Листа научних вештина и примери

“Дата сциентист” је широк појам који се може односити на бројне врсте каријера. Генерално, научник анализира податке како би се упознали са научним процесима. Неки називи у науци о подацима укључују податке аналитичара, инжењера података, научника за истраживање компјутера и информација, аналитичара операционих истраживања и аналитичара рачунарских система.

Науцници података раде у разним индустријама, од технологије до медицине до владиних агенција. Квалификације за посао у науци о подацима варирају зато што је наслов тако широк. Међутим, постоје одређене вјештине које послодавци траже у скоро сваком научнику. Научници за податке требају јаке статистичке, аналитичке и вјештине извјештавања.

Ево листе вештина података научника за биографије, пропратна писма, пријаве за посао и интервјуе. Укључен је детаљан списак пет најзначајнијих вештина података научника, попраћен са списком повезаних вештина и радних обавеза.

Савјети за кориштење пописа вјештина

Кључни део стварања резимеа и пропратног писма које послодавци примећују јесте да укључи што је могуће више кључних речи и кључних фраза. То је зато што компаније које запошљавају сада често користе аутоматизоване системе за праћење подносилаца захтјева (АТС системи) како би пружили прву фазу анализе апликација за посао које примају. Што више кључних ријечи садржи ваш животопис, то је вјеројатније да ће проћи први рез од стране АТС система и, у коначници, доћи до људског ока менаџера за запошљавање.

Овде наведени термини спадају међу најчешће тражене кључне речи програмиране у АТС системима и користе се за посао научника података. Стога, треба да покушате да укључите многе од ових кључних речи у свој резиме - у почетни сажетак квалификација, у вашу секцију историје рада, иу техничку табелу која описује ваше хардверске и софтверске вештине.

Такође треба да опишете своју команду над најважнијим од ових вештина у вашем пропратном писму и, на крају, током вашег личног интервјуа. Побрините се да побољшате ове описе са специфичним примерима како сте користили сваку вештину у раду или тренингу.

Ваш најбољи водич о томе које од ових кључних речи треба да укључите је опис посла на који се пријављујете. Сваки посао на који ћете се пријавити ће захтијевати различите вјештине и искуства, стога пазите да пажљиво прочитате опис посла и да се усредоточите на вјештине које је навео послодавац, прилагођавајући свако резиме и попратно писмо које предате квалификацијама које траже различити послодавци.

Топ Фиве Дата Сциентист Скиллс

Аналитицал

Можда је најважнија вештина научника да буде у стању да анализира информације. Научници који се баве подацима морају гледати и смислити велике податке. Они морају бити у стању да виде обрасце и трендове у подацима и објасне те обрасце. Све ово захтева јаке аналитичке способности.

• Аналитицал Тоолс
• Аналитицс
• Велики података
• Конструкција предиктивних модела
• Креирање контрола за осигурање тачности података
• Критичко мишљење
• Дата
• Анализа података
• Аналитика података
• Манипулација података
• Дата Вранглинг
• Дата Сциенце Тоолс / Дата Тоолс
• Претрага података
• Евалуација нових аналитичких методологија
• Интерпретинг Дата
• Метрицс
• Рударство података о друштвеним медијима
• Моделинг Дата
• Алати за моделирање
• Израда визуализација података
• Ресеарцх
• Моделирање ризика
• Тестинг Хипотхесес

Креативност

Бити добар научник података такође значи бити креативан. Прво, морате користити креативност да бисте уочили трендове у подацима. Друго, потребно је успоставити везе између података који се могу чинити неповезаним. Ово захтева много креативног размишљања. Коначно, морате објаснити ове податке на начине који су јасни руководиоцима ваше компаније. Ово често захтева креативне аналогије и објашњења.

• Прилагодљивост
• Преношење техничких информација не-техничким особама
• Одлучивати
• Децисион Треес
• Извршавање у брзом окружењу
• Логично размишљање
• Решавање проблема
• Воркинг Индепенденце

Комуникација

Научници за податке не само да морају да анализирају податке, већ морају да објасне те податке и другима. Они морају бити у стању да пренесу податке људима, објасне важност образаца у подацима и предложе решења. То укључује објашњавање сложених техничких питања на начин који је лако разумљив. Често комуницирање података захтијева вјештине визуелне, усмене и писмене комуникације.

• Асертивност
• Цоллаборатион
• Консалтинг
• Култивирање односа са унутрашњим и спољним заинтересованим странама
• Кориснички сервис
• Документовање
• Дравинг Цонсенсус
• Фацилитатинг Меетингс
• Леадерсхип
• Менторинг
• Презентација
• Пројектни менаџмент
• Методологије управљања пројектима
• Пројецт Тимелинес
• Пружање смерница за ИТ професионалце
• Извештавање
• Надзорне вештине
• обука
• Вербал Цоммуницатионс
• Вритинг

Математика

Док су меке вештине као што су анализа, креативност и комуникација важне, тврде вештине су такође критичне за посао. Научнику за податке су потребне математичке вештине, нарочито у мултиваријабилном рачуну и линеарној алгебри.

• Алгоритми
• Цреатинг Алгоритхмс
• Сетови података за проналажење информација
• Линеарна алгебра
• Модели учења машине
• Технике машинског учења
• Мултивариабле Цалцулус
• Статистика
• Модели статистичког учења
• Статистицал Моделинг

Програмирање и техничке способности

Научници за податке захтевају основне рачунарске вештине, али су вештине програмирања посебно важне. Могућност кодирања је критична за готово било коју позицију научника. Знање програмских језика као што су Јава, Р, Питхон или СКЛ је неопходно.

• АппЕнгине
• Амазон Веб Сервицес (АВС)
• Ц ++
• Познавање рада на рачунару
• ЦоуцхДБ
• јс
• ЕЦЛ
• Фларе
• Гоогле Висуализатион АПИ
• Хадооп
• ХБасе
• Јава
• Матлаб
• Мицрософт Екцел
• Перл
• Упориште
• Питхон
• Р
• јс
• Софтвер алата за извештавање
• САС
• Језици за скриптовање
• СКЛ
• Таблеау

Оутлоок за научнике података

Према Заводу за статистику рада, у 2016. години запослено је 27.900 људи као компјутерски и информациони истраживачи; њихова средња годишња зарада у 2017. години била је 114.520 долара. Очекује се да ће могућности за каријеру у овој области порасти за 19 посто до 2026. године, много брже од просјека.