Datu zinātne ir jauna joma, un tiem, ar pareizajiem datiem zinātnieku prasmju darāt. Saskaņā ar Bureau of Labor Statistics, karjeras iespējas šajā jomā, ir paredzams pieaugt 19% līdz 2026. gadam, daudz ātrāk nekā vidēji.
Kaut arī ne visi veiksmīgie dati zinātnieki ir koledžas grādu, vairums no tiem ir vismaz bakalaura grāds datu zinātnes laukā. Daudzi no viņiem ir arī augstskolas grādus, ieskaitot maģistra, Ph.D., un / vai doktorantūras sertifikāciju.
Kādu prasmēm jums ir jābūt datu zinātnieks?
“Datu zinātnieks” ir plašs termins, kas var attiekties uz vairākām dažādām karjeru. Parasti datu zinātnieks analizē datus, lai uzzinātu par zinātniskajiem procesiem, tirgus tendencēm, un riska pārvaldību.
Piezīme: Daži amata nosaukumi datu zinātnē ietver datu analītiķis, datu inženieris, datoru un informācijas pētnieka, operācijas Research analītiķis, un datoru sistēmu analītiķis.
Datu zinātnieki strādā dažādās nozarēs, sākot no tech medicīnu uz valdības aģentūrām. Par darbu ar datu zinātnē kvalifikācija atšķiras, jo nosaukums ir tik plašs. Tomēr ir dažas prasmes darba devēji meklēt gandrīz katru datu zinātnieks. Piemēram, datu zinātnieki nepieciešama spēcīga statistikas, analīzes, pārskatu prasmes, un vairāk.
Veidi Datu Scientist prasmes
analītiskās prasmes
Iespējams, vissvarīgākā prasme datu zinātniekam ir jāspēj analizēt informāciju. Datu zinātnieki ir aplūkot, un jēgas no, lielu datu apjomu. Viņiem ir jāspēj redzēt modeļus un tendences, un ir ideja par to, ko šie modeļi nozīmē. Tas viss notiek spēcīgas analītiskās prasmes.
- Big Data
- Būvējot prognozētos modeļus
- Radot kontroles, lai nodrošinātu datu pareizību
- Kritiskā domāšana
- Datu analīze
- Datu Analytics
- Datu Manipulācija
- Datu wrangling
- Datu Zinātne Tools / Datu rīki
- Datu Mining
- Izvērtējot jaunām analītiskām metodēm
- interpretējot datus
- metrika
- modelēšanas dati
- modelēšanas rīki
- Izgatavošanas Datu Vizualizācijas
- pētniecība
- Riska modelēšana
- testēšana Hipotēžu
Atvērtību
Būt labs dati zinātnieks nozīmē arī būt radošs. Pirmkārt, jums ir jābūt atvērtu prātu, lai atklātu tendences datiem. Otrkārt, jums ir nepieciešams, lai saikni starp datiem, kas varētu šķist saistīts ar kādu, kas ir neobjektīva. Tas aizņem daudz atvērtību. Visbeidzot, jums ir nepieciešams, lai izskaidrotu šos datus tādā veidā, kas ir skaidrs, ka vadītāji pie sava uzņēmuma. Tas bieži prasa radošu analoģijām un paskaidrojumus.
- pielāgošanās spējas
- Pievades Tehniskā informācija par netehnisku cilvēki
- Lēmumu pieņemšana
- Lēmums Koki
- radošums
- Izpilda ar straujajā vidē
- Loģiskā domāšana
- Problēmu risināšana
- strādājot patstāvīgi
sakari
Datu zinātnieki ne tikai, lai analizētu datus, bet viņiem ir arī paskaidrot, ka datus citiem. Tām jāspēj komunicēt datus cilvēkiem ar dažādu prasmju kopumu, izskaidrot nozīmi modeļus datos, un ieteikt risinājumus. Tas ietver izskaidro sarežģītus tehniskos jautājumus tādā veidā, kas ir viegli saprast. Bieži vien, sazinoties dati prasa vizuālo, mutvārdu un rakstveida komunikācijas prasmes.
- pašpārliecinātība
- sadarbība
- konsultācijas
- dokumentējot
- Drawing Consensus
- atvieglošana Sanāksmes
- vadība
- Mentorings
- iepazīstināšana
- Nodrošinot vadlīnijas IT speciālistiem
- Pārskata
- uzraudzības Prasmes
- treniņš
- verbālās komunikācijas
- Rakstiskā komunikācija
matemātika
Kaut arī sociālās prasmes, piemēram, analīzes, radošumu un komunikācijas, ir svarīgi, grūti prasmes ir arī svarīgi, lai darbu. Datu zinātnieks ir vajadzīgi spēcīgi matemātikas prasmes, jo īpaši multimainīgo calculus un lineārā algebra.
- Identifikācijas algoritmi
- Izveide un uzturēšana algoritmi
- Informācijas izguves datu kopas
- lineārā algebra
- Mašīnmācīšanās modeļi
- Mašīnmācīšanās metodes
- multimainīgo Calculus
- statistika
- Statistikas Mācību modeļi
- statistiskā modelēšana
Programmēšana un tehniskās prasmes līmeņi
Datu zinātnieki prasa pamata datorprasmju, bet programmēšanas prasmes ir īpaši svarīgi. Spēja kods ir būtiska gandrīz jebkuru datu zinātnieks stāvoklī. Zināšanas programmēšanas valodas, piemēram, Java, R, Python, vai SQL ir būtiska.
- C ++
- Datorprasmes
- Java
- Matlab
- Microsoft Excel
- Perl
- pitons
- Reporting Tool Software
- SQL
- NoSQL
- glezna
Vairāk Datu Zinātnieks Prasmes
- Mining Social Media Data
- Galdi un vaicājumi
- Projektu vadība
- Projekta termiņi
- Kopjot attiecības ar iekšējām un ārējām ieinteresētajām pusēm
- Klientu apkalpošana
- AppEngine
- Amazon Web Services (AWS)
- CouchDB
- js
- LDDK
- uzliesmojums
- Google vizualizācijas API
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- skriptu valodas
- Mobilās ierīces
- Microsoft Office Suite
- SaaS
- Artificial Intelligence (AI)
- Apache Spark
- ziņkāre
- Business Intelligence
- Inovācijas
Kā Make Your Skills Stand Out
Pievienot Atbilstošas prasmes savu CV:
Iekļaut savas prasmes savā CV – kādā sākotnējā kopsavilkumā kvalifikāciju, jūsu darbs vēstures sadaļā, vai arī tehnoloģiju tabulā raksturo savas aparatūras un programmatūras prasmes.
Izcelt prasmes savā pavadvēstuli:
Jums vajadzētu arī aprakstīt savu komandu vissvarīgākā no šīm prasmēm savā pavadvēstuli.
Izmantot Prasmju Vārdi darba intervijā:
Savā intervijā, pārliecinieties, lai uzlabotu jūsu atbildes ar piemēriem no jūsu prasmes.
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.