Datu zinātnieka prasmes atsākšanai, pavadvēstules un intervijas
Datu zinātnieki strādā dažādās nozarēs, sākot no tehnoloģijas līdz medicīnai un valsts aģentūrām.
Kvalifikācija darbam datu zinātnē ir atšķirīga, jo nosaukums ir tik plašs. Tomēr ir zināma prasme, ka darba devēji meklē gandrīz katru datu zinātnieku. Datu zinātniekiem ir nepieciešamas statistiskās, analītiskās un ziĦošanas prasmes.
Šeit ir saraksts ar datu zinātnieka prasmēm atsākšanai, pavadvēstuli, darba pieteikumiem un intervijām. Iekļautais ir detalizēts piecu svarīgāko datu zinātnieku prasmju saraksts, kā arī garāks saraksts ar vēl vairāk saistītām prasmēm.
Kā lietot prasmju sarakstus
Jūs varat izmantot šīs prasmju sarakstus visā darba meklēšanas procesā. Pirmkārt, jūs varat izmantot šos prasmes vārdus savā CV . Jūsu darba vēstures aprakstā, iespējams, vēlēsities izmantot dažus no šiem atslēgas vārdiem.
Otrkārt, jūs varat tos izmantot savā pavadvēstulē . Jūsu vēstules tekstā varat pieminēt vienu vai divas no šīm iemaņām un sniegt konkrētu piemēru par laiku, kad jūs demonstrējāt šīs prasmes darbā.
Visbeidzot, jūs varat izmantot šos prasmes vārdus intervijā. Pārliecinieties, vai jums ir vismaz viens piemērs, kad jūs parādījāt katru no piecpadsmit prasmēm, kas šeit uzskaitītas.
Protams, katram darbam būs nepieciešamas atšķirīgas prasmes un pieredze, tādēļ pārliecinieties, ka rūpīgi izlasījis darba aprakstu un koncentrētos uz prasmēm, kuras uzskaitījis darba devējs.
Pārlūkojiet arī mūsu citus prasmju sarakstus, kas uzskaitīti pēc darba un iemaņu veida .
Piecas datu zinātnieka prasmes
Analītiskais
Iespējams, datu zinātnieka vissvarīgākā prasme ir analizēt informāciju. Datu zinātniekiem ir jāaplūko un jārisina lieli datu apjomi. Viņiem jāspēj redzēt datu modeļus un tendences un izskaidrot šos modeļus. Tas viss prasa spēcīgas analītiskās prasmes.
Radošums
Labs datu zinātniskais ir arī radošs. Pirmkārt, jums ir jāizmanto radošums, lai atklātu datu tendences. Otrkārt, jums ir jāveido savienojumi starp datiem, kas varētu šķist nesaistīti. Tas prasa daudz radošas domāšanas. Visbeidzot, jums ir nepieciešams izskaidrot šos datus tādā veidā, kas ir skaidrs uzņēmuma vadītājiem. Tam bieži vajadzīgas radošas analoģijas un skaidrojumi.
Komunikācija
Datu zinātniekiem ne tikai jāanalizē dati, bet tiem arī ir jāpaskaidro šie dati citiem. Viņiem jāspēj nodot datus cilvēkiem, izskaidrot datu modeļu nozīmi un ieteikt risinājumus. Tas ietver sarežģītu tehnisku problēmu izskaidrošanu tādā veidā, kas ir viegli saprotams. Bieži vien datu nosūtīšanai ir nepieciešamas vizuālās, mutiskās un rakstiskās saziņas prasmes.
Matemātika
Kamēr svarīgas prasmes, piemēram, analīze, radošums un komunikācija, ir svarīgas, prasmīgām prasmēm ir arī būtiska nozīme darbā. Datu zinātniekam ir nepieciešamas matemātikas prasmes, jo īpaši multivariable skaitļos un lineārajā algebrā.
Programmēšana
Datu zinātniekiem ir nepieciešamas pamata datorprasmes, bet programmēšanas iemaņas ir īpaši svarīgas. Koda kodēšana ir kritiska gandrīz jebkurai datu zinātnieka pozīcijai. Svarīgi ir zināšanas par programmēšanas valodām, piemēram, Java, R, Python vai SQL.
Datu zinātnieka prasmes
A-C
- Adaptācija
- Algoritmi
- Algoritmisks
- Analītiskais
- Analīzes rīki
- Analytics
- AppEngine
- Pārliecība
- AWS
- Lielie dati
- C ++
- Sadarbība
- Komunikācija
- Datorprasmes
- Prognozēšanas modeļu veidošana
- Konsultācijas
- Tehniskās informācijas nodošana cilvēkiem, kas nav tehniskie darbinieki
- CouchDB
- Algoritmu izveide
- Kontroles izveide, lai nodrošinātu datu precizitāti
- Radošums
- Kritiskā domāšana
- Attiecību veidošana ar iekšējiem un ārējiem ieinteresētajām pusēm
- Klientu apkalpošana
D-J
- Dati
- Datu analīze
- Datu analīze
- Datu manipulācija
- Datu pārtraukšana
- Datu zināšanu rīki
- Datu rīki
- Datu ieguves process
- D3.js
- Lēmumu pieņemšana
- Lēmumu koki
- Attīstība
- Dokumentēšana
- Konsultācijas zīmējums
- ECL
- Novērtējot jaunas analītiskās metodoloģijas
- Izpildi strauji attīstītā vidē
- Sanāksmju atvieglošana
- Uzliesmojums
- Google vizualizācijas API
- Hadoop
- HBase
- Augsta enerģija
- Informācijas izguves datu kopas
- Datu interpretēšana
- Java
L-P
- Vadība
- Lineārā algebra
- Loģiskā domāšana
- Mašīnu mācību modeļi
- Mašīnu mācību metodes
- Matemātika
- Matlab
- Mentorings
- Metrika
- Microsoft Excel
- Sociālo mediju datu ieguves process
- Modelēšanas dati
- Modelēšanas rīki
- Multivariable aprēķins
- Perl
- PowerPoint
- Prezentācija
- Problēmu risināšana
- Datu vizualizēšana
- Projektu vadība
- Projektu vadīšanas metodika
- Projekta termiņi
- Programmēšana
- Vadlīniju nodrošināšana IT profesionāļiem
- Pitons
R-W
- R
- Raphael.js
- Ziņošana
- Ziņošanas rīka programmatūra
- Ziņošanas rīki
- Ziņojumi
- Pētniecība
- Pētīšana
- Riska modelēšana
- SAS
- Skriptu valodas
- Pašmotivēts
- SQL
- Statistika
- Statistikas mācību modeļi
- Statistiskā modelēšana
- Uzraudzības iestāde
- Galda
- Iniciatīvas pieņemšana
- Hipotēžu pārbaude
- Apmācība
- Verbālā
- Neatkarīgi strādājam
- Rakstīšana
Lasīt vairāk: Datu zinātnes darba sadaļas
Saistītie raksti: mīkstā vai cietā prasme Kā iekļaut atslēgvārdus jūsu atsākšanai Atslēgvārdu un apzīmējumu saraksts Komandas darbs prasmes | Atjaunot prasmju sarakstu