Andmeteadlaste oskused jätkamiseks, kaaskirjad ja intervjuud
Andmeteadlased töötavad paljudes tööstusharudes, alates tehnikast kuni meditsiini ja valitsusasutustega.
Töökoha kvalifikatsioon andmeteaduses on erinev, kuna pealkiri on nii lai. Kuid on olemas teatud oskused, mida tööandjad otsivad peaaegu iga andmetööst. Andmeteadlased vajavad statistilist, analüütilist ja aruandlusoskust.
Siin on loetelu andmeteadlaste oskustest jätkamiseks, kaaskirjades, tööpakkumistes ja intervjuudes. Lisatud on viie kõige olulisema andmeteadlaskonna oskuste üksikasjalik loend ja ka veelgi enam seotud oskusi.
Kuidas kasutada oskuste nimekirju
Neid oskuste loeteid saate kasutada kogu tööotsingu protsessis. Esiteks võite kasutada neid oskuste sõnu oma CV-is . Teie töö ajaloo kirjelduses võite soovida kasutada mõnda neist võtmesõnadest.
Teiseks võite neid oma kaaskirjas kasutada . Teie kirjaosas võite mainida ühte või kahte nendest oskustest ja anda konkreetse näite sellest, kui aeg näitas neid oskusi tööl.
Lõpuks võite kasutada neid oskuste sõnu intervjuus. Veenduge, et teil on vähemalt üks näide sellest, kui olete esitanud siin loetletud viie parima oskused.
Loomulikult vajavad kõik tööd erinevad oskused ja kogemused, seega veenduge, et olete hoolikalt läbi lugenud töökirjelduse ja keskenduksite tööandja poolt loetletud oskustele.
Vaadake ka meie muud oskuste nimekirjad, mis on loetletud töökoha ja oskuste tüübi järgi .
Top viie andmeteadlaste oskused
Analüütiline
Andmeteadlaste jaoks on kõige olulisem oskus analüüsida teavet. Andmeteadlased peavad vaatama ja mõistma suuri andmevooge. Neil peab olema võimalik näha andmeid mustreid ja suundumusi ning selgitada neid mustreid. Kõik see võtab tugevaid analüütilisi oskusi.
Loovus
Hea andmeteadlase olemasolu tähendab ka loomingulisust. Esiteks peate kasutama loovust, et jälgida andmete suundumusi. Teiseks peate looma sidemeid andmete vahel, mis võivad tunduda mitteseotud. See võtab palju loomingulist mõtlemist. Lõpuks peate neid andmeid selgitama oma ettevõtte juhtivtöötajatele selgeks. See nõuab sageli loomingulisi analooge ja selgitusi.
Teatis
Andmeteadlased peavad andmete analüüsimist mitte ainult analüüsima, vaid peavad ka need andmed teistele selgitama. Nad peavad suutma edastada andmeid inimestele, selgitada andmete mustrite tähtsust ja soovitada lahendusi. See hõlmab keerukate tehniliste probleemide selgitamist nii, et neid on lihtne mõista. Andmete edastamine sageli nõuab visuaalseid, suulisi ja kirjalikke suhtlemisoskusi.
Matemaatika
Ehkki peamised oskused, nagu analüüs, loovus ja suhtlemine on olulised, on ka rasked oskused töökoha jaoks kriitilised. Andmeteadlane vajab matemaatilisi oskusi, eriti mitmemõõtmelises arvutuslikus ja lineaarses algebras.
Programmeerimine
Andmeteadlased vajavad põhilisi arvutioskusi, kuid programmeerimisoskused on eriti olulised. Koodeksi saamine on kriitiline peaaegu kõikidele andmeteadlaste positsioonidele. Olulised on sellised programmeerimiskeeled nagu Java, R, Python või SQL.
Andmeteadlaste oskused
A-C
- Kohanemisvõime
- Algoritmid
- Algorithmiline
- Analüütiline
- Analüütilised tööriistad
- Analytics
- AppEngine
- Tundlikkus
- AWS
- Suured andmed
- C ++
- Koostöö
- Teatis
- Arvuti oskused
- Ennetavate mudelite ülesehitus
- Konsulteerimine
- Tehniliste andmete edastamine mittetehnilistele inimestele
- CouchDB
- Algoritmide loomine
- Andmete täpsuse tagamiseks vajalike kontrollide loomine
- Loovus
- Kriitiline mõtlemine
- Suhtlemine sisemise ja välise sidusrühmadega
- Kasutajatugi
D-J
- Andmed
- Andmete analüüs
- Andmete analüüs
- Andmehaldamine
- Andmevahetus
- Andmeteaduse tööriistad
- Andmetööriistad
- Andmete kaevandamine
- D3.js
- Otsuse tegemine
- Otsuse puid
- Areng
- Dokumenteerimine
- Konsensusjoonis
- ECL
- Uute analüütiliste meetodite hindamine
- Käivitamine kiirel keskkonnas
- Koosolekute hõlbustamine
- Flare
- Google Visualiseerimise API
- Hadoop
- HBase
- Kõrge energia
- Andmete kogumise infootsing
- Andmete tõlgendamine
- Java
L-P
- Juhtimine
- Lineaaralgebra
- Loogiline mõtlemine
- Masinate õppe mudelid
- Masin õppetehnikad
- Matemaatika
- Matlab
- Juhendamine
- Mõõdikud
- Microsoft Excel
- Sotsiaalse meedia andmete kaevandamine
- Modelleerimise andmed
- Modeling Tools
- Mitmekordne arvutus
- Perl
- PowerPoint
- Esitlus
- Probleemi lahendamine
- Andmete visualiseerimine
- Projekti juht
- Projektijuhtimise metoodika
- Projekti ajakava
- Programmeerimine
- Juhiste andmine IT-spetsialistidele
- Püthon
R-W
- R
- Raphael.js
- Aruandlus
- Aruandlusvahendi tarkvara
- Aruandlusvahendid
- Aruanded
- Teadusuuringud
- Uurimine
- Riskide modelleerimine
- SAS
- Scripting Keeled
- Isiklikult motiveeritud
- SQL
- Statistika
- Statistilised õppemudelid
- Statistiline modelleerimine
- Järelevalveasutus
- Tableau
- Algatuse võtmine
- Hüpoteeside testimine
- Koolitus
- Verbaalne
- Töötamine iseseisvalt
- Kirjutamine
Loe lähemalt: Andmeteaduse töökohtade nimed
Seotud artiklid: pehmed vs rasked oskused | Kuidas sisestada märksõnu oma jätkamises | Resumes ja Cover Letters märksõnade nimekiri Meeskonnatöö oskused | Jätkake oskuste nimekirja