Data Scientist Ferdigheter for CV, Cover Letters, og intervjuer
Datavitenskapere jobber i en rekke bransjer, alt fra teknologi til medisin til myndigheter.
Kvalifikasjonene for en jobb i datavitenskap varierer, fordi tittelen er så bred. Imidlertid er det visse ferdigheter arbeidsgivere ser etter i nesten alle datavitenskapsmenn. Dataforskere trenger statistiske, analytiske og rapporteringsevner.
Her er en liste over dataforskerferdigheter for CV, omslag, jobbsøknader og intervjuer. Inkludert er en detaljert liste over de fem viktigste datavitenskapsfagene, samt en lengre liste over enda mer relaterte ferdigheter.
Slik bruker du ferdighetslister
Du kan bruke disse ferdighetslister gjennom hele jobbsøkingsprosessen. For det første kan du bruke disse ferdighetsordene i ditt CV . I beskrivelsen av arbeidshistorien din vil du kanskje bruke noen av disse nøkkelordene.
For det andre kan du bruke disse i følgebrevet . I brevets brev kan du nevne en eller to av disse ferdighetene, og gi et bestemt eksempel på en tid da du demonstrerte disse ferdighetene på jobb.
Til slutt kan du bruke disse ferdighetsordene i et intervju. Sørg for at du har minst ett eksempel på en gang du demonstrerte hver av de fem beste ferdighetene som er oppført her.
Selvfølgelig vil hver jobb kreve forskjellige ferdigheter og erfaringer, så sørg for at du leser jobbeskrivelsen nøye, og fokus på ferdighetene oppført av arbeidsgiveren.
Se også våre andre lister over ferdigheter oppført etter jobb og type ferdigheter .
Top Five Data Scientist Ferdigheter
analytisk
Kanskje den viktigste ferdigheten til en datavitenskapsmann er å kunne analysere informasjon. Datavitenskapere må se på og gi mening om store dataoverføringer. De må kunne se mønstre og trender i dataene, og forklare disse mønstrene. Alt dette tar sterke analytiske ferdigheter.
kreativitet
Å være en god datavitenskapsmann betyr også å være kreativ. For det første må du bruke kreativitet til å oppdage trender i data. For det andre må du gjøre forbindelser mellom data som kan virke urelaterte. Dette krever mye kreativ tenkning. Til slutt må du forklare disse dataene på måter som er klare for ledere i bedriften din. Dette krever ofte kreative analogier og forklaringer.
Kommunikasjon
Datavitenskapsmenn må ikke bare analysere data, men de må også forklare dataene til andre. De må kunne kommunisere data til mennesker, forklare betydningen av mønstre i dataene, og foreslå løsninger. Dette innebærer å forklare komplekse tekniske problemer på en måte som er lett å forstå. Ofte krever kommunikasjonsdata visuelle, muntlige og skriftlige kommunikasjonsevner.
Matematikk
Mens myke ferdigheter som analyse, kreativitet og kommunikasjon er viktige, er harde ferdigheter også kritiske for jobben. En datavitenskapsmann trenger matteferdigheter, spesielt i multivariabel kalkulator og lineær algebra.
programmering
Dataforskere krever grunnleggende datakompetanse, men programmeringsevner er spesielt viktige. Å kunne kode er kritisk til nesten enhver datavitenskapelig stilling. Kunnskap om programmeringsspråk som Java, R, Python eller SQL er viktig.
Data Scientist Ferdigheter
A-C
- tilpasnings~~POS=TRUNC
- algoritmer
- algoritmisk
- analytisk
- Analytiske verktøy
- Analytics
- AppEngine
- Selvsikkerhet
- AWS
- Stor Data
- C ++
- Samarbeid
- Kommunikasjon
- Dataferdigheter
- Konstruere prediktive modeller
- Consulting
- Overføre teknisk informasjon til ikke-tekniske personer
- CouchDB
- Opprette algoritmer
- Opprette kontroller for å sikre nøyaktighet av data
- kreativitet
- Kritisk tenking
- Kultiveringsrelasjoner med interne og eksterne interessenter
- Kundeservice
D-J
- Data
- Dataanalyse
- Data Analytics
- Datamanipulasjon
- Datamaskling
- Data Science Tools
- Dataverktøy
- Data Mining
- D3.js
- Beslutningstaking
- Beslutning Trær
- Utvikling
- dokumentere
- Tegnings konsensus
- ECL
- Evaluering av nye analytiske metoder
- Utfører i et fast-pacet miljø
- Tilrettelegging av møter
- flare
- Google Visualiserings-API
- Hadoop
- HBase
- Høy energi
- Informasjonsinnhenting datasett
- Tolkning av data
- Java
L-P
- Ledelse
- Lineær algebra
- Logisk tenkning
- Maskinlæremodeller
- Maskinlæringsteknikker
- Matematikk
- Matlab
- mentoring
- metrics
- Microsoft Excel
- Gruvedrift Sosiale medier Data
- Modelleringsdata
- Modelleringsverktøy
- Multivariabel beregning
- Perl
- PowerPoint
- Presentasjon
- Problemløsning
- Produksjon av datavisualiseringer
- Prosjektledelse
- Prosjektledelsesmetoder
- Prosjekt Tidslinjer
- programmering
- Å gi veiledning til IT-fagfolk
- Python
R-W
- R
- Raphaël.js
- rapportering
- Rapporteringsverktøyprogramvare
- Rapporteringsverktøy
- rapporter
- Forskning
- forske
- Risikomodellering
- SAS
- Scripting Languages
- Selvmotivert
- SQL
- Statistikk
- Statistiske læringsmodeller
- Statistisk modellering
- tilsyns~~POS=TRUNC
- Tableau
- Tar initiativ
- Testing hypoteser
- Opplæring
- Verbal
- Arbeider uavhengig
- skrive
Les mer: Data Vitenskap Jobbtitler
Beslektede artikler: Soft vs Hard Skills | Slik inkluderer du nøkkelord i ditt CV | Liste over nøkkelord for gjenopptak og omslagstavler | Teamwork Ferdigheter | Gjenoppta ferdighetsliste