Pomembne delovnih spretnosti za podatkovne znanstvenike

Posted on

Pomembne delovnih spretnosti za podatkovne znanstvenike

Podatki znanost je nastajajoče področje, in tiste s pravimi spretnostmi podatki znanstvenik delaš. Po podatkih urada za statistiko dela, so karierne možnosti na tem področju pričakovati, da raste 19% do leta 2026, kar je precej hitreje od povprečja.

Čeprav niso vsi uspešni podatkov znanstveniki imajo college stopinj, večina jih ima vsaj diplomiral na področju podatkovnega znanosti. Mnogi od njih so tudi podiplomski stopinj, vključno magistrska, Ph.D., in / ali diplomiranih certifikati.

Kakšne vrste znanja Ali morate biti Data znanstvenik?

“Znanstvenik Data” je širok pojem, ki se lahko nanaša na več različnih kariere. Na splošno, znanstvenik podatke analizira podatke, da se učijo o znanstvenih procesov, trendov na trgu, in upravljanja s tveganji.

Opomba: Nekateri nazivi v podatkovnem znanosti vključujejo podatkov analitik, podatkov inženir, računalništva in informatike raziskovalni znanstvenik, operacije raziskave analitik in računalniških sistemov analitik.

Podatkovni znanstveniki delujejo v različnih panogah, od tech medicine na vladne agencije. Usposobljenost za delo v podatkovnem znanosti razlikujejo, ker je naslov tako široka. Vendar pa obstajajo nekatere spretnosti delodajalci iščejo v skoraj vseh podatkov znanstvenik. Na primer, podatki znanstveniki potrebujemo močne statistične, analitične, sposobnosti poročanja, in še več.

Vrste podatkov znanstvenik spretnosti

analitične spretnosti

Morda je najbolj pomembna veščina za znanstvenika podatkov je, da bi lahko analizirali podatke. Podatkov znanstveniki morali gledati, in smisel, velike količine podatkov. Prav tako morajo biti sposobni videti vzorce in trende in imajo idejo o tem, kaj so ti vzorci pomenijo. Vse to ima močne analitične sposobnosti.

  • Big Data
  • Izgradnja napovednih modelov
  • Ustvarjanje nadzor, da se zagotovi točnost podatkov
  • Kritično razmišljanje
  • Analiza podatkov
  • podatki Analytics
  • podatki Manipulacija
  • podatki borbe
  • Podatki Znanost Tools / Data Tools
  • Data Mining
  • Vrednotenje Nov analiznih metodologij
  • tolmačenje podatkov
  • metrike
  • modeliranje podatkov
  • orodja za modeliranje
  • Proizvodnja vizualizacija podatkov
  • Raziskave
  • Modeliranje tveganja
  • testiranje hipoteze

Odprtost

Biti dober podatki znanstvenik pomeni tudi, da so ustvarjalni. Najprej moraš imeti odprt um, da bi odkrile trende v podatkih. Drugič, morate narediti povezave med podatki, ki bi lahko zdi povezana z nekom, ki je pristranski. Za to je potrebno veliko odprtostjo. Na koncu, boste morali razložiti te podatke na načine, ki so jasno vodstvo v vašem podjetju. To pogosto zahteva kreativne analogije in pojasnila.

  • prilagodljivost
  • Transportna Tehnične informacije na netehničnih ljudi
  • Odločanje
  • Sklep drevesa
  • ustvarjalnost
  • Izvajanje v hitro tempu okolje
  • logično razmišljanje
  • Reševanje problema
  • Delo Neodvisno

Sporočilo

Podatkovne znanstveniki ne le za analizo podatkov, ampak imajo tudi pojasnili, da podatki za druge. Imeti morajo možnost, da posredujejo podatke z ljudmi iz različnih sklopov znanja in spretnosti, pojasni pomen vzorcev v podatkih, in predlaga rešitve. To vključuje razlago zapletena tehnična vprašanja na način, ki je enostaven za razumevanje. Pogosto posredovanje podatkov zahteva vizualne, ustne in pisne komunikacijske spretnosti.

  • Odločnost
  • sodelovanje
  • Svetovanje
  • dokumentiranje
  • risba Consensus
  • olajšanje Srečanja
  • vodstvo
  • mentorstvo
  • predstavitev
  • Zagotavljanje smernic za strokovnjake za IT
  • poročanje
  • nadzorni spretnosti
  • Izobraževanje
  • verbalne komunikacije
  • pisno sporočilo

Matematika

Medtem ko so mehke veščine, kot so analize, kreativnosti in komunikacije pomembno, trde veščine so tudi ključnega pomena za delo. Podatkovni znanstvenik potrebuje močne znanje matematike, predvsem v multivariabilnega računa in linearne algebre.

  • prepoznavanje Algoritmi
  • Ustvarjanje in vzdrževanje Algoritmi
  • Kompleti Informacije pridobivanje podatkov
  • Linearna algebra
  • Modelov strojnega učenja
  • Strojno učenje tehnike
  • multivariabilen Calculus
  • Statistika
  • Statistični Učni modeli
  • Statistični modeliranje

Programiranje in tehnični proficiencies

Podatkovni znanstveniki zahtevajo osnovnih računalniških znanj, ampak programski spretnosti so še posebej pomembna. Biti sposoben koda je ključnega pomena za skoraj vse podatke znanstvenik položaju. Poznavanje programskih jezikov, kot so Java, R, Python, ali SQL je bistvenega pomena.

  • C ++
  • Računalniška znanja
  • Java
  • Matlab
  • Microsoft Excel
  • Perl
  • Python
  • Poročanje Orodje programske opreme
  • SQL
  • NoSQL
  • tableau

Več podatkov Scientist spretnosti

  • Rudarstvo Social Media podatkov
  • Tabele in poizvedbe
  • Vodenje projektov
  • projekt časovnica
  • Gojenje odnosov z notranjimi in zunanjimi deležniki
  • Storitev za stranke
  • AppEngine
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • js
  • ECL
  • flare
  • Google Vizualizacija API
  • Hadoop
  • HBase
  • R
  • SAS
  • Skriptni jeziki
  • Mobilne naprave
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Umetna inteligenca (AI)
  • Apache Spark
  • radovednost
  • Poslovna inteligenca
  • inovacije

Kako Make Your Skills izstopajo

Dodaj ustrezna znanja na svojo Resume:
vključite svoje znanje v svoj življenjepis – v začetni povzetek kvalifikacij, v oddelku dela zgodovine, ali v tech tabeli, ki opisuje vaše strojne in programske opreme spretnosti.

Označite spretnosti v svojo spremno pismo:
Vi bi morali opisati tudi svoj ukaz najpomembnejše teh veščin v spremno pismo.

Uporaba Spretnost Besede v svojo službo Intervju:
V svojem intervjuju, se prepričajte, da izboljšajo svoje odgovore s primeri svoje sposobnosti.

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 *