)
- CouchDB
- js
- ECL
- bagliore
- API di visualizzazione Google
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- Linguaggi di scripting
- Dispositivi mobili
- Microsoft Office Suite
- SaaS
- Intelligenza Artificiale (AI)
- Apache Spark
- Curiosità
- business intelligence
- Innovazione
Come rendere le tue abilità Levi in piedi fuori
Aggiungi competenze rilevanti per il tuo CV:
Includere le tue abilità nel vostro curriculum – in una prima sintesi delle qualifiche, nella vostra sezione storia del lavoro, o in un tavolo tecnico che descrive le tue abilità di hardware e software.
Evidenziare Abilità nella tua lettera:
Si dovrebbe anche descrivere il vostro comando delle più importanti di queste abilità nella vostra lettera di copertura.
Usa Abilità parole nel colloquio di lavoro:
Nella tua intervista, essere sicuri di migliorare le vostre risposte con gli esempi delle tue capacità.
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.