Resurse umane, scrisori de intenție și interviuri
Cercetătorii de date lucrează într-o varietate de industrii, de la tehnologie la medicină până la agențiile guvernamentale.
Calificările pentru un loc de muncă în știința datelor variază, deoarece titlul este atât de larg. Cu toate acestea, există anumite abilități pe care le caută angajatorii în aproape fiecare om de știință. Cercetătorii de date au nevoie de abilități statistice, analitice și de raportare.
Iată o listă a aptitudinilor oamenilor de știință pentru CV-uri, scrisori de intenție, cereri de locuri de muncă și interviuri. Este inclusă o listă detaliată a celor mai importante cinci competențe de om de știință, precum și o listă mai lungă de abilități și mai apropiate.
Cum să utilizați liste de aptitudini
Puteți folosi aceste liste de aptitudini pe parcursul procesului dvs. de căutare de locuri de muncă. În primul rând, puteți utiliza aceste cuvinte de calificare în CV - ul dvs. În descrierea istoricului de muncă, ați putea dori să folosiți câteva dintre aceste cuvinte-cheie.
În al doilea rând, le puteți utiliza în scrisoarea dvs. de intenție . În corpul scrisorii dvs., puteți menționa una sau două dintre aceste abilități și dați un exemplu specific de timp în care ați demonstrat aceste abilități la locul de muncă.
În cele din urmă, puteți folosi aceste cuvinte de îndemânare într-un interviu. Asigurați-vă că aveți cel puțin un exemplu de timp în care ați demonstrat fiecare dintre primele cinci competențe enumerate aici.
Desigur, fiecare loc de muncă va necesita aptitudini și experiențe diferite, prin urmare, asigurați-vă că citiți cu atenție descrierea postului și că vă concentrați pe abilitățile enumerate de angajator.
Examinați, de asemenea, celelalte liste de abilități enumerate după locul de muncă și tipul de calificare .
Top cinci competențe pentru cercetătorii de date
Analitic
Poate că cea mai importantă abilitate pentru un om de știință este aceea de a putea analiza informațiile. Oamenii de știință din domeniul datelor trebuie să se uite la, și să înțeleagă, o mulțime de date. Ei trebuie să poată vedea modele și tendințe în date și să explice aceste modele. Toate acestea necesită abilități analitice puternice.
Creativitate
Fiind un om de știință bun, înseamnă, de asemenea, să fii creativ. În primul rând, trebuie să utilizați creativitatea pentru a identifica tendințele în date. În al doilea rând, trebuie să faceți legături între date care ar putea părea independente. Acest lucru necesită mult gândire creativă. În cele din urmă, trebuie să explicați aceste date în moduri care sunt clare pentru directorii companiei dvs. Acest lucru necesită adesea analogii și explicații creative.
Comunicare
Cercetătorii de date nu trebuie doar să analizeze datele, ci trebuie să le explice și altora. Ei trebuie să poată comunica date oamenilor, să explice importanța tiparelor în date și să sugereze soluții. Aceasta implică explicarea unor probleme tehnice complexe într-un mod ușor de înțeles. Adesea, comunicarea datelor necesită abilități de comunicare vizuală, orală și scrisă.
Matematică
În timp ce abilitățile soft precum analiza, creativitatea și comunicarea sunt importante, abilitățile tari sunt, de asemenea, esențiale pentru locul de muncă. Un om de știință de date are nevoie de abilități matematice, în special în calcul multivariabil și algebră liniară.
Programare
Cercetătorii de date cer abilități de bază în domeniul computerului, dar abilitățile de programare sunt deosebit de importante. Capacitatea de a codifica este crucială pentru aproape orice poziție de om de știință. Cunoașterea limbajelor de programare precum Java, R, Python sau SQL este importantă.
Cercetătorii de date științific
A-C
- Adaptabilitate
- algoritmi
- algoritmica
- Analitic
- Instrumente analitice
- Google Analytics
- AppEngine
- Asertivitatea
- AWS
- Date mare
- C ++
- Colaborare
- Comunicare
- Competențe informatice
- Construirea modelelor predictive
- consultant
- Transmiterea informațiilor tehnice unor persoane ne-tehnice
- CouchDB
- Crearea de algoritmi
- Crearea de controale pentru a asigura precizia datelor
- Creativitate
- Gândire critică
- Cultivarea relațiilor cu părțile interesate interne și externe
- Serviciu clienți
D-J
- Date
- Analiza datelor
- Analiza datelor
- Manipulare de date
- Dificultăți de date
- Instrumente de știință a datelor
- Instrumente de date
- Data Mining
- D3.js
- Luarea deciziilor
- Copacii de decizie
- Dezvoltare
- documentarea
- Rezolvarea consensului
- ECL
- Evaluarea metodologiilor analitice noi
- Executarea într-un mediu cu ritm rapid
- Facilitarea întâlnirilor
- semnal luminos
- Google API pentru vizualizare
- Hadoop
- HBase
- Energie înaltă
- Seturi de date de preluare a informațiilor
- Interpretarea datelor
- Java
L-P
- Conducere
- Algebră liniară
- Gandire logica
- Modele de învățare în mașină
- Tehnici de învățare a mașinilor
- Matematică
- Matlab
- mentorat
- Valori
- Microsoft Excel
- Mining Social Media Data
- Date de modelare
- Instrumente de modelare
- Calcul multivariabil
- Perl
- Power point
- Prezentare
- Rezolvarea problemelor
- Producerea de vizualizări de date
- Management de proiect
- Metodologii de management de proiect
- Timpurile proiectului
- Programare
- Furnizarea de îndrumări pentru profesioniștii IT
- Piton
R-W
- R
- Raphaël.js
- Raportarea
- Instrumentul de raportare a software-ului
- Instrumente de raportare
- rapoarte
- Cercetare
- cercetând
- Modelarea riscurilor
- SAS
- Limbi de scriere
- Auto-motivat
- SQL
- Statistici
- Modele de învățare statistică
- Modelarea statistică
- supraveghere
- Tablou
- Luând inițiativa
- Ipoteze de testare
- Instruire
- Verbal
- Lucrează independent
- Scris
Citește mai mult: Titluri de locuri de muncă în domeniul științelor datelor
Articole înrudite: Abilități Soft vs. Hard Cum să includă cuvinte cheie în CV Lista cu cuvintele cheie pentru CV-uri și scrisori de intenție Abilități de lucru în echipă Reluați lista abilităților