Data vitenskap er et voksende felt, og de med de riktige data vitenskaps ferdigheter gjør. Ifølge Bureau of Labor Statistics, er karrieremuligheter i dette feltet forventes å vokse 19% av 2026, mye raskere enn gjennomsnittet.
Selv om ikke alle vellykkede data forskere har høyskoleutdannelse, et flertall av dem har minst en bachelorgrad i datavitenskap feltet. Mange av dem har også utdannet grader, inkludert master, Ph.D., og / eller oppgradere sertifiseringer.
Hva slags ferdigheter trenger du å være en dataforsker?
“Data vitenskapsmann” er et vidt begrep som kan referere til en rekke ulike yrker. Vanligvis, analyserer en dataforsker data for å lære om vitenskapelige prosesser, markedstrender og risikostyring.
Merk: Noen jobbtitler i datavitenskap inkluderer data analytiker, data ingeniør, datateknikk og informasjons forsker, drift forskning analytiker, og datasystemer analytiker.
Data forskere arbeider i en rekke bransjer, alt fra teknisk til medisin til offentlige etater. Kvalifikasjoner for en jobb i datavitenskap variere fordi tittelen er så bred. Men det er visse ferdigheter arbeidsgivere ser etter i nesten alle data forskeren. For eksempel, dataforskere trenger sterke statistiske, analytisk, rapportering ferdigheter, og mer.
Typer data Scientist Skills
Analytiske ferdigheter
Kanskje den viktigste ferdigheten for en dataforsker er å være i stand til å analysere informasjon. Dataforskere må se på, og fornuftig av store mengder data. De må være i stand til å se mønstre og trender og har en idé om hva disse mønstrene betyr. Alt dette tar sterke analytiske ferdigheter.
- Stor Data
- Konstruere prediktive modeller
- Opprette kontroller for å sikre nøyaktigheten av data
- Kritisk tenking
- Dataanalyse
- data Analytics
- Datamanipulasjon
- data Wrangling
- Data Science Verktøy / Dataverktøy
- Datautvinning
- Vurderer New Analytisk metoder
- tolke data
- metrics
- modellering av data
- modelleringsverktøy
- Produserende datavisualisering
- Undersøkelser
- risikomodellering
- teste hypoteser
Åpent sinn
Å være en god datavitenskaps betyr også å være kreativ. Først må du ha et åpent sinn for å se trender i data. Dernest må du lage forbindelser mellom data som kan virke relatert til noen som er partisk. Dette tar mye åpenhet. Til slutt, må du forklare disse dataene på en måte som er klare til ledere i bedriften. Dette krever ofte kreative analogier og forklaringer.
- tilpasnings~~POS=TRUNC
- Transport Teknisk informasjon til ikke-tekniske folk
- Beslutningstaking
- Decision Trees
- kreativitet
- Utfører i et hektisk miljø
- Logisk tenkning
- Problemløsning
- arbeide selvstendig
Kommunikasjon
Data forskerne ikke bare å analysere data, men de må også forklare at data til andre. De må være i stand til å kommunisere data til mennesker i ulike ferdigheter, forklare betydningen av mønstre i dataene, og foreslå løsninger. Dette innebærer å forklare komplekse tekniske problemer på en måte som er lett å forstå. Ofte kommunisere data krever visuelle, muntlige og skriftlige kommunikasjonsevner.
- Selvsikkerhet
- Samarbeid
- rådgivning
- dokumentere
- tegning Konsensus
- Tilrettelegging Møter
- Ledelse
- mentoring
- Presentasjon
- Gi retningslinjer for IT Professionals
- rapportering
- tilsyns~~POS=TRUNC Skills
- Trening
- verbal kommunikasjon
- Skriftlig kommunikasjon
Matematikk
Mens myke ferdigheter som analyse, kreativitet og kommunikasjon er viktig, harde ferdigheter er også kritisk til jobben. En datavitenskaps trenger sterke matematiske ferdigheter, særlig i multivariabel kalkulus og lineær algebra.
- identifisere Algoritmer
- Opprette og vedlikeholde Algoritmer
- Information Retrieval datasett
- Lineær algebra
- Machine læringsmodeller
- Machine Learning Teknikker
- Multivariable Calculus
- Statistikk
- Statistiske læringsmodeller
- statistisk modellering
Programmering og Teknisk Proficiencies
Data forskere krever grunnleggende datakunnskaper, men programmeringskunnskaper er spesielt viktig. Å kunne kode er kritisk til nesten hvilken som helst datavitenskaps posisjon. Kunnskap om programmeringsspråk som Java, R, Python, eller SQL er avgjørende.
- C ++
- Dataferdigheter
- Java
- Matlab
- Microsoft Excel
- Perl
- Python
- Rapportering Tool Software
- SQL
- NoSQL
- Tableau
Flere data Scientist Skills
- Mining Sosiale medier Data
- Tabeller og spørringer
- Prosjektledelse
- prosjekt~~POS=TRUNC
- Bygge relasjoner med interne og eksterne interessenter
- Kundeservice
- AppEngine
- Amazon Web Services (AWS)
- CouchDB
- js
- ECL
- flare
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- skript~~POS=TRUNC
- mobile enheter
- Microsoft Office Suite
- SaaS
- Kunstig intelligens (AI)
- Apache Spark
- Nysgjerrighet
- Business Intelligence
- Innovasjon
Hvordan lage dine ferdigheter skiller seg ut
Legg relevante ferdigheter til din CV:
Ta med dine ferdigheter i din CV – i en innledende oppsummering av kvalifikasjoner i arbeidet historie delen, eller i en tech tabell beskriver dine maskinvare og programvare ferdigheter.
Marker ferdigheter i følgebrevet:
Du bør også beskrive kommandoen over de viktigste av disse ferdighetene i følgebrevet.
Bruk Ferdighet Ord i jobb intervju:
I intervjuet, sørg for å forbedre dine svar med eksempler på dine ferdigheter.
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.