Dôležité pracovné zručnosti pre dátové Vedci

Posted on

Dôležité pracovné zručnosti pre dátové Vedci

Dáta veda je objavujúce sa pole, a tí so správnymi údaje vedec zručností robia. Podľa výboru štatistík práce, pracovné príležitosti v tejto oblasti sa predpokladá rast 19% roku 2026, oveľa rýchlejšie, než je priemer.

Aj keď nie všetci úspešní dát vedci majú univerzitným vzdelaním, väčšina z nich má aspoň bakalársky titul v odbore vedy dát. Mnoho z nich tiež majú absolventskej hodnosti, vrátane vysokoškolského, Ph.D., a / alebo postgraduálne osvedčenie.

Aký druh zručností Do musíte byť dátový Scientist?

“Dáta vedec” je široký pojem, ktorý sa môže vzťahovať k radu rôznych kariéry. Všeobecne platí, že údaje vedec analyzuje dáta sa dozvedieť o vedeckých postupov, trendoch na trhu a riadenie rizík.

Poznámka: Niektoré tituly pracovných miest v dátovom vede patrí dát analytik, dáta inžinier, počítačové a informačné výskumník, operácie analytik a počítačových systémov analytik.

Dátové vedci pracujú v rôznych priemyselných odvetviach, od tech medicíne k vládnym agentúram. Kvalifikácia pre prácu v dátovom vede líšiť, pretože názov je tak široká. Avšak, existujú určité zručnosti zamestnávatelia hľadajú v takmer každom dátovom vedec. Napríklad dáta vedci potrebovať silné štatistické, analytické, vykazovanie zručnosti a ďalšie.

Typov dát Scientist zručností

Analytické schopnosti

Snáď najdôležitejšie zručnosť pre dátový vedcov je byť schopný analyzovať informácie. Dátové vedci majú na pohľad, a zmysel, veľkého množstva dát. Musia byť schopní vidieť vzory a trendy a mať predstavu o tom, čo tieto vzory na mysli. To všetko má silné analytické schopnosti.

  • Veľké dáta
  • Konštrukciu prognostických modelov
  • Vytváranie ovládacích prvkov, aby bola zaistená presnosť dát
  • Kritické myslenie
  • Analýza dát
  • údaje Analytics
  • data Manipulation
  • dáta hádky
  • Dáta Science Nástroje / Dátové nástroje
  • data Mining
  • Vyhodnocovanie nových analytických metódach
  • interpretácii dát
  • metriky
  • dátové modelovanie
  • modelovacie nástroje
  • Produkčné dát Vizualizácia
  • výskum
  • risk Modeling
  • testovanie hypotéz

slobodomyseľnosť

Byť dobrým údaje vedec tiež znamená byť kreatívny. Po prvé, musíte mať otvorenú myseľ, aby sa vysledovať trendy v dátach. Po druhé, je potrebné, aby spojenie medzi dátami, ktorá sa môže zdať nesúvisí s niekým, že je neobjektívny. To trvá veľa otvorenosť. A nakoniec, je potrebné vysvetliť, tieto údaje spôsobom, ktorý je jasné, manažérov vo vašej firme. To často vyžaduje tvorivé analógie a vysvetlenia.

  • prispôsobivosť
  • Dopravné Technické informácie pre netechnických ľudí
  • rozhodovanie
  • rozhodovacie stromy
  • tvorivosť
  • Vykonávajúci v rýchlo sa meniacom prostredí
  • Logické myslenie
  • Riešenie problémov
  • práca Nezávisle

komunikácia

Dátové vedci majú nielen pre analýzu dát, ale majú tiež vysvetliť, že informácie s ostatnými. Musí byť schopný komunikovať dát pre ľudí z rôznych sád zručností, vysvetliť význam vzorov v dátach, a navrhnúť riešenie. Ide o vysvetľovanie zložitých technických problémov takým spôsobom, ktorý je ľahko pochopiteľné. Často oznamovanie údajov si vyžaduje vizuálne, ústne a písomné komunikačné zručnosti.

  • asertivita
  • spolupráca
  • konzultačná
  • dokumentovanie
  • kresba Consensus
  • sprostredkovanie stretnutia
  • vodcovstva
  • Mentoring
  • predstavenie
  • Poskytujúce pokyny na profesionálov v obore IT
  • hlásenie
  • zručností dohľadu
  • výcvik
  • verbálnej komunikácie
  • Písomná komunikácia

matematika

Kým mäkké zručnosti, ako je analýza, tvorivosť a komunikácia sú dôležité, tvrdé zručnosti sú tiež dôležité pre prácu. Dátový vedec potrebuje silné matematické zručnosti, najmä v multivariable kalkulu a lineárnej algebry.

  • identifikácia algoritmy
  • Vytváranie a udržiavanie algoritmy
  • Získavanie informácií Súbory dát
  • Lineárna algebra
  • Machine Learning Modely
  • Machine Learning Techniques
  • Multivariable kalkul
  • štatistika
  • Štatistická Učebné modely
  • štatistické modelovanie

Programovanie a technická proficiencies

Dátové vedci vyžadujú základné počítačové zručnosti, ale programovacie schopnosti sú obzvlášť dôležité. Byť schopný kód je rozhodujúci pre takmer ľubovoľnej polohy dát vedec. Znalosť programovacích jazykov, ako je Java, R, Python, alebo SQL je zásadný.

  • C ++
  • Počítačové zručnosti
  • Jáva
  • Matlab
  • Microsoft Excel
  • perl
  • krajta
  • Reporting Tool Software
  • SQL
  • NoSQL
  • výjav

Viac Vedec zručnosti Dátové

  • Data mining Social Media
  • Tabuľky a dotazy
  • Projektový manažment
  • Project časovej osi
  • Kultivovať vzťahy s internými a externými zainteresovanými stranami
  • Zákaznícky servis
  • AppEngine
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • js
  • ECL
  • svetlice
  • Google Visualization API
  • Hadoop
  • HBase
  • R
  • SAS
  • skriptovacích jazykov
  • Mobilné zariadenia
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Umelej inteligencie (AI)
  • apache Spark
  • zvedavosť
  • Business Intelligence
  • inovácie

Ako si vyrobiť vaše zručnosti vyčnievať

Pridajte príslušné zručnosti svoj životopis:
Zahrnúť svoje zručnosti vo svojom životopise – v počiatočnom zhrnutie kvalifikáciou, vo svojej histórii pracovnej časti, alebo v tech tabuľku opisujúcu svoje hardvérové a softvérové zručnosti.

Zvýraznenie zručnosti v sprievodný list:
Tiež by ste mali popísať svoje velenie najdôležitejšie z týchto zručností vo svojom sprievodnom liste.

Použitie na zručnosti Slová pohovoru:
Vo svojom rozhovore sa uistite, aby posilnili svoje odpovede s ukážkami svoje schopnosti.

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 *