Dati Elenco e esempi di scienziati

Uno scienziato di dati è un termine ampio che può fare riferimento a una serie di tipi di carriere. Generalmente, uno scienziato di dati analizza i dati per conoscere i processi scientifici. Alcuni titoli di lavoro nella scienza dei dati includono analisti di dati, ingegnere di dati, scienziato di ricerca di informazione e di informazione, analisti di ricerca di operazioni e analisti di sistemi informatici.

Gli scienziati di dati lavorano in una varietà di settori, che vanno dalla tecnologia alla medicina alle agenzie governative.

Le qualifiche per un lavoro nella scienza dei dati variano, perché il titolo è così ampio. Tuttavia, ci sono certe capacità che i datori di lavoro cercano in quasi tutti i dati scienziato. Gli scienziati di dati hanno bisogno di competenze statistiche, analitiche e di reporting.

Ecco un elenco delle competenze dei dati dei ricercatori, delle lettere di copertura, delle applicazioni di lavoro e delle interviste. Incluso è un elenco dettagliato delle cinque competenze più importanti dei dati scientifico, nonché un elenco più lungo di competenze ancora più correlate.

Come utilizzare le liste di competenze

È possibile utilizzare queste liste di competenze durante il processo di ricerca di lavoro. Innanzitutto, puoi utilizzare queste parole di abilità nel tuo curriculum. Nella descrizione della tua storia di lavoro, è possibile utilizzare alcune di queste parole chiave.

In secondo luogo, puoi utilizzare questi nella lettera di copertura. Nel corpo della tua lettera puoi citare una o due di queste abilità e dare un esempio specifico di un momento in cui hai dimostrato queste abilità al lavoro.

Infine, puoi usare queste parole di abilità in un'intervista. Assicurati di avere almeno un esempio di tempo in cui hai dimostrato le cinque migliori competenze qui elencate.

Certamente, ogni lavoro richiederà competenze e esperienze diverse, quindi assicuratevi di leggere attentamente la descrizione del lavoro e concentrarsi sulle competenze elencate dal datore di lavoro.

Consulta anche le nostre altre liste di competenze elencate per lavoro e tipo di abilità.

Top Five Knowledge Skills

Analytical
Forse l'abilità più importante per uno scienziato di dati è di poter analizzare le informazioni. Gli scienziati di dati devono guardare e avere senso di grandi quantità di dati. Devono essere in grado di vedere modelli e tendenze nei dati e spiegare tali modelli. Tutto questo richiede forti capacità analitiche.

Creatività
Essere un buon scienziato di dati significa anche essere creativi. Innanzitutto, è necessario utilizzare la creatività per individuare le tendenze dei dati. In secondo luogo, è necessario creare collegamenti tra dati che potrebbero sembrare non correlati. Ciò richiede un sacco di pensiero creativo. Infine, è necessario spiegare questi dati in modi chiari ai dirigenti della vostra azienda. Questo richiede spesso analogie e spiegazioni creative.

Comunicazione
Gli scienziati di dati non solo devono analizzare i dati, ma devono anche spiegare i dati ad altri. Devono essere in grado di comunicare i dati alle persone, spiegare l'importanza dei modelli nei dati e suggerire soluzioni.Ciò comporta spiegare complessi problemi tecnici in modo facile da capire. Spesso, comunicare i dati richiede competenze di comunicazione visive, orali e scritte.

Matematica
Mentre le competenze morali come l'analisi, la creatività e la comunicazione sono importanti, anche le competenze difficili sono fondamentali per il lavoro. Uno scienziato di dati ha bisogno di abilità matematiche, in particolare nel calcolo multivariabile e nell'algebra lineare.

Programmazione
Gli scienziati di dati richiedono competenze di base di computer ma le competenze di programmazione sono particolarmente importanti. Essere in grado di codificare è fondamentale per quasi qualsiasi posizione scientifico dei dati. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Java, R, Python o SQL è importante.

Strumenti analitici

Analisi

• AppEngine
• Assertività
• AWS
• Algoritmi
• Analisi
• Comunicazione
• Forme di computer
• Costruzione di modelli predittivi
• Consultazione
• Trasferimento di informazioni tecniche a persone non tecniche
• CouchDB
• Creazione
• Creazione di controlli per garantire la precisione dei dati
• Creatività
• Pensiero critico
• Coltivazione delle relazioni con gli stakeholder interni ed esterni
• Servizio clienti
• D - J
• Dati
• Analisi dei dati
• Manipolazione dei dati
• Guadagni dati
• Strumenti di scienza dei dati

Strumenti di dati

• Data mining
• D3.
• Decisione
• Decisioni
• Sviluppo
• Documentazione
• Disegno Disegno
• ECL
• Valutazione di nuove metodologie analitiche
• Esecuzione in un ambiente veloce
• Facilitare le riunioni
• Dati di interpretazione di dati
• Java
• L-P
• Leadership
• Hareop
• HBase
• Alta Energia < Tecniche di apprendimento delle macchine
• Matematica
• Matlab
• Mentoring
• Metriche
• Microsoft Excel
• Modelli di apprendimento delle macchine
• Modellazione dati
• Strumenti di modellazione

Calcolo multivariabile

• Perl
• PowerPoint
• Presentazione
• Risoluzione dei problemi
• Produzione di visualizzazioni dei dati
• Gestione del progetto
• Metodologie di gestione del progetto > Timeline di progetto
• Programmazione
• Fornitura di istruzioni ai professionisti IT
• Python
• R-W
• R
• Raphael.
• Reporting
• Reporting Tool
• Strumenti di Reporting
• Rapporti
• Ricerca
• Ricerca
• Modellazione del rischio
• SAS
• Modellazione statistica
• Modellazione statistica
• Supervisione

Tabella

• Prendere iniziativa
• Testare ipotesi
• Formazione
• Verbale
• Scrivere
• Per saperne di più:
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