Skip to main content

Tähtis tööoskusi Data Teadlased

Tähtis tööoskusi Data Teadlased

Andmed teadus on areneva valdkonna, ja need, kellel on õigus andmeid teadlane oskusi teevad. Vastavalt Bureau of Labor Statistics, karjäärivõimalusi selles valdkonnas on oodatud kasvada 19% aastaks 2026, palju kiiremini kui keskmine.

Kuigi mitte kõik eduka andmed teadlased on kolledži kraadi, enamik neist on vähemalt bakalaureusekraad andmete teaduse valdkonnas. Paljud neist on ka lõpetanud kraadi, sealhulgas magistrikraadi, Ph.D., ja / või lõpetanud sertifikaadid.

Millist Oskused Do pead olema Data Teadlane?

“Data teadlane” on lai mõiste, mis võib viidata mitmel erineval karjääri. Üldiselt andmebaasi teadlane analüüsib andmeid õppida teaduse protsesse, turu trendid ja riskijuhtimine.

Märkus: Mõned ametinimetused andmete teaduse hulka andmeid analüütik, andmete insener, arvuti ja teave teadur, Operations Research analüütik ja arvutisüsteemide analüütik.

Andmed teadlased töötavad erinevates tööstusharudes, alates tech ravim valitsusasutused. Kvalifikatsiooni tööd andmete teaduse erineda, kuna pealkiri on nii lai. Siiski on teatud oskused tööandjate otsida peaaegu iga andmete teadlane. Näiteks andmed peavad teadlased tugev statistika, analüütiline, aruandluse oskusi ja palju muud.

Tüüpi andmeid Teadlane Oskused

Analüütilised oskused

Kõige olulisem oskus andmebaasi teadlane on, et oleks võimalik analüüsida teavet. Andmed teadlased on vaadata ja mõtestada, suurte andmemahtude. Nad peavad suutma näha ja trende ja on idee, mida need mustrid tähendab. Kõik see võtab tugevad analüütilised oskused.

  • Suured andmed
  • Ehitamine prognoosimudelite
  • Loomine Controls tagada andmete õigsus
  • Kriitiline mõtlemine
  • Andmete analüüs
  • andmed Analytics
  • andmed manipuleerimine
  • andmed jagelus
  • Andmed Science Tools / Andmete tööriistad
  • Andmete kaevandamine
  • Hindamine uute analüütiliste meetodite
  • andmete tõlgendamisel
  • meetrika
  • modelleerimisandmed
  • modelleerimisvahendid
  • Tootmine Andmed visualiseeringute
  • uurimistöö
  • risk modelleerimine
  • testimine hüpoteesid

Avatus

Olles hea andmete teadlane tähendab ka loominguline. Esiteks, sa pead olema avatud meelega, et märgata suundumusi andmeid. Teiseks, sa pead leidma seoseid andmed, mis võivad näi olevat keegi, et on kallutatud. See võtab palju avatust. Lõpuks, kui pead selgitama neid andmeid viisil, mis on selge, et juhid oma firma. See nõuab sageli loominguline analoogiaid ja selgitused.

  • kohanemisvõime
  • Konveiermehhanism Tehniline teave mittetehnilisele Inimesed
  • Otsuse tegemine
  • otsus puud
  • loovus
  • Täidesaatva tempokas Keskkond
  • loogiline mõtlemine
  • Probleemi lahendamine
  • kes töötavad sõltumatult

kommunikatsioon

Andmed teadlased ei ole ainult, et analüüsida andmeid, kuid neil on ka selgitada, et andmeid teistele. Nad peavad olema võimelised suhtlema andmed inimestele erinevaid oskusi, selgitada, kui tähtis on mustrid andmed ja soovitada lahendusi. See hõlmab selgitatakse keerulisi tehnilisi küsimusi viisil, mis on lihtne aru saada. Sageli suhtlemisel andmeid nõuab visuaalne, suuline ja kirjalik suhtlemisoskus.

  • Enesekehtestamine
  • koostöö
  • Nõustamine
  • dokumenteerimine
  • Drawing konsensus
  • kaasa koosolekute
  • Juhtimine
  • mentorlus
  • esitlus
  • Anda juhiseid IT Professionals
  • Reporting
  • järelevalvekomitee Oskused
  • koolitus
  • verbaalne Communications
  • kirjalik kommunikatsioon

Matemaatika

Kuigi pehmed oskused nagu analüüs, loovus ja kommunikatsioon on oluline, raske oskused on määrava tähtsusega ka tööd. Andmete teadlane vajab tugevat matemaatika oskusi, eriti Moni matemaatiline ja lineaarne algebra.

  • tuvastamine algoritmid
  • Loomine ja säilitamine algoritmid
  • Info hankimine andmed Komplektid
  • Lineaaralgebra
  • Machine Learning mudelid
  • Machine Learning tehnika
  • Moni matemaatika
  • statistika
  • Statistilised õppemudeleid
  • Statistilised modelleerimine

Programmeerimise ja tehnilise vilumustele

Andmed teadlased nõuavad arvutialased algteadmised, kuid programmeerimise oskused on eriti oluline. Olles võimeline kood on kriitiline peaaegu mingeid andmeid teadlane asendis. Teadmised programmeerimiskeeli nagu Java, R, Python või SQL on oluline.

  • C ++
  • Arvuti oskused
  • Java
  • MATLAB
  • Microsoft Excel
  • Perl
  • püüton
  • Reporting Tool tarkvara
  • SQL
  • NoSQL
  • maaliline pilt

Rohkem Andmed Teadlane Oskused

  • Mining Sotsiaalmeedia andmed
  • Lauad ja päringud
  • Projekti juht
  • projekti ajagraafik
  • Kultiveerimismaterjali Suhted sisemiste ja väliste sidusrühmade
  • Kasutajatugi
  • AppEngine’i
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CouchDB
  • js
  • ECL
  • loit
  • Google Visualiseerimine API
  • hadoop
  • HBase
  • R
  • SAS
  • Skriptimiskeeled
  • Mobiilseadmed
  • Microsoft Office Suite
  • SaaS
  • Tehisintellekt (AI)
  • Apache Spark
  • uudishimu
  • Business Intelligence
  • innovatsioon

Kuidas teha oma oskused Stand Out

Lisa asjakohaseid oskusi, et oma CV:
Lisage oma oskusi oma CV – esialgses kokkuvõttes kvalifikatsiooni, oma tööandjad lõik, või tech tabel, mis kirjeldab teie riistvara ja tarkvara oskusi.

Tõstke oskused saatekirjeen:
Sa peaksid ka kirjeldama oma käsu tähtsamaid neid oskusi oma kaaskirja.

Kasutamise oskus sõnad oma Tööintervjuu:
Oma intervjuus, olla kindel, et täiustada oma vastuseid näiteid oma oskusi.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *