Duomenų mokslininko įgūdžių sąrašas ir pavyzdžiai

„Duomenų mokslininkas“ yra platus terminas, kuris gali būti susijęs su keliomis karjeros rūšimis. Apskritai duomenų mokslininkas analizuoja duomenis, kad sužinotų apie mokslinius procesus. Kai kurie duomenų mokslų pavadinimai yra duomenų analitikas, duomenų inžinierius, kompiuterių ir informacijos tyrimų mokslininkas, operacijų tyrimų analitikas ir kompiuterinių sistemų analitikas.

Duomenų mokslininkai dirba įvairiose pramonės šakose, pradedant nuo technologijų iki medicinos iki vyriausybės agentūrų. Duomenų mokslų darbo kvalifikacija skiriasi, nes pavadinimas yra toks platus. Tačiau yra tam tikrų įgūdžių, kuriuos darbdaviai ieško beveik kiekviename duomenų tyrime. Duomenų mokslininkams reikia stiprių statistinių, analitinių ir ataskaitų teikimo įgūdžių.

Čia pateikiamas duomenų apie mokslininkus įgūdžių, susijusių su atnaujinimais, motyvaciniais laiškais, darbo paraiškomis ir interviu, sąrašas. Pateikiamas išsamus penkių svarbiausių duomenų mokslininkų įgūdžių sąrašas, prie kurio pridedami susijusių įgūdžių ir pareigų sąrašai.

Patarimų sąrašo naudojimo patarimai

Svarbiausia dalis darbdavių pastebėto atnaujinimo ir motyvacinio laiško kūrimo yra įtraukti kuo daugiau su darbu susijusių raktinių žodžių ir raktinių žodžių frazių. Taip yra todėl, kad įdarbinusias įmones dabar dažnai naudojamos automatizuotos pareiškėjų stebėjimo sistemos (ATS sistemos), kad būtų galima atlikti pirmojo etapo darbo paraiškų analizę. Kuo daugiau raktinių žodžių yra jūsų gyvenimo aprašymas, tuo labiau tikėtina, kad ji bus perkelta į ATS sistemą ir, galiausiai, pasiekia nuomos vadovo žmogaus akis.

Čia išvardyti terminai yra tarp dažniausiai ieškomų raktinių žodžių, užprogramuotų į ATS sistemas ir naudojami duomenų mokslininkų darbui. Taigi, turėtumėte pabandyti įtraukti daugelį šių raktinių žodžių frazių į savo gyvenimo aprašymą - pradinėje kvalifikacijų santraukoje, savo darbo istorijos skyriuje ir techninėje lentelėje, kurioje aprašomi jūsų techninės ir programinės įrangos įgūdžiai.

Taip pat turėtumėte apibūdinti savo svarbiausio šių įgūdžių komandą savo motyvaciniame laiške ir, galiausiai, asmeninių pokalbių metu. Būtinai pagerinkite šiuos aprašymus su konkrečiais pavyzdžiais, kaip naudojote kiekvieną įgūdį darbo ar mokymo aplinkoje.

Jūsų geriausias vadovas, kurį iš šių raktinių žodžių turėtumėte įtraukti, yra darbo aprašymas, į kurį kreipiatės. Kiekvienam darbui, kurį kreipiatės, reikės skirtingų įgūdžių ir patirties, todėl atidžiai perskaitykite darbo aprašymą ir atkreipkite dėmesį į įgūdžius, išvardytus darbdavio, pritaikydami kiekvieną atnaujinimą ir motyvacinį laišką, kurį pateikiate pagal skirtingų darbdavių pageidaujamą kvalifikaciją.

Į viršų Penki duomenų mokslininkų įgūdžiai

Analitinė

Galbūt svarbiausias duomenų mokslininko įgūdis yra gebėti analizuoti informaciją. Duomenų mokslininkai turi pažvelgti ir suprasti didelius duomenų kiekius. Jie turi sugebėti matyti duomenų modelius ir tendencijas bei paaiškinti šiuos modelius. Visa tai reikalauja stiprių analitinių įgūdžių.

• Analitiniai įrankiai
• „Analytics“
• Dideli duomenys
• Nuspėjamųjų modelių konstravimas
• Valdymo priemonių kūrimas siekiant užtikrinti duomenų tikslumą
• Kritinis mąstymas
• Duomenys
• Duomenų analizė
• Duomenų analizė
• Duomenų tvarkymas
• Duomenų rinkimas
• Duomenų mokslo įrankiai / duomenų įrankiai
• Duomenų gavyba
• Naujų analizės metodikų vertinimas
• Duomenų aiškinimas
• Metrika
• Socialinės žiniasklaidos duomenų gavyba
• Modeliavimo duomenys
• Modeliavimo įrankiai
• Duomenų vizualizacijų kūrimas
• Tyrimai
• Rizikos modeliavimas
• Hipotezių tikrinimas

Kūrybiškumas

Geras duomenų mokslininkas taip pat reiškia kūrybiškumą. Pirma, turite naudoti kūrybiškumą, kad nustatytumėte duomenų tendencijas. Antra, reikia užmegzti ryšius tarp duomenų, kurie gali atrodyti nesusiję. Tai reikalauja daug kūrybinio mąstymo. Galiausiai, jums reikia paaiškinti šiuos duomenis tokiais būdais, kurie yra aiškūs jūsų įmonės vadovams. Tam dažnai reikia kūrybingų analogijų ir paaiškinimų.

• Pritaikomumas
• Techninės informacijos perdavimas netechniniams žmonėms
• Sprendimų priėmimas
• Sprendimų medžiai
• Vykdymas sparčiai veikiančioje aplinkoje
• Loginis mąstymas
• Problemų sprendimas
• Dirbti nepriklausomai

Komunikacija

Duomenų mokslininkai ne tik turi analizuoti duomenis, bet ir juos paaiškinti kitiems. Jie turi sugebėti perduoti duomenis žmonėms, paaiškinti modelių svarbą duomenyse ir pasiūlyti sprendimus. Tai reiškia, kad sudėtingus techninius klausimus reikia paaiškinti lengvai suprantamu būdu. Dažnai informacijos perdavimas reikalauja vizualinių, žodinių ir rašytinių bendravimo įgūdžių.

• Prasmingumas
• Bendradarbiavimas
• Konsultacijos
• Ryšių su vidaus ir išorės suinteresuotaisiais subjektais skatinimas
• Klientų aptarnavimas
• Dokumentavimas
• Sutarimo sudarymas
• Susitikimų palengvinimas
• Vadovavimas
• Mentorystė
• Pristatymas
• Projektų valdymas
• Projektų valdymo metodikos
• Projekto terminai
• Gairių teikimas IT specialistams
• Ataskaitų teikimas
• Priežiūros įgūdžiai
• Mokymas
• Žodiniai pranešimai
• Rašymas

Matematika

Nors švelni įgūdžiai, pavyzdžiui, analizė, kūrybiškumas ir bendravimas yra svarbūs, sunkūs įgūdžiai taip pat yra labai svarbūs darbui. Duomenų tyrinėtojui reikia matematikos įgūdžių, ypač daugiamatėje skaičiuoklėje ir tiesinėje algebroje.

• Algoritmai
• Algoritmų kūrimas
• Informacijos paieškos duomenų rinkiniai
• Tiesinė algebra
• Mašinų mokymosi modeliai
• Mašinos mokymosi metodai
• Daugiamatis skaičiavimas
• Statistika
• Statistiniai mokymosi modeliai
• Statistinis modeliavimas

Programavimas ir techniniai privalumai

Duomenų mokslininkams reikalingi pagrindiniai kompiuterio įgūdžiai, tačiau programavimo įgūdžiai yra ypač svarbūs. Galimybė koduoti yra labai svarbi beveik visoms duomenų mokslininkų pozicijoms. Žinios apie tokias programavimo kalbas kaip „Java“, „R“, „Python“ arba „SQL“ yra būtinos.

• „AppEngine“
• „Amazon“ žiniatinklio paslaugos (AWS)
• C + +
• Darbo kompiuteriu įgūdžiai
• CouchDB
• js
• ECL
• Išvirtimas
• „Google“ vizualizavimo API
• Hadoop
• HBase
• „Java“
• Matlab
• „Microsoft Excel“
• Perl
• „PowerPoint“
• Python
• R
• js
• „Reporting Tool“ programinė įranga
• SAS
• Skriptų kalbos
• SQL
• Tableau

Duomenų mokslininkų darbo perspektyvos

Darbo statistikos biuro duomenimis, 2016 m. Kompiuterinių ir informacinių tyrimų mokslininkai dirbo 27 900 žmonių; jų vidutinis metinis darbo užmokestis 2017 m. buvo 114,520 JAV dolerių. Tikimasi, kad iki 2026 m. Karjeros galimybės šioje srityje padidės 19 proc., Daug greičiau nei vidutiniškai.