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Elenco delle competenze degli scienziati di dati

Competenze dello scienziato di dati per curriculum, lettere di copertura e interviste

Uno scienziato dei dati è un termine ampio che può riferirsi a un certo numero di tipi di carriere. Generalmente, uno scienziato dei dati analizza i dati per conoscere i processi scientifici. Alcuni titoli di lavoro in scienze dei dati includono analista di dati, ingegnere dei dati, scienziato informatico e di ricerca di informazioni, analista di ricerca operativa e analista di sistemi informatici.

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

Le qualifiche per un posto di lavoro in scienze dei dati variano, perché il titolo è così ampio. Tuttavia, ci sono determinate abilità che i datori di lavoro cercano in quasi tutti gli scienziati di dati. Gli scienziati dei dati hanno bisogno di capacità statistiche, analitiche e di reporting.

Ecco un elenco di competenze di scienziato dei dati per curriculum, lettere di presentazione, domande di lavoro e interviste. È incluso un elenco dettagliato delle cinque competenze più importanti dello scienziato dei dati, oltre a un elenco più lungo di competenze ancora più correlate.

Come usare le liste delle abilità

Puoi utilizzare questi elenchi di competenze durante la tua ricerca di lavoro. In primo luogo, puoi usare queste parole di abilità nel tuo curriculum. Nella descrizione della cronologia del lavoro, potresti voler utilizzare alcune di queste parole chiave.

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

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

Naturalmente, ogni lavoro richiederà competenze ed esperienze diverse, quindi assicurati di leggere attentamente la descrizione del lavoro e concentrati sulle abilità elencate dal datore di lavoro.

Rivedi anche i nostri altri elenchi di abilità elencati per tipo di lavoro e tipo di abilità.

Le cinque migliori competenze di scienziato di dati

analitico
Forse l'abilità più importante per uno scienziato dei dati è quella di essere in grado di analizzare le informazioni. Gli scienziati dei dati devono esaminare e dare un senso a grandi quantità di dati. Devono essere in grado di vedere i modelli e le tendenze nei dati e spiegare questi modelli. Tutto ciò richiede forti capacità analitiche.

creatività
Essere un buon scienziato dei dati significa anche essere creativi. In primo luogo, devi usare la creatività per individuare le tendenze nei dati. In secondo luogo, è necessario creare connessioni tra dati che potrebbero sembrare non correlati. Questo richiede molto pensiero creativo. Infine, devi spiegare questi dati in modo chiaro ai dirigenti della tua azienda. Ciò richiede spesso analogie e spiegazioni creative.

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

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

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

Competenze di Data Scientist

AC

  • Adattabilità
  • algoritmi
  • Algorithmic
  • analitico
  • Strumenti analitici
  • analitica
  • AppEngine
  • assertività
  • AWS
  • Big Data
  • C ++
  • Collaborazione
  • Comunicazione
  • Competenze informatiche
  • Costruire modelli predittivi
  • Consulenza
  • Trasmissione di informazioni tecniche a persone non tecniche
  • CouchDB
  • Creare algoritmi
  • Creazione di controlli per assicurare l'accuratezza dei dati
  • creatività
  • Pensiero critico
  • Coltivare i rapporti con gli stakeholder interni ed esterni
  • Assistenza clienti

D-J

  • Dati
  • Analisi dei dati
  • Analisi dei dati
  • Manipolazione di dati
  • Wrangling dei dati
  • Strumenti di Data Science
  • Strumenti di dati
  • Estrazione dei dati
  • d3.js
  • Il processo decisionale
  • Alberi decisionali
  • Sviluppo
  • Documentare
  • Consenso di disegno
  • ECL
  • Valutazione di nuove metodologie analitiche
  • Esecuzione in un ambiente a ritmo rapido
  • Facilitare le riunioni
  • bagliore
  • API di visualizzazione di Google
  • Hadoop
  • HBase
  • Alta energia
  • Set di dati di recupero informazioni
  • Interpretazione dei dati
  • Giava

L-P

  • Comando
  • Algebra lineare
  • Pensiero logico
  • Modelli di apprendimento automatico
  • Tecniche di apprendimento automatico
  • Matematica
  • Matlab
  • mentoring
  • Metrica
  • Microsoft Excel
  • Dati sui social media minerari
  • Dati di modellazione
  • Strumenti di modellazione
  • Calcolo multivariabile
  • Perl
  • Presa della corrente
  • Presentazione
  • Problem Solving
  • Produzione di visualizzazioni di dati
  • Gestione di progetto
  • Metodologie di gestione del progetto
  • Timeline del progetto
  • Programmazione
  • Fornire assistenza ai professionisti IT
  • Pitone

R-W

  • R
  • Raphaël.js
  • Segnalazione
  • Reporting Tool Software
  • Strumenti di segnalazione
  • Rapporti
  • Ricerca
  • La ricerca
  • Modellazione del rischio
  • SAS
  • Lingue di scripting
  • Auto motivato
  • SQL
  • statistica
  • Modelli di apprendimento statistico
  • Modellazione statistica
  • vigilanza
  • quadro
  • Taking Initiative
  • Testare le ipotesi
  • Formazione
  • Verbale
  • Lavorare in modo indipendente
  • scrittura

Ulteriori informazioni: Titoli di lavoro di Data Science

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