ciência de dados é um campo emergente, e aqueles com as habilidades cientista dados corretos estão fazendo. De acordo com o Bureau of Labor Statistics, oportunidades de carreira neste campo estão previstos para crescer 19% em 2026, muito mais rápido do que a média.
Embora nem todos os cientistas de dados bem sucedidos têm diplomas universitários, a maioria deles têm pelo menos um grau de bacharel na área de ciência de dados. Muitos deles também têm graus de pós-graduação, incluindo mestrado, Ph.D., e / ou certificações de pós-graduação.
Que necessidade Kind of habilidades você precisa ser um cientista de dados?
“Cientista de dados” é um termo amplo que pode se referir a um número de diferentes carreiras. Geralmente, um cientista de dados analisa os dados para aprender sobre os processos científicos, tendências de mercado e gestão de riscos.
Nota: Alguns títulos de trabalho em ciência dados incluem analista de dados, engenheiro de dados, computador e informações cientista, operações, analista de pesquisa e analista de sistemas.
cientistas de dados trabalhar em uma variedade de indústrias, que vão desde tecnologia para a medicina às agências governamentais. As qualificações para um trabalho em ciência dados variam porque o título é tão ampla. No entanto, existem certas habilidades empregadores procuram em quase todos os cientistas de dados. Por exemplo, os cientistas de dados precisam fortes, analíticas, habilidades de comunicação de dados estatísticos, e muito mais.
Tipos de Dados do cientista Skills
Habilidades analíticas
Talvez a habilidade mais importante para um cientista de dados é para ser capaz de analisar informações. cientistas de dados tem que olhar e dar sentido, grandes quantidades de dados. Eles têm que ser capaz de ver padrões e tendências e ter uma idéia do que esses padrões significam. Tudo isso leva fortes habilidades analíticas.
- Big Data
- Construção de modelos preditivos
- Criando controles para garantir a precisão dos dados
- Pensamento crítico
- Análise de dados
- Análise de dados
- Manipulação de dados
- Disputa de dados
- Ferramentas Ciência dados / Ferramentas de dados
- Mineração de dados
- Avaliando New Analytical Metodologias
- dados Interpretação
- Métricas
- modelagem de dados
- ferramentas de modelagem
- Produção de dados Visualizations
- Pesquisa
- Modelagem de risco
- testar hipóteses
Mente aberta
Ser um bom cientista de dados também significa ser criativo. Primeiro, você tem que ter uma mente aberta, a fim de detectar as tendências nos dados. Em segundo lugar, você precisa fazer conexões entre os dados que podem parecer sem relação com alguém que é tendenciosa. Isso leva um monte de mente aberta. Finalmente, você precisa explicar esses dados de maneiras que são claros para os executivos da sua empresa. Isso muitas vezes requer analogias criativas e explicações.
- Adaptabilidade
- Transportando informações técnicas para Não Técnico Pessoas
- Tomando uma decisão
- Árvores de decisão
- criatividade
- Execução em um fast-paced Ambiente
- Pensamento lógico
- Solução de problemas
- trabalhando de forma independente
Comunicação
cientistas de dados não só tem que analisar os dados, mas eles também têm que explicar que os dados para os outros. Eles devem ser capazes de comunicar dados para pessoas de diferentes conjuntos de habilidades, explicar a importância de padrões nos dados, e sugerir soluções. Trata-se de explicar questões técnicas complexas de uma forma que é fácil de entender. Muitas vezes, a comunicação de dados requer habilidades de comunicação visual, oral e escrita.
- assertividade
- Colaboração
- Consultando
- documentando
- desenho Consenso
- facilitar Reuniões
- Liderança
- Mentoria
- Apresentação
- Fornecer orientações aos profissionais de TI
- Comunicando
- Habilidades de supervisão
- Treinamento
- verbais Communications
- Comunicação escrita
Matemática
Enquanto soft skills como análise, criatividade e comunicação são importantes, hard skills também são fundamentais para o trabalho. Um cientista de dados precisa de fortes habilidades matemáticas, particularmente no cálculo multivariado e álgebra linear.
- identificar Algoritmos
- Criação e manutenção Algoritmos
- Define informações de recuperação de dados
- Álgebra Linear
- Modelos de aprendizagem de máquina
- Técnicas de aprendizagem de máquina
- Multivariable Calculus
- Estatisticas
- Modelos estatísticos aprendizagem
- Modelagem estatística
Programação e proficiência técnica
cientistas de dados requerem conhecimentos básicos de informática, mas as habilidades de programação são particularmente importantes. Ser capaz de código é fundamental para quase qualquer posição cientista de dados. O conhecimento de linguagens de programação como Java, R, Python, ou SQL é essencial.
- C ++
- Conhecimentos de informática
- Java
- Matlab
- Microsoft Excel
- Perl
- Pitão
- Reporting Software Ferramenta
- SQL
- NoSQL
- Quadro
Mais Skills cientista de dados
- Mining social Dados de mídia
- Tabelas e consultas
- Gerenciamento de Projetos
- projeto Timelines
- Cultivar relações com stakeholders internos e externos
- Serviço ao cliente
- AppEngine
- Amazon Web Services (AWS)
- CouchDB
- js
- ECL
- alargamento
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- linguagens de script
- Dispositivos móveis
- Microsoft Office Suite
- SaaS
- Inteligência Artificial (IA)
- Apache faísca
- Curiosidade
- Business Intelligence
- Inovação
Como fazer suas habilidades Stand Out
Adicionar competências relevantes para o seu currículo:
Incluir suas habilidades em seu currículo – em uma primeira síntese das qualificações, na sua seção de histórico de trabalho, ou em uma tabela tech descrevendo suas habilidades de hardware e software.
Destacar as habilidades em sua carta:
Você também deve descrever o seu comando da mais importante dessas habilidades em sua carta.
Palavras usar a habilidade em sua entrevista de emprego:
Em sua entrevista, certifique-se de melhorar as suas respostas com exemplos de suas 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.