Duomenų mokslininko gebėjimai atnaujinimams, motyvaciniams laiškams ir interviu
Duomenų mokslininkai dirba įvairiose pramonės šakose: nuo technologijų iki medicinos, vyriausybės agentūrų.
Duomenų mokslo kvalifikacijos skiriasi, nes pavadinimas yra toks plati. Tačiau yra tam tikrų įgūdžių, kuriuos darbdaviai ieško beveik kiekviename duomenų mokslininke. Duomenų mokslininkams reikalingi statistiniai, analitiniai ir ataskaitų rengimo įgūdžiai.
Toliau pateikiamas duomenų mokslininko įgūdžių, skirtų atnaujinimams, motyvaciniams laiškams, darbo programoms ir interviu, sąrašas. Įtrauktas išsamus penkių svarbiausių duomenų mokslininko įgūdžių sąrašas, taip pat ilgesnis netgi labiau susijusių įgūdžių sąrašas.
Kaip naudotis įgūdžių sąrašais
Galite naudoti šiuos įgūdžių sąrašus per visą darbo paieškos procesą. Pirmiausia, galite naudoti šiuos įgūdžių žodžius savo CV . Aprašydami savo darbo istoriją, galbūt norėsite naudoti kai kuriuos iš šių raktinių žodžių.
Antra, tuos galite naudoti savo motyvaciniame laiške . Jūsų laiško korpuse galite paminėti vieną ar du iš šių įgūdžių ir pateikti konkretų pavyzdį, kai tu pademonstravo tuos įgūdžius darbe.
Galiausiai galite naudoti šiuos įgūdžių žodžius interviu. Įsitikinkite, kad turite bent vieną pavyzdį laiko, kurį parodėte kiekvienam iš penkių geriausiųjų, išvardytų čia.
Žinoma, kiekvienam darbui reikia skirtingų įgūdžių ir patirties, todėl atidžiai perskaitykite darbo aprašymą ir atkreipkite dėmesį į darbdavio nurodytus įgūdžius.
Taip pat peržiūrėkite kitus mūsų įgūdžių sąrašus, išvardytus pagal darbo vietą ir kvalifikacijos tipą .
Į viršų penki duomenų mokslininkų įgūdžiai
Analitinis
Galbūt svarbiausias duomenų mokslininko gebėjimas analizuoti informaciją. Duomenų mokslininkai turi pažvelgti į didelius duomenų srautus ir suprasti juos. Jie turi sugebėti matyti duomenų modelius ir tendencijas bei paaiškinti šiuos modelius. Visa tai reikalauja stiprių analitinių įgūdžių.
Kūrybiškumas
Būti geru duomenų mokslininku taip pat reiškia būti kūrybingu. Pirmiausia turite naudoti kūrybiškumą, kad nustatytumėte duomenų tendencijas. Antra, turite susieti duomenis, kurie gali atrodyti nesusiję. Tai reikalauja daug kūrybinio mąstymo. Galiausiai, jūs turite paaiškinti šiuos duomenis būdais, kurie yra aiškūs jūsų įmonės vadovams. Tai dažnai reikalauja kūrybiškų analogijų ir paaiškinimų.
Komunikacija
Duomenų mokslininkai turi ne tik analizuoti duomenis, bet ir juos paaiškinti kitiems. Jie turi sugebėti perduoti duomenis žmonėms, paaiškinti duomenų modelių svarbą ir pasiūlyti sprendimus. Tai apima sudėtingų techninių problemų paaiškinimą lengvai suprantamu būdu. Dažnai duomenų perdavimui reikia vizualiųjų, žodinių ir rašytinių bendravimo įgūdžių.
Matematika
Nors minkšti įgūdžiai, tokie kaip analizė, kūrybiškumas ir bendravimas, yra svarbūs, sunkūs įgūdžiai taip pat yra svarbūs darbui. Duomenų mokslininkui reikia matematikos įgūdžių, ypač daugybėje kintamųjų skaičiavimo ir tiesinės algebros.
Programavimas
Duomenų mokslininkams reikalingi pagrindiniai kompiuterio įgūdžiai, tačiau programavimo įgūdžiai yra ypač svarbūs. Gebėjimas koduoti yra labai svarbus beveik bet kuriai duomenų mokslininko pozicijai. Svarbu žinoti programavimo kalbas, tokias kaip Java, R, Python ar SQL.
Duomenų mokslininko įgūdžiai
A-C
- Adaptacija
- Algoritmai
- Algoritminis
- Analitinis
- Analitiniai įrankiai
- "Analytics"
- AppEngine
- Pasipriešinimas
- AWS
- Dideli duomenys
- C ++
- Bendradarbiavimas
- Komunikacija
- Darbo kompiuteriu įgūdžiai
- Prognozuojančių modelių kūrimas
- Konsultavimas
- Techninės informacijos perdavimas ne techniniams žmonėms
- CouchDB
- Algoritmų kūrimas
- Sukurti kontrolę, siekiant užtikrinti duomenų tikslumą
- Kūrybiškumas
- Kritinis mąstymas
- Santykių su vidaus ir išorės suinteresuotaisiais subjektais kultivavimas
- Klientų aptarnavimas
D-J
- Duomenys
- Duomenų analizė
- Duomenų analizė
- Duomenų manipuliavimas
- Data Wrangling
- Duomenų mokslo įrankiai
- Duomenų įrankiai
- Duomenų gavyba
- D3.js
- Sprendimų priėmimas
- Sprendimų medžiai
- Vystymasis
- Dokumentavimas
- Konsensuso brėžinys
- ECL
- Naujų analitinių metodikų įvertinimas
- Pasiekti greitą aplinką
- Palengvinti susitikimus
- Išvirtimas
- "Google" vizualizacijos API
- Hadoopas
- HBase
- Aukšta energija
- Informacijos paieškos duomenų rinkiniai
- Duomenų interpretavimas
- Java
L-P
- Vadovavimas
- Tiesinė algebra
- Loginis mąstymas
- Mašinų mokymosi modeliai
- Mašinų mokymosi metodai
- Matematika
- Matlab
- Mentoringas
- Metrika
- Microsoft Excel
- Mining Social Media Data
- Modeliavimo duomenys
- Modeliavimo įrankiai
- Daugybinis kintamasis
- Perlas
- "PowerPoint"
- Pristatymas
- Problemų sprendimas
- Duomenų vizualizacijos kūrimas
- Projektų valdymas
- Projektų valdymo metodologijos
- Projekto terminai
- Programavimas
- Nurodymai IT specialistams
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Ataskaitų teikimas
- Ataskaitų rengimo programinė įranga
- Pranešimo įrankiai
- Ataskaitos
- Tyrimai
- Tyrimai
- Rizikos modeliavimas
- SAS
- Scenarijus kalbos
- Motyvuotas
- SQL
- Statistika
- Statistiniai mokymosi modeliai
- Statistinis modeliavimas
- Priežiūra
- Staliukas
- Iniciatyvos priėmimas
- Hipotezių testavimas
- Mokymas
- Verbal
- Dirbti savarankiškai
- Rašymas
Skaityti daugiau: Duomenų mokslo darbo pavadinimai
Susiję straipsniai: minkštas ir sunkus įgūdžiai Kaip įtraukti raktinius žodžius į jūsų atnaujinimą Resume ir motyvacinių laiškų raktinių žodžių sąrašas Komandinio darbo įgūdžiai | Atnaujinti įgūdžių sąrašą