la ciencia de datos es un campo emergente, y los que tienen las habilidades correctas científico de datos están haciendo. De acuerdo con la Oficina de Estadísticas del Trabajo, se prevé que las oportunidades de carrera en este campo para crecer 19% en 2026, mucho más rápido que el promedio.
Aunque no todos los científicos de datos con éxito tienen títulos universitarios, la mayoría de ellos tienen al menos un título de licenciatura en el campo de la ciencia de datos. Muchos de ellos también tienen títulos universitarios, incluyendo de maestría, doctorado, y / o certificaciones graduadas.
¿Qué tipo de habilidades Necesidad hacer para ser un científico de datos?
“Científico de datos” es un término amplio que puede referirse a una serie de diferentes carreras. Generalmente, un científico de datos analiza los datos para aprender sobre los procesos científicos, tendencias del mercado, y la gestión de riesgos.
Nota: Algunos títulos de trabajo en la ciencia de datos incluyen analista de datos, ingeniero de datos, la computadora y la información científico de investigación, operaciones, analista de investigación y analista de sistemas informáticos.
datos científicos trabajan en una variedad de industrias, que van desde tecnología a la medicina a los organismos gubernamentales. Los requisitos para un trabajo en la ciencia de datos varían porque el título es tan amplia. Sin embargo, hay ciertas habilidades que los empleadores buscan en casi todos los científicos de datos. Por ejemplo, los científicos de datos necesitan fuertes habilidades de informes analíticos, estadísticos, y mucho más.
Tipos de datos científico Habilidades
Capacidad de análisis
Tal vez la habilidad más importante para un científico de datos es ser capaz de analizar la información. científicos de datos tienen que mirar, y darle sentido, las grandes cantidades de datos. Tienen que ser capaces de ver los patrones y tendencias y tener una idea de lo que significan esos patrones. Todo esto tiene gran capacidad de análisis.
- big Data
- La construcción de modelos predictivos
- Creación de controles para asegurar la precisión de los datos
- Pensamiento crítico
- Análisis de los datos
- Análisis de datos
- Manipulación de datos
- Wrangling datos
- Herramientas de ciencias de datos / Herramientas de datos
- La minería de datos
- La evaluación de nuevas metodologías analíticas
- Interpretación de datos
- Métrica
- El modelado de datos
- Las herramientas de modelado
- La producción de datos de visualizaciones
- Investigación
- Modelización del riesgo
- Pruebas de hipótesis
Mente abierta
Ser un buen científico de datos también significa ser creativo. En primer lugar, usted tiene que tener una mente abierta con el fin de detectar tendencias en los datos. En segundo lugar, es necesario hacer conexiones entre los datos que podrían parecer sin relación con alguien que está sesgada. Esto requiere de mucha apertura mental. Por último, es necesario explicar estos datos de manera que sea claro para los ejecutivos de su empresa. Esto requiere a menudo analogías creativas y explicaciones.
- Adaptabilidad
- Información Técnica de transporte para gente no técnica
- Toma de decisiones
- Árboles de decisión
- Creatividad
- Ejecutar en un trepidante Medio Ambiente
- Pensamiento lógico
- La resolución de problemas
- trabajando de forma independiente
Comunicación
científicos de datos no sólo tienen que analizar los datos, sino que también tienen que explicar que los datos a los demás. Ellos deben ser capaces de comunicar datos a personas de diferentes conjuntos de habilidades, explicar la importancia de los patrones en los datos, y sugerir soluciones. Esto implica explicar cuestiones técnicas complejas de una manera que es fácil de entender. A menudo, la comunicación de datos requiere habilidades de comunicación visuales, orales y escritas.
- Asertividad
- Colaboración
- Consultante
- documentar
- Consenso de dibujo
- la facilitación de reuniones
- Liderazgo
- tutoría
- Presentación
- Proporcionar directrices a los profesionales de TI
- la presentación de informes
- Habilidades de supervisión
- Formación
- Comunicaciones verbales
- Comunicación escrita
Matemáticas
Mientras que las habilidades blandas, como el análisis, la creatividad y la comunicación son importantes, las habilidades duras son también fundamentales para el trabajo. Un científico de datos necesitan fuertes habilidades matemáticas, sobre todo en cálculo multivariable y el álgebra lineal.
- La identificación de Algoritmos
- Creación y mantenimiento de Algoritmos
- Conjuntos de Datos Recuperación de Información
- Álgebra lineal
- Modelos de aprendizaje de máquinas
- Técnicas de Aprendizaje Automático
- Cálculo multivariable
- Estadística
- Modelos de aprendizaje estadístico
- Modelización estadística
Programación y competencia técnica
científicos de datos requieren conocimientos básicos de informática, pero las habilidades de programación son particularmente importantes. Ser capaz de código es fundamental para casi cualquier posición científico de datos. El conocimiento de los lenguajes de programación como Java, R, Python, o SQL es esencial.
- C ++
- Habilidades computacionales
- Java
- Matlab
- Microsoft Excel
- Perl
- Pitón
- Software de herramienta de informe
- SQL
- NoSQL
- Cuadro
Más Habilidades científico de datos
- La minería de datos Medios de Comunicación Social
- Tablas y Consultas
- Gestión de proyectos
- proyecto Líneas de Tiempo
- Cultivar las relaciones con grupos de interés internos y externos
- Servicio al Cliente
- AppEngine
- Amazon Web Services (AWS)
- CouchDB
- js
- ECL
- Llamarada
- API de visualización de Google
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- Lenguajes de
- Dispositivos móviles
- Microsoft Office Suite
- SaaS
- Inteligencia Artificial (AI)
- Spark Apache
- Curiosidad
- Inteligencia de negocios
- Innovación
Cómo hacer sus habilidades de pie fuera
Añadir habilidades relevantes a su curriculum vitae:
Incluir sus habilidades en su hoja de vida – en un primer resumen de las cualificaciones, en su sección de historial de trabajo, o en una tabla que describe sus habilidades de tecnología de hardware y software.
Destacar las habilidades en su carta:
También debe describir su comando de las más importantes de estas habilidades en su carta de presentación.
Palabras utilización de habilidad en su entrevista de trabajo:
En su entrevista, asegúrese de mejorar sus respuestas con ejemplos de sus habilidades.
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.