Podaci Znanstvenikovih vještina za životopise, dopisnice i intervjue
Podaci znanstvenici rade u različitim industrijama, od tehnologije do medicine do vladinih agencija.
Kvalifikacije za posao u znanosti o podacima variraju, jer je naslov toliko širok. Međutim, postoje određene vještine koje poslodavci traže kod gotovo svakog znanstvenika. Podaci znanstvenici trebaju statističke, analitičke i vještine izvješćivanja.
Evo popisa znanstvenih vještina za nastavke, pokrovne pisma, prijave za posao i intervjue. Uključeni su detaljan popis pet najvažnijih vještina znanstvenika podataka, kao i duži popis još više povezanih vještina.
Kako koristiti popise vještina
Te popise vještina možete koristiti tijekom procesa traženja posla. Prvo, možete koristiti ove vještine riječi u svoj životopis . U opisu radne povijesti možda ćete htjeti koristiti neke od ovih ključnih riječi.
Drugo, možete ih koristiti u svom pismu . U tijelu pisma možete spomenuti jednu ili dvije od tih vještina i dati specifičan primjer vremena kada ste demonstrirali te vještine na poslu.
Konačno, možete koristiti ove vještine riječi u intervjuu. Pazite da imate barem jedan primjer vremena kada ste pokazali svaku od pet najboljih vještina navedenih ovdje.
Naravno, svaki će posao zahtijevati različite vještine i iskustva pa pazite da pažljivo pročitate opis posla i usredotočite se na vještine navedene od poslodavca.
Također pregledajte naše druge popise vještina navedenih po poslu i vrsti vještine .
Vrh pet podataka znanstvenika
Analitički
Možda je najvažnija vještina za znanstvenika podataka biti sposobna analizirati informacije. Znanstvenici na podacima moraju pogledati i smisliti velike količine podataka. Moraju biti u mogućnosti vidjeti obrasce i trendove u podacima i objasniti te obrasce. Sve to traje snažne analitičke sposobnosti.
Kreativnost
Biti dobar podatak znanstvenik također znači biti kreativan. Prvo, morate koristiti kreativnost kako biste zabilježili trendove u podacima. Drugo, morate uspostaviti veze između podataka koji se mogu činiti nepovezanim. To zahtjeva puno kreativnog razmišljanja. Konačno, te podatke trebate objasniti na način koji je jasan rukovoditeljima vaše tvrtke. To često zahtijeva kreativne analogije i objašnjenja.
Komunikacija
Znanstvenici ne samo da moraju analizirati podatke, već moraju i objasniti podatke drugima. Moraju biti u stanju komunicirati podatke ljudima, objasniti važnost obrazaca u podacima i predložiti rješenja. To podrazumijeva objašnjenje složenih tehničkih problema na način koji je lako razumljiv. Često, komunikacijski podaci zahtijevaju vizualne, usmene i pisane komunikacijske vještine.
Matematika
Dok soft vještine poput analize, kreativnosti i komunikacije su važne, teške vještine su također ključni za taj posao. Znanstvenik podataka treba vještine matematike, osobito u multivarijabilnim računima i linearnoj algebra.
Programiranje
Podaci znanstvenici zahtijevaju osnovne računalne vještine, ali vještine programiranja su osobito važne. Biti u stanju kodirati je presudno za gotovo sve pozicije znanstvenika. Poznavanje programskih jezika kao što su Java, R, Python ili SQL su važni.
Podaci Znanstvenika Skills
A-C
- Prilagodljivost
- algoritmi
- algoritamski
- Analitički
- Analitički alati
- Analitika
- AppEngine
- samopouzdanje
- AWS
- Veliki podaci
- C ++
- kolaboracija
- Komunikacija
- Računalne vještine
- Izrada modela predviđanja
- savjetodavni
- Prijenos tehničkih informacija ne-tehničkim osobama
- CouchDB
- Izrada algoritama
- Stvaranje kontrola kako bi se osigurala točnost podataka
- Kreativnost
- Kritičko razmišljanje
- Kultiviranje odnosa s unutarnjim i vanjskim dionicima
- Služba za korisnike
D-J
- Podaci
- Analiza podataka
- Analiza podataka
- Manipulacija podataka
- Razvrstavanje podataka
- Alati za znanost podataka
- Alati za podatke
- Rudarstvo podataka
- D3.js
- Odlučivanje
- Odluke drveća
- Razvoj
- dokumentiranje
- Skiciranje konsenzusa
- ECL
- Procjena novih analitičkih metodologija
- Izvršenje u brzom okružju
- Olakšavanje sastanaka
- bljesak
- Google Vizualizacija API
- Hadoop
- HBase
- Visoka energija
- Skup podataka s podacima o pronalaženju informacija
- Tumačenje podataka
- Java
L-P
- Rukovodstvo
- Linearna algebra
- Logično mišljenje
- Modeli učenja stroja
- Tehnike učenja stroja
- Matematika
- Matlab
- Mentorstvo
- Metrika
- Microsoft Excel
- Podaci o društvenim medijima u rudarstvu
- Modeliranje podataka
- Alati za modeliranje
- Multivaribilni račun
- Perl
- PowerPoint
- prezentacija
- Rješavanje problema
- Izrada vizualizacije podataka
- Upravljanje projektima
- Metodologije upravljanja projektima
- Vremenski okvir projekta
- Programiranje
- Pružanje smjernica informatičarima
- Piton
R-W
- R
- Raphaël.js
- Izvještavanje
- Softver alata za izvješćivanje
- Alati za izvješćivanje
- Izvještaji
- Istraživanje
- istraživanje
- Modeliranje rizika
- SAS
- Skriptni jezici
- Motivirano sam
- SQL
- Statistika
- Statistički modeli učenja
- Statističko modeliranje
- nadzorni
- tablo
- Uzimanje inicijative
- Ispitivanje hipoteza
- Trening
- glagolski
- Radno samostalno
- Pisanje
Pročitajte više: Znanost o podacima o znanosti
Vezani članci: Mekane i teške vještine Kako uključiti ključne riječi u svoj životopis Popis ključnih riječi za životopise i naslovnice | Vježbe za timski rad Nastavi popis vještina