Datu zinātnieku prasmju saraksts un piemēri

„Datu zinātnieks” ir plašs termins, kas var attiekties uz vairākiem karjeras veidiem. Kopumā datu zinātnieks analizē datus, lai uzzinātu par zinātniskiem procesiem. Daži darba nosaukumi datu zinātnē ietver datu analītiķi, datu inženieri, datoru un informācijas pētnieku, operāciju izpētes analītiķi un datoru sistēmu analītiķi.

Datu zinātnieki strādā dažādās nozarēs, sākot no tehnoloģiju līdz medicīnai līdz valsts aģentūrām. Kvalifikācija darbam datu zinātnē atšķiras, jo nosaukums ir tik plašs. Tomēr ir dažas prasmes, ko darba devēji meklē gandrīz visos datu zinātniekos. Datu zinātniekiem ir nepieciešamas spēcīgas statistikas, analītiskās un ziņošanas prasmes.

Šeit ir datu zinātnieku prasmju saraksts attiecībā uz atsākšanu, pavadvēstuli, darba pieteikumiem un intervijām. Iekļauts detalizēts piecu svarīgāko datu zinātnieku prasmju saraksts, kam pievienoti saistīto prasmju un darba pienākumu saraksti.

Padomi, kā izmantot prasmju sarakstu

Galvenā daļa no darba devēju pamanāmā atsākšanas un pavadvēstules izveides ir iekļaut pēc iespējas vairāk darba specifisku atslēgvārdu un atslēgvārdu frāžu. Tas ir tāpēc, ka, nodarbinot uzņēmumus, bieži tiek izmantotas automatizētas pieteikuma iesniedzēju uzskaites sistēmas (ATS sistēmas), lai sniegtu pirmās pakāpes darba pieteikumu analīzi. Jo vairāk atslēgvārdu jūsu CV satur, jo lielāka ir iespēja, ka ATS sistēma nokļūs pirmajā griezumā, un, visbeidzot, sasniedz cilvēka acu, kas atrodas darbā ar vadītāju.

Šeit uzskaitītie termini ir viens no visbiežāk meklētajiem atslēgvārdiem, kas ieprogrammēti ATS sistēmās un tiek izmantoti datu zinātnieku darbā. Tādējādi jums jācenšas iekļaut daudzus no šiem atslēgvārdu frāzēm savā atsāktā - sākotnējā kvalifikāciju kopsavilkumā, savā darba vēstures sadaļā un tehnoloģiju tabulā, kurā aprakstītas jūsu aparatūras un programmatūras prasmes.

Jums vajadzētu arī aprakstīt savu svarīgāko no šīm prasmēm jūsu pavadvēstulē un, visbeidzot, personisko interviju laikā. Noteikti uzlabojiet šos aprakstus ar konkrētiem piemēriem, kā esat izmantojis katru prasmi darba vai apmācības vidē.

Jūsu labākais ceļvedis par to, kurš no šiem atslēgvārdiem jāietver, ir darba apraksts, uz kuru jūs piesakāties. Katram darbam, ko jūs piesakāties, būs nepieciešamas dažādas prasmes un pieredze, tāpēc pārliecinieties, ka esat rūpīgi izlasījis darba aprakstu un pievērsiet uzmanību darba devēja uzskaitītajām prasmēm, pielāgojot katram atsākšanas veidam un pavadvēstulei, kuru jūs iesniedzat dažādiem darba devējiem.

Top piecu datu zinātnieku prasmes

Analītiski

Varbūt svarīgākā prasme datu zinātniekam ir analizēt informāciju. Datu zinātniekiem ir jāvērtē un jūtama liela datu kopa. Viņiem ir jāspēj redzēt datu modeļus un tendences un izskaidrot šos modeļus. Tas viss prasa spēcīgas analītiskās prasmes.

• Analītiskie rīki
• Analytics
• Lielie dati
• Prognozējošo modeļu konstruēšana
• Kontroles izveide, lai nodrošinātu datu precizitāti
• Kritiskā domāšana
• Dati
• Datu analīze
• Datu analīze
• Datu apstrāde
• Datu apmaiņa
• Datu zinātnes rīki / datu rīki
• Datu ieguve
• Jaunu analītisko metožu novērtēšana
• Datu interpretācija
• Metrika
• Sociālo mediju datu ieguve
• Datu modelēšana
• Modelēšanas rīki
• Datu vizualizāciju izveide
• Pētniecība
• Riska modelēšana
• Hipotēžu pārbaude

Radošums

Labs datu zinātnieks arī nozīmē būt radošam. Pirmkārt, jums ir jāizmanto radošums, lai atklātu datu tendences. Otrkārt, jums ir jāveic savienojumi starp datiem, kas var šķist nesaistīti. Tas prasa daudz radošu domāšanu. Visbeidzot, jums ir nepieciešams izskaidrot šos datus tādā veidā, kas ir skaidrs jūsu uzņēmuma vadītājiem. Tas bieži prasa radošas analoģijas un paskaidrojumus.

• Pielāgojamība
• Tehniskās informācijas nodošana netehniskajiem cilvēkiem
• Lēmumu pieņemšana
• Lēmumu koki
• Izpildīšana ātrā vidē
• Loģiskā domāšana
• Problēmu risināšana
• Neatkarīgi strādājot

Saziņa

Datu zinātniekiem ir ne tikai jāanalizē dati, bet arī tiem jāpaskaidro šie dati. Viņiem ir jāspēj nosūtīt datus cilvēkiem, izskaidrot datu nozīmi modeļos un ieteikt risinājumus. Tas ietver sarežģītu tehnisku jautājumu skaidrošanu viegli saprotamā veidā. Bieži vien datu nosūtīšanai ir nepieciešamas vizuālas, mutiskas un rakstiskas saziņas prasmes.

• Attieksme
• Sadarbība
• Konsultācijas
• Attiecību veidošana ar iekšējām un ārējām ieinteresētajām personām
• Klientu apkalpošana
• Dokumentēšana
• Vienošanās panākšana
• Sanāksmju atvieglošana
• Vadība
• Mentorings
• Prezentācija
• Projektu vadība
• Projektu vadības metodoloģija
• Projekta termiņi
• Norādījumu sniegšana IT profesionāļiem
• Ziņošana
• Uzraudzības prasmes
• Apmācība
• Verbālās komunikācijas
• Rakstīšana

Matemātika

Kaut arī svarīgas ir mīkstās prasmes, piemēram, analīze, radošums un komunikācija, darbam ir būtiskas grūtības. Datu zinātniekam ir vajadzīgas matemātikas prasmes, jo īpaši daudzfaktoru aprēķinos un lineārajā algebrā.

• Algoritmi
• Algoritmu izveide
• Informācijas izguves datu kopas
• Lineārā algebra
• Mašīnu mācību modeļi
• Mašīnas apguves metodes
• Daudzfaktoru aprēķins
• Statistika
• Statistikas mācīšanās modeļi
• Statistiskā modelēšana

Programmēšana un tehniskās problēmas

Datu zinātniekiem ir nepieciešamas pamata datorprasmes, bet programmēšanas iemaņas ir īpaši svarīgas. Spēja kodēt ir ļoti svarīga gandrīz jebkuram datu zinātnieku stāvoklim. Zināšanas par tādām programmēšanas valodām kā Java, R, Python vai SQL ir būtiskas.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C + +
• Datorprasmes
• CouchDB
• js
• ECL
• Uzliesmojums
• Google vizualizācijas API
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• PowerPoint
• Python
• R
• js
• Ziņošanas rīka programmatūra
• SAS
• Skriptu valodas
• SQL
• Tableau

Darba perspektīvas datu zinātniekiem

Saskaņā ar Darba statistikas biroja datiem 2016. gadā par datoru un informācijas pētījumu zinātniekiem tika nodarbināti 27 900 cilvēku; to vidējā gada alga 2017. gadā bija $ 114,520. Paredzams, ka karjeras iespējas šajā jomā pieaugs par 19 procentiem līdz 2026. gadam, daudz ātrāk nekā vidēji.