Ważne umiejętności pracy na dane Naukowców

Posted on

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.

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 *