Ważne umiejętności pracy na dane Naukowców

nauka dane to nowa dziedzina, a ci z odpowiednimi umiejętnościami naukowiec dane robią. Według Bureau of Labor Statistics, możliwości rozwoju zawodowego w tym zakresie przewiduje się wzrost o 19% od 2026 roku, znacznie szybciej niż średnia.

Chociaż nie wszystkie udane naukowcy danych mają wyższe wykształcenie, a większość z nich posiada co najmniej tytuł licencjata w dziedzinie nauki danych. Wielu z nich również stopnie naukowe, w tym pana, Ph.D., i / lub certyfikaty podyplomowych.

Jakich umiejętności potrzebujesz to Be a Dane Scientist?

„Naukowiec danych” to szerokie pojęcie, które może odnosić się do wielu różnych karier. Generalnie, naukowiec dane analizuje dane, aby dowiedzieć się o procesach naukowych, trendów rynkowych oraz zarządzania ryzykiem.

Uwaga: Niektóre tytuły pracy w nauce dane obejmują analityk danych, inżynier danych, komputer i informacje naukowiec, operacje i analityk systemów komputerowych analityk.

Naukowcy danych pracują w różnych branżach, począwszy od technologii w medycynie do agencji rządowych. Kwalifikacje do pracy w nauce danych różnią się, ponieważ tytuł jest tak szeroka. Jednak istnieją pewne umiejętności Pracodawcy szukają niemal każdego naukowca danych. Na przykład, naukowcy potrzebują silnych danych statystycznych, analitycznych, umiejętności raportowania i więcej.

Rodzaje danych Scientist Umiejętności

Umiejętności analityczne

Być może najważniejszą umiejętnością dla naukowca danych jest w stanie analizować informacje. Naukowcy danych przyjrzeć się i zrozumieć, dużych ilości danych. Muszą być w stanie zobaczyć wzory i trendy i mieć pomysł, co znaczy te wzory. Wszystko to odbywa silne umiejętności analityczne.

• Big Data
• Konstruowanie modeli predykcyjnych
• Tworzenie elementów sterujących, aby zapewnić dokładność danych
• Krytyczne myślenie
• Analiza danych
• Analityka danych
• Manipulacja dane
• Przekształcanie danych
• Dane Nauka Narzędzia / Narzędzia danych
• Data Mining
• Oceny nowych analityczny Metodologie
• interpretacji danych
• Metryka
• modelowanie danych
• Narzędzia do modelowania
• Producing danych Wizualizacje
• Badania
• Modelowanie ryzyka
• Testowanie hipotez

Szerokie poglądy

Bycie dobrym naukowcem danych oznacza również bycie kreatywnym. Po pierwsze, trzeba mieć otwarty umysł, aby dostrzec trendy w danych. Po drugie, trzeba dokonać połączenia między danymi, które mogą wydawać się niepowiązane z kimś, że jest tendencyjne. To zajmuje sporo otwartości. Wreszcie, trzeba wyjaśnić te dane w sposób, który jest jasne dla kadry kierowniczej w firmie. Często wymaga to twórcze analogie i wyjaśnień.

• Zdolność adaptacji
• Przekazywania informacji techniczna nietechnicznych ludzi
• Podejmowanie decyzji
• Drzewa decyzyjne
• kreatywność
• Wykonywanie w dynamicznym środowisku
• Logiczne myślenie
• Rozwiązywanie problemów
• samodzielnej pracy

Porozumiewanie się

Naukowcy dane nie tylko do analizy danych, ale mają także wyjaśnić, że dane innym. Muszą być w stanie komunikować się dane do ludzi z różnych zestawów umiejętności, wyjaśnić znaczenie wzorców w danych i sugerować rozwiązania. Wymaga to wyjaśnienia skomplikowanych problemów technicznych w sposób, który jest łatwy do zrozumienia. Często wymaga przekazywania danych wizualnych, ustne i pisemne umiejętności komunikacyjnych.

• Pewność siebie
• Współpraca
• Ordynacyjny
• dokumentowanie
• Konsensus rysunek
• ułatwienie Zgromadzeń
• Przywództwo
• Mentoring
• Prezentacja
• Zapewnienie wytycznych dla profesjonalistów IT
• raportowanie
• Umiejętności nadzorcze
• Trening
• Komunikacja słowne
• Komunikacja pisemna

Matematyka

Choć umiejętności miękkie, takie jak analizy, kreatywności i komunikacji są ważne, twarde umiejętności są również kluczowe znaczenie dla pracy. Naukowiec dane potrzebuje silnych umiejętności matematycznych, szczególnie w wieloczynnikowej rachunku i algebry liniowej.

• Algorytmy identyfikacji
• Tworzenie i utrzymywanie Algorytmy
• Zestawy informacje pobierania danych
• Algebra liniowa
• Modele Machine Learning
• Techniki uczenia maszynowego
• Multivariable Rachunek
• Statystyka
• Modele statystyczne Learning
• Modelowanie statystyczne

Programowanie i Biegłości techniczne

Naukowcy danych wymaga podstawowych umiejętności obsługi komputera, umiejętności programowania, ale są szczególnie ważne. Będąc w stanie kodu jest kluczem do niemal każdej pozycji naukowca danych. Znajomość języków programowania, takich jak Java, R, Python, lub SQL jest niezbędna.

• C ++
• Znajomość obsługi komputera
• Jawa
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Pyton
• Narzędzie raportowania Software
• SQL
• NoSQL
• Żywy obraz

Więcej danych Scientist Umiejętności

• Social Media Data Mining
• Tabele i Zapytania
• Zarządzanie projektami
• Terminy projekt
• Pielęgnowanie relacji z wewnętrznych i zewnętrznych interesariuszy
• Obsługa klienta
• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Migotać
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Języki skryptowe
• Urządzenia mobilne
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Sztucznej inteligencji (AI)
• Apache Spark
• Ciekawość
• business Intelligence
• Innowacja

Jak zrobić Umiejętności Stand Out

Dodaj odpowiednich umiejętności, aby Twoje CV:
Załącz swoje umiejętności w CV – we wstępnym podsumowaniu kwalifikacji, w sekcji Historia zatrudnienia, lub w tabeli opisującej technologii sprzętowych i programowych swoje umiejętności.

Wyróżnij umiejętności w swój list motywacyjny:
Należy również opisać swoje dowództwo najważniejszym z tych umiejętności w liście przewodnim.

Słowa użycie Umiejętności w pracy Wywiad:
W wywiadzie, należy zwiększyć swoje odpowiedzi z przykładów swoich umiejętności.