Вештини на податоци на научниците за резимеа, покривни писма и интервјуа
Податоци научници работат во различни индустрии, кои се движат од технологија до медицината на владините агенции.
Квалификациите за работа во науката за податоци се разликуваат, бидејќи насловот е толку широк. Сепак, постојат одредени вештини кои работодавачите ги бараат во речиси секој научник за податоци. На научниците за податоци им се потребни статистички, аналитички и известувачки вештини.
Еве листа на научни вештини за резимеа, покривање на писма, апликации за работа и интервјуа. Вклучена е детална листа на петте најважни научни вештини за податоци, како и подолг список на повеќе поврзани со вештини.
Како да ги користите листите за вештини
Можете да ги користите овие списоци со вештини низ процесот на пребарување на работа. Прво, можете да ги користите овие вештини за вештина во вашата биографија . Во описот на вашата историја на работа, можеби ќе сакате да користите некои од овие клучни зборови.
Второ, можете да ги користите овие во вашето пропратно писмо . Во телото на вашето писмо можете да споменете една или две од овие вештини и дадете конкретен пример за време кога сте ги демонстрирале тие вештини на работа.
Конечно, можете да ги користите овие вештини за вештина во едно интервју. Бидете сигурни дека имате барем еден пример за време што го демонстриравте секој од првите пет вештини наведени овде.
Се разбира, секоја работа ќе бара различни вештини и искуства, па внимателно прочитајте го опис на работата и фокусирајте се на вештините наведени од работодавачот.
Исто така, разгледајте ги нашите други листи на вештини наведени според работата и видот на вештина .
Топ пет податоци научни вештини
Аналитички
Можеби најважната вештина за научникот за податоци е да може да ги анализира информациите. Податоци научниците треба да се погледне, и да се направи смисла на, големи делови на податоци. Тие мора да бидат во можност да ги видат моделите и трендовите во податоците и да ги објаснат тие модели. Сето ова има силни аналитички способности.
Креативност
Да се биде добар научник, исто така, значи да се биде креативен. Прво, мора да ја искористите креативноста за да забележите трендови во податоците. Второ, треба да направите врски помеѓу податоците што можеби изгледаат неповрзани. Ова трае многу креативно размислување. Конечно, треба да ги објасните овие податоци на начини кои се јасни за извршните директори на вашата компанија. Ова често бара креативни аналогии и објаснувања.
Комуникација
Научниците на податоците не само што треба да ги анализираат податоците, туку исто така мора да ги објаснат тие податоци и на другите. Тие мора да бидат способни да комуницираат со податоците на луѓето, да ја објаснат важноста на обрасците во податоците и да предложат решенија. Ова вклучува објаснување на комплексни технички прашања на начин кој е лесно да се разбере. Често, комуникациските податоци бараат визуелни, орални и писмени комуникациски вештини.
Математика
Додека меки вештини како анализа, креативност и комуникација се важни, тешко вештини се исто така клучни за работата. На научник за податоци му се потребни математички вештини, особено во мултиварлива калкулус и линеарна алгебра.
Програмирање
Научниците за податоци бараат основни компјутерски вештини, но вештините за програмирање се особено важни. Да се биде во можност да кодот е од клучно значење за речиси сите податоци на научник позиција. Знаењето на програмски јазици како Java, R, Python или SQL се важни.
Податоци научник вештини
A-C
- Прилагодливост
- Алгоритми
- Алгоритамски
- Аналитички
- Аналитички алатки
- Анализа
- AppEngine
- Асертивност
- AWS
- Голем податок
- C + +
- Соработка
- Комуникација
- Компјутерски вештини
- Изградба на предвидувачки модели
- Консалтинг
- Пренесување на технички информации за нетехничките луѓе
- CouchDB
- Креирање на алгоритми
- Креирање на контролите за да се обезбеди точност на податоците
- Креативност
- Критично размислување
- Развој на врските со внатрешните и надворешните чинители
- Услуги на клиентите
D-J
- Податоци
- Анализа на податоци
- Анализа на податоци
- Манипулација со податоци
- Податоци преплашување
- Податоци наука алатки
- Алатки за податоци
- Податоци за рударство
- D3.js
- Одлучување
- Одлуки
- Развој
- Документирање
- Цртеж консензус
- ЕЦЛ
- Оценување на нови аналитички методологии
- Извршување во брза средина
- Олеснување на состаноците
- Одблесокот
- Google Visualisation API
- Hadoop
- HBase
- Висока енергија
- Прибирање податоци за информации
- Толкување на податоци
- Java
L-P
- Лидерство
- Линеарна алгебра
- Логично размислување
- Машинско учење модели
- Машинско учење Техники
- Математика
- Matlab
- Менторство
- Metrics
- Microsoft Excel
- Рударски податоци за социјалните медиуми
- Моделирање на податоци
- Алатки за моделирање
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Презентација
- Решавање на проблем
- Изработка на визуелизација на податоци
- Управување со проекти
- Методологии за управување со проекти
- Проектни временски рамки
- Програмирање
- Обезбедување на упатства за ИТ професионалци
- Пајтон
R-W
- Р
- Raphael.js
- Известување
- Софтвер за алатки за известување
- Алатки за известување
- Извештаи
- Истражување
- Истражување
- Моделирање на ризик
- САС
- Јазици за скриптирање
- Самиот мотивиран
- SQL
- Статистика
- Статистички модели за учење
- Статистичко моделирање
- Надзорниот
- Tableau
- Преземање иницијатива
- Тестирање на хипотези
- Обука
- Вербална
- Работа независно
- Пишување
Прочитајте повеќе: Наслови за наука за работа на податоци
Поврзани написи: Мека наспроти тврди вештини | Како да вклучите клучни зборови во продолжението Листа на клучни зборови за резимеа и покривни писма | Вештини за тимска работа | Листа на вештини за продолжување