Data Wetenskaplike Vaardighede vir CV's, Dekbriewe en Onderhoude
Data wetenskaplikes werk in 'n verskeidenheid van nywerhede, wat wissel van tegnologie tot medisyne aan regeringsagentskappe.
Die kwalifikasies vir 'n werk in die data wetenskap wissel, want die titel is so breed. Daar is egter sekere vaardighede waarna werkgewers in bykans elke data wetenskaplike soek. Data wetenskaplikes benodig statistiese, analitiese en rapporterende vaardighede.
Hier is 'n lys van data wetenskaplike vaardighede vir hervat, dekbriewe, werksaansoeke en onderhoude. Ingesluit is 'n gedetailleerde lys van die vyf belangrikste data wetenskaplike vaardighede, sowel as 'n langer lys van selfs meer verwante vaardighede.
Hoe om vaardighede te gebruik
U kan hierdie vaardigheidslyste in u werksoekproses gebruik. Eerstens kan jy hierdie vaardigheidswoorde in jou CV gebruik . In die beskrywing van jou werkgeskiedenis, kan jy van hierdie sleutelwoorde gebruik maak.
Tweedens, jy kan dit in jou dekbrief gebruik . In die brief van jou brief kan jy een of twee van hierdie vaardighede noem, en gee 'n spesifieke voorbeeld van 'n tyd wanneer jy daardie vaardighede by die werk gedemonstreer het.
Uiteindelik kan u hierdie vaardigheidswoorde in 'n onderhoud gebruik. Maak seker dat jy ten minste een voorbeeld van 'n tyd het wat jy aan die top vyf vaardighede wat hier gelys is, getoon het.
Natuurlik sal elke werk verskillende vaardighede en ervarings benodig, dus maak seker dat jy die posbeskrywing noukeurig lees en fokus op die vaardighede wat deur die werkgewer gelys word.
Kyk ook na ons ander lyste van vaardighede wat deur werk en soort vaardighede gelys word.
Top Vyf Data Wetenskaplike Vaardighede
analitiese
Miskien is die belangrikste vaardigheid vir 'n data wetenskaplike om inligting te kan analiseer. Data wetenskaplikes moet kyk na, en sin maak van, 'n groot aantal data. Hulle moet patrone en neigings in die data kan sien en die patrone kan verduidelik. Dit alles neem sterk analitiese vaardighede.
kreatiwiteit
Om 'n goeie data wetenskaplike te wees, beteken ook om kreatief te wees. Eerstens, jy moet kreatiwiteit gebruik om tendense in data te sien. Tweedens, moet jy verbindings maak tussen data wat dalk nie verwant lyk nie. Dit verg baie kreatiewe denke. Uiteindelik moet u hierdie data verduidelik op maniere wat duidelik is aan die uitvoerende beamptes by u maatskappy. Dit vereis dikwels kreatiewe analogieë en verduidelikings.
kommunikasie
Data wetenskaplikes moet nie net data analiseer nie, maar hulle moet ook die data aan ander verduidelik. Hulle moet in staat wees om data aan mense te kommunikeer , die belangrikheid van patrone in die data te verduidelik en oplossings voor te stel. Dit behels die verduideliking van komplekse tegniese probleme op 'n manier wat maklik verstaanbaar is. Dikwels vereis kommunikasie data visuele, mondelinge en geskrewe kommunikasievaardighede.
Wiskunde
Terwyl sagte vaardighede soos analise, kreatiwiteit en kommunikasie belangrik is, is harde vaardighede ook van kritieke belang vir die werk. 'N Data-wetenskaplike benodig wiskundevaardighede, veral in multivariabele calculus en lineêre algebra.
Programmering
Data wetenskaplikes benodig basiese rekenaarvaardighede, maar programmeringsvaardighede is veral belangrik. Om te kan kode is krities vir feitlik enige data wetenskaplike posisie. Kennis van programmeringstale soos Java, R, Python of SQL is belangrik.
Data Wetenskaplike Vaardighede
A-C
- aanpasbaarheid
- algoritmes
- algoritmiese
- analitiese
- Analitiese gereedskap
- Analytics
- programenjin
- Selfagting
- AWS
- Groot data
- C ++
- samewerking
- kommunikasie
- Rekenaarvaardighede
- Konstruerende voorspellende modelle
- Consulting
- Tegniese inligting oor te dra aan nie-tegniese persone
- CouchDB
- Algoritmes skep
- Kontroles skep om akkuraatheid van data te verseker
- kreatiwiteit
- Kritiese denke
- Verbouingsverhoudinge met interne en eksterne belanghebbendes
- Kliëntediens
D-J
- data
- Data-analise
- Data Analytics
- Data manipulasie
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Data Tools
- Data-ontginning
- D3.js
- Besluitneming
- Besluit Bome
- Ontwikkeling
- dokumentering
- Tekening Konsensus
- ECL
- Evaluering van Nuwe Analitiese Metodologieë
- Uitvoering in 'n Fast-Paced Omgewing
- Fasilitering van vergaderings
- flare
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Hoë Energie
- Inligting Retrieval Data Sets
- Interpretasie van data
- Java
L-P
- leierskap
- Lineêre algebra
- Logiese denke
- Masjienleermodelle
- Masjienleer Tegnieke
- Wiskunde
- Matlab
- mentorskap
- statistieke
- Microsoft Excel
- Myn sosiale media data
- Modelleringsdata
- Modelleringshulpmiddels
- Multivariabele Calculus
- Perl
- Kragpunt
- Voorlegging
- Probleemoplossing
- Produseer datavisualisasies
- Projekbestuur
- Projekbestuur Metodologieë
- Projek Tydlyne
- Programmering
- Voorsien leiding aan IT-professionele persone
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- verslagdoening
- Rapportering Gereedskap Sagteware
- Verslagdoening
- Berigte
- navorsing
- navorsing
- Risikomodellering
- SAS
- Scripting Tale
- Self gemotiveerd
- SQL
- Statistiek
- Statistiese leermodelle
- Statistiese Modellering
- toesighoudende
- tablo
- Inisiatief neem
- Toets hipoteses
- opleiding
- verbale
- Werk onafhanklik
- skryf
Lees meer: Dataverslae
Verwante artikels: Sagte vs. Hardvaardighede | Hoe om sleutelwoorde in u CV in te sluit | Lys van sleutelwoorde vir CV's en Dekbriewe | Spanwerkvaardighede | Hersien vaardigheidslys