Shkathtësitë e të Drejtave të të Dhënave për Vazhdimet, Letrat Përmbledhëse dhe Intervistat
Shkencëtarët e të dhënave punojnë në një sërë industrive, duke filluar nga teknologjia në mjekësi deri tek agjensitë qeveritare.
Kualifikimet për një punë në shkencën e të dhënave ndryshojnë, sepse titulli është kaq i gjerë. Megjithatë, ka disa aftësi që punëdhënësit kërkojnë pothuajse në çdo shkencëtar të të dhënave. Shkencëtarët e të dhënave kanë nevojë për aftësi statistikore, analitike dhe raportuese.
Ja një listë të shkathtësive shkencore të të dhënave për rinisjet, letrat e mbuluara, aplikimet për punë dhe intervistat. Përfshira është një listë e detajuar e pesë shkathtësive më të rëndësishme shkencore të të dhënave, si dhe një listë më të gjatë të aftësive edhe më të afërta.
Si të përdoren listat e aftësive
Ju mund të përdorni këto lista aftësish gjatë procesit të kërkimit tuaj të punës. Së pari, ju mund t'i përdorni këto fjalë aftësie në rininë tuaj. Në përshkrimin e historisë suaj të punës, mund të dëshironi të përdorni disa nga këto fjalë kryesore.
Së dyti, ju mund t'i përdorni këto në letrën tuaj të mbulimit . Në trupin e letrës suaj, mund të përmendni një ose dy prej këtyre aftësive dhe jepni një shembull specifik të një kohe kur i tregoni ato aftësi në punë.
Së fundi, mund t'i përdorni këto fjalë aftësie në një intervistë. Sigurohuni që keni të paktën një shembull të një kohe që keni demonstruar secilën prej pesë aftësive të listuara këtu.
Sigurisht, çdo punë do të kërkojë aftësi dhe përvoja të ndryshme, prandaj sigurohuni që ta lexoni me kujdes përshkrimin e punës dhe të fokusoheni në aftësitë e listuara nga punëdhënësi.
Gjithashtu rishikoni listat tona të tjera të aftësive të renditura sipas punës dhe llojit të aftësive .
Shkathtësitë më të mira të pesë shkencëtarëve
analitike
Ndoshta aftësia më e rëndësishme për një shkencëtar të dhënash është që të jetë në gjendje të analizojë informacionin. Shkencëtarët e të dhënave duhet të shikojnë, dhe të kenë kuptim, të dhëna të mëdha të të dhënave. Ata duhet të jenë në gjendje të shohin modelet dhe trendët në të dhënat, dhe të shpjegojnë ato modele. E gjithë kjo merr aftësi të forta analitike.
Kreativiteti
Duke qenë një shkencëtar i mirë i të dhënave gjithashtu do të thotë të jesh kreativ. Së pari, ju duhet të përdorni kreativitetin për të parë tendencat në të dhënat. Së dyti, ju duhet të lidhni mes të dhënave që mund të duken të palidhura. Kjo kërkon shumë mendime krijuese. Së fundi, ju duhet të shpjegoni këto të dhëna në mënyra që janë të qarta për drejtuesit në kompaninë tuaj. Kjo shpesh kërkon analogji dhe shpjegime krijuese.
komunikim
Shkencëtarët e të dhënave jo vetëm që duhet të analizojnë të dhënat, por gjithashtu duhet të shpjegojnë të dhënat për të tjerët. Ata duhet të jenë në gjendje të komunikojnë të dhëna për njerëzit, të shpjegojnë rëndësinë e modeleve në të dhëna dhe të sugjerojnë zgjidhje. Kjo përfshin shpjegimin e çështjeve komplekse teknike në një mënyrë që është e lehtë për t'u kuptuar. Shpesh, të dhënat e komunikimit kërkojnë shkathtësi vizive, me gojë dhe me shkrim.
Matematikë
Ndërsa aftësitë e buta si analiza, kreativiteti dhe komunikimi janë të rëndësishme, aftësitë e vështira janë gjithashtu kritike për punën. Një shkencëtar i të dhënave ka nevojë për aftësi matematike, veçanërisht në gur multivariable dhe algjebër lineare.
Programim
Shkencëtarët e të dhënave kërkojnë aftësi themelore kompjuterike, por aftësitë e programimit janë veçanërisht të rëndësishme. Të jesh në gjendje të kodosh është kritik për pothuajse çdo pozitë të shkencëtarëve të të dhënave. Njohuritë e gjuhëve programuese si Java, R, Python ose SQL janë të rëndësishme.
Shkathtësitë e Shkencëtarëve të Dhënave
A-C
- përshtatshmëri
- algoritmet
- algorithmic
- analitike
- Mjetet analitike
- analitikë
- AppEngine
- këmbëngulës
- AWS
- Të dhëna të mëdha
- C ++
- bashkëpunim
- komunikim
- Aftesi kompjuterike
- Ndërtimi i modeleve parashikuese
- këshillues
- Transmetimi i Informacionit Teknik te Njerëzit Jo-Teknikë
- CouchDB
- Krijimi i algoritmeve
- Krijimi i kontrolleve për të siguruar saktësinë e të dhënave
- Kreativiteti
- Mendim kritik
- Kultivimi i Marrëdhënieve me Palët e Interesuara dhe të Jashtme
- Shërbimi ndaj klientit
D-J
- të dhëna
- Analiza e të dhënave
- Analiza e të dhënave
- Manipulimi i të dhënave
- Grindjet e të dhënave
- Veglat e Shkencave të të Dhënave
- Mjete të të dhënave
- Miniera e të Dhënave
- D3.js
- Marrja e Vendimeve
- Pemët Vendim
- zhvillim
- dokumentimi
- Nxjerrja e konsensusit
- ECL
- Vlerësimi i metodologjive të reja analitike
- Ekzekutimi në një mjedis me ritme të shpejta
- Lehtësimi i takimeve
- shpërthim
- API për vizualizimin e Google
- Hadoop
- HBase
- Energji e larte
- Grumbullimet e të dhënave të rikthimit të informacionit
- Interpretimi i të dhënave
- Java
L-P
- udhëheqje
- Algjebra lineare
- Mendimi logjik
- Modelet e mësimit të makinës
- Teknikat e Mësimit të Makinerisë
- Matematikë
- Matlab
- Mentoring
- certifikatë lindjeje
- Microsoft Excel
- Të dhënat e mediave minerare në miniera
- Të dhënat e modelimit
- Mjetet e Modelimit
- Llogaritje shumëvjeçare
- Perl
- PowerPoint
- prezantim
- Zgjidhja e problemeve
- Prodhimi i Vizualizimeve të të Dhënave
- Menaxhimi i projektit
- Metodologjitë e Menaxhimit të Projektit
- Kohëzgjatjet e projektit
- Programim
- Sigurimi i udhëzimeve për profesionistët e TI
- piton
R-W
- R
- Raphael.js
- Raportimi
- Softueri i Raportimit
- Mjetet raportuese
- raportet
- hulumtim
- Hulumtim
- Modelimi i rrezikut
- SAS
- Gjuhët e shkrimit
- Vetë Motivuar
- SQL
- të dhëna statistikore
- Modelet e mësimit statistikor
- Modeli statistikor
- mbikëqyrës
- tablo
- Marrja e Iniciativës
- Testimi i hipotezave
- stërvitje
- verbal
- Puna e Pavarur
- shkrim
Lexo më shumë: Titullet e punës së shkencave të të dhënave
Artikuj të ngjashëm: Aftësi Soft vs Hard Si të përfshijnë fjalë kyçe në Resume juaj Lista e Fjalë kyçe për Resume dhe Letra Cover | Aftësitë e punës së ekipit Lista e Aftësive të Resume