Dữ liệu Các danh sách các nhà khoa học và các ví dụ

Nhà khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng có thể đề cập đến một số loại nghề nghiệp. Nói chung, một nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tìm hiểu về các quy trình khoa học. Một số chức danh trong khoa học dữ liệu bao gồm các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, máy tính và nhà nghiên cứu khoa học thông tin, nhà phân tích nghiên cứu hoạt động và nhà phân tích hệ thống máy tính.

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ công nghệ đến y dược cho các cơ quan chính phủ.

Các bằng cấp cho một công việc trong khoa học dữ liệu khác nhau, bởi vì tiêu đề rất rộng. Tuy nhiên, có một số kỹ năng mà chủ lao động tìm kiếm ở hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng thống kê, phân tích và báo cáo.

Dưới đây là danh sách các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu cho hồ sơ, thư xin việc, đơn xin việc và phỏng vấn. Bao gồm một danh sách chi tiết của năm kỹ năng dữ liệu quan trọng nhất của các nhà khoa học, cũng như danh sách dài hơn các kỹ năng liên quan nhiều hơn.

Cách sử dụng danh sách các kỹ năng

Bạn có thể sử dụng các danh sách kỹ năng này trong quá trình tìm kiếm việc làm của bạn. Thứ nhất, bạn có thể sử dụng các từ kỹ năng này trong hồ sơ của bạn. Trong phần mô tả lịch sử công việc của bạn, bạn có thể muốn sử dụng một số từ chính.

Thứ hai, bạn có thể sử dụng chúng trong thư giới thiệu của bạn. Trong bức thư của bạn, bạn có thể đề cập đến một hoặc hai kỹ năng này, và đưa ra một ví dụ cụ thể về thời gian khi bạn chứng minh những kỹ năng đó trong công việc.

Cuối cùng, bạn có thể sử dụng các từ kỹ năng này trong một cuộc phỏng vấn. Hãy chắc chắn rằng bạn có ít nhất một ví dụ về thời gian bạn đã trình bày mỗi trong năm kỹ năng hàng đầu được liệt kê ở đây.

Dĩ nhiên, mỗi công việc sẽ đòi hỏi những kỹ năng và kinh nghiệm khác nhau, do đó hãy chắc chắn rằng bạn đọc cẩn thận bản mô tả công việc và tập trung vào các kỹ năng mà nhà tuyển dụng liệt kê.

Cũng xem lại danh sách các kỹ năng khác được liệt kê theo công việc và loại kỹ năng.

Top Five Dữ liệu Các nhà khoa học Kỹ năng

Phân tích
Có lẽ kỹ năng quan trọng nhất cho một nhà khoa học dữ liệu là để có thể phân tích thông tin. Các nhà khoa học dữ liệu phải nhìn vào, và có ý nghĩa, các dải dữ liệu lớn. Họ phải có khả năng nhìn thấy các mô hình và xu hướng trong dữ liệu và giải thích các mẫu đó. Tất cả những điều này đòi hỏi kỹ năng phân tích mạnh mẽ.

Sáng tạo
Là một nhà khoa học dữ liệu tốt cũng có nghĩa là sáng tạo. Thứ nhất, bạn phải sử dụng tính sáng tạo để phát hiện các xu hướng trong dữ liệu. Thứ hai, bạn cần kết nối giữa các dữ liệu có vẻ như không liên quan. Điều này đòi hỏi nhiều suy nghĩ sáng tạo. Cuối cùng, bạn cần giải thích dữ liệu này theo những cách rõ ràng đối với các giám đốc điều hành tại công ty của bạn. Điều này thường đòi hỏi sự tương đồng và giải thích sáng tạo.

Truyền thông
Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ phải phân tích dữ liệu mà còn phải giải thích dữ liệu đó cho người khác. Họ phải có khả năng giao tiếp dữ liệu với mọi người, giải thích tầm quan trọng của các mẫu trong dữ liệu và đưa ra các giải pháp.Điều này liên quan đến việc giải thích các vấn đề kỹ thuật phức tạp theo một cách dễ hiểu. Thông thường, truyền đạt dữ liệu đòi hỏi kỹ năng giao tiếp trực quan, nói miệng và viết.

Toán học
Trong khi các kỹ năng mềm như phân tích, sáng tạo, và giao tiếp là rất quan trọng, kỹ năng cứng cũng rất quan trọng đối với công việc. Một nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng toán học, đặc biệt là trong toán đa biến và đại số tuyến tính.

Lập trình
Các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu kỹ năng máy tính cơ bản, nhưng kỹ năng lập trình đặc biệt quan trọng. Khả năng mã là rất quan trọng đối với hầu hết các vị trí của các nhà khoa học dữ liệu. Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python, hoặc SQL là rất quan trọng.

Phân tích

Công cụ Phân tích

• Analytics
• AppEngine
• Sự quyết đoán
• AWS
• Các kỹ thuật viên Dữ liệu
• A - C
• Khả năng Thích ứng
• Truyền thông
• Kỹ năng máy tính
• Xây dựng các mô hình tiên đoán
• Tư vấn
• Truyền tải thông tin kỹ thuật đến những người không phải kỹ thuật
• CouchDB
• Tạo Các dữ liệu
• Tạo kiểm soát để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu
• Sự sáng tạo
• Tư duy phê phán
• Nuôi trồng mối quan hệ với các bên liên quan bên trong và bên ngoài
• Dịch vụ khách hàng
• D - J
• Dữ liệu
• Dữ liệu Analytics
• Thao tác Dữ liệu

Xử lý Dữ liệu

• Công cụ Dữ liệu Khoa học
• Công cụ Dữ liệu
• Thu thập Dữ liệu
• D3. js
• Quyết định
• Quyết định Cây
• Phát triển
• Tài liệu
• Đồng thuận rút ra
• ECL
• Đánh giá Phương pháp phân tích Mới
• Thực hiện trong Môi trường Thúc đẩy nhanh
• Dữ liệu Thu thập thông tin
• Dữ liệu Thông dịch
• Java
• L - P
• Lãnh đạo
• Flare
• Google Visualization API
• Hadoop
• Toán học
• Matlab
• Mentoring
• Số liệu
• Microsoft Excel

Dữ liệu Truyền thông xã hội khai thác mỏ

• Tư duy lôgíc
• Lập trình
• Xử lý vấn đề
• Sản xuất Visualization dữ liệu
• Quản lý dự án
• Phương pháp quản lý dự án
• Dữ liệu mô phỏng hóa
• Công cụ mô hình hóa
• > Các giai đoạn dự án
• Lập trình
• Cung cấp hướng dẫn cho chuyên gia IT
• Raphael Python R> W
• R
• . js
• Báo cáo
• Báo cáo Công cụ Phần mềm
• Báo cáo Các công cụ
• Báo cáo
• Nghiên cứu
• Nghiên cứu
• Mô hình nguy cơ
• SAS
• Ngôn ngữ Scripting
• Tự động

Kiểm tra giả thuyết

• Đào tạo
• Động từ Làm việc độc lập
• Thống kê
• Các mô hình học thống kê
• Mô hình hóa thống kê
• Viết
• Đọc thêm:
• Dữ liệu Khoa học Chức danh
• Các bài viết liên quan:
• Kỹ năng mềm vs cứng | Làm thế nào để bao gồm các từ khoá trong hồ sơ của bạn | Danh sách từ khoá cho hồ sơ xin việc và thư xin việc | Kỹ năng làm việc nhóm | Danh sách Kỹ năng Tiếp tục