Znanstvene spretnosti znancev za rezimee, naslovnice in intervjuje
Podatki znanstveniki delujejo v različnih panogah, od tehnologije do medicine do vladnih agencij.
Kvalifikacije za delo v znanosti o podatkih se razlikujejo, ker je naslov tako širok. Vendar pa obstajajo določene spretnosti, ki jih delodajalci iščejo skoraj vsak znanstvenik. Podatki znanstveniki potrebujejo statistične, analitične in poročanje spretnosti.
Tukaj je seznam znanj s področja znanosti o podatkih, ki se nanašajo na življenjepise, kritike, delovna mesta in intervjuje. Vključen je podroben seznam pet najpomembnejših znanstvenih spretnosti in daljši seznam še bolj povezanih veščin.
Kako uporabljati sezname spretnosti
Te sezname spretnosti lahko uporabite v celotnem procesu iskanja zaposlitve. Prvič, te spretne besede lahko uporabite v svojem povzetku . V opisu vaše zgodovine dela boste morda želeli uporabiti nekatere od teh ključnih besed.
Drugič, jih lahko uporabite v svojem spremnem pismu . V telesu svojega pisma lahko navedete eno ali dve od teh spretnosti in navedite konkreten primer časa, ko ste pokazali te sposobnosti na delovnem mestu.
Končno lahko uporabite te spretne besede v intervjuju. Prepričajte se, da imate vsaj en primer časa, ko ste pokazali vsako od petih najboljših znanj, navedenih tukaj.
Vsako opravilo bo seveda zahtevalo različne veščine in izkušnje, zato bodite pozorni na opis delovnega mesta in se osredotočite na spretnosti, ki jih je navedel delodajalec.
Preglejte tudi naše druge sezname spretnosti, ki so naštete glede na zaposlitev in vrsto spretnosti .
Top pet znanih znanstvenikov
Analitično
Morda je najpomembnejša veščina za podatkovnega znanstvenika, da lahko analizira informacije. Podatki znanstveniki morajo pogledati in občutiti velike podatke o podatkih. Morali bi biti sposobni videti vzorce in trende v podatkih ter pojasniti te vzorce. Vse to zahteva močne analitične sposobnosti.
Ustvarjalnost
Biti dober podatkov znanstvenik pomeni tudi biti kreativen. Najprej morate ustvarjalnost uporabiti za zaznavanje trendov v podatkih. Drugič, vzpostaviti morate povezave med podatki, ki se morda zdijo nepovezani. To zahteva veliko ustvarjalnega razmišljanja. Končno, te podatke morate razložiti na načine, ki so jasni vodjem v vašem podjetju. To pogosto zahteva ustvarjalne analogije in pojasnila.
Komunikacija
Podatki znanstveniki ne smejo le analizirati podatkov, ampak morajo tudi te podatke pojasniti drugim. Morali bi biti sposobni sporočati podatke ljudem, pojasniti pomen vzorcev v podatkih in predlagati rešitve. To vključuje razlago zapletenih tehničnih vprašanj na način, ki je enostaven za razumevanje. Pogosto komuniciranje podatkov zahteva vizualne, ustne in pisne komunikacijske spretnosti.
Matematika
Medtem ko so mehke veščine, kot so analiza, ustvarjalnost in komunikacija, pomembne, so tudi trdne spretnosti ključne za delo. Podatki znanstvenik potrebuje matematične veščine, zlasti v multivariabilnem računu in linearni algebri.
Programiranje
Podatki znanstveniki potrebujejo osnovne računalniške spretnosti, vendar so programski veščine še posebej pomembni. Biti sposoben kodirati je ključnega pomena za skoraj vsak položaj znanstvenika. Pomembno je poznavanje programskih jezikov, kot so Java, R, Python ali SQL.
Podatki znanstveniki spretnosti
A-C
- Prilagodljivost
- Algoritmi
- Algoritmični
- Analitično
- Analitična orodja
- Analitika
- AppEngine
- Odpornost
- AWS
- Veliki podatki
- C + +
- Sodelovanje
- Komunikacija
- Računalniška znanja
- Izdelava predvidljivih modelov
- Svetovanje
- Prenos tehničnih informacij ne-tehničnim osebam
- CouchDB
- Ustvarjanje algoritmov
- Ustvarjanje kontrol za zagotavljanje natančnosti podatkov
- Ustvarjalnost
- Kritično razmišljanje
- Razvijanje odnosov z notranjimi in zunanjimi zainteresiranimi stranmi
- Storitev za stranke
D-J
- Podatki
- Analiza podatkov
- Analiza podatkov
- Manipulacija s podatki
- Prenos podatkov
- Orodja za podatkovne vede
- Podatkovna orodja
- Podatkovno rudarjenje
- D3.js
- Odločanje
- Drevesa odločanja
- Razvoj
- Dokumentiranje
- Risanje soglasja
- ECL
- Ocenjevanje novih analitskih metodologij
- Izvajanje v hitrem okolju
- Omogočanje sestankov
- Flare
- Google Visualizacijski API
- Hadoop
- HBase
- Visoka energija
- Podatkovne zbirke za pridobivanje informacij
- Tolmačenje podatkov
- Java
L-P
- Vodstvo
- Linearna algebra
- Logično razmišljanje
- Strojni učni modeli
- Tehnike strojnega učenja
- Matematika
- Matlab
- Mentorstvo
- Metrics
- Microsoft Excel
- Rudarski podatki o socialnih medijih
- Modeliranje podatkov
- Orodja za modeliranje
- Večnamenski izračuni
- Perl
- Power Point
- Predstavitev
- Reševanje problema
- Izdelava vizualizacije podatkov
- Vodenje projektov
- Metodologije vodenja projektov
- Timelines projekta
- Programiranje
- Zagotavljanje smernic za IT strokovnjake
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Poročanje
- Programska oprema za poročanje
- Orodja za poročanje
- Poročila
- Raziskave
- Raziskovanje
- Modeliranje tveganj
- SAS
- Skriptni jeziki
- Samo-motiviran
- SQL
- Statistika
- Statistični učni modeli
- Statistično modeliranje
- Nadzorni svet
- Tabela
- Sprejem pobude
- Preizkušanje hipotez
- Usposabljanje
- Verbalno
- Delo neodvisno
- Pisanje
Preberite več: Naslovi na področju znanosti o podatkih
Povezani članki: Mehka in trdna spretnost | Kako vključiti ključne besede v vašo nadaljevanje Seznam ključnih besed za Resumes and Cover Letters | Skrb za timsko delo | Seznam nadaljnjih znanj