Lista de abilități de date și exemple

"Om de știință" este un termen larg care se poate referi la o serie de tipuri de carieră. În general, un om de știință analizează date pentru a afla despre procesele științifice. Unele titluri de locuri de muncă din domeniul științei datelor includ analist de date, inginer de date, cercetător în domeniul informaticii și informaticii, analist în operațiunile de cercetare și analist în sistemele informatice.

Cercetătorii de date lucrează într-o varietate de industrii, de la tehnologie la medicamente 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 angajatorii le caută în aproape fiecare om de știință. Cercetătorii de date au nevoie de puternice abilități statistice, analitice și de raportare.

Iată o listă a aptitudinilor de om 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 seturi de competențe pentru oamenii de știință, însoțită de liste de competențe și responsabilități legate de muncă.

Sfaturi pentru utilizarea unei liste de aptitudini

O parte esențială a creării unui CV și a unei scrisori de intenție pe care angajatorii le observă este includerea cât mai multor cuvinte cheie și expresii de cuvinte cheie cât mai multe. Acest lucru se datorează faptului că angajarea companiilor utilizează frecvent sisteme automate de urmărire a solicitanților (sisteme ATS) pentru a furniza o analiză în primă etapă a cererilor de locuri de muncă pe care le primesc. Cu cât mai multe cuvinte cheie conțin CV-ul dvs., cu atât este mai probabil să treceți prima tăiere de sistemul ATS și, în cele din urmă, să ajungeți la ochiul uman al unui manager de angajare.

Termenii enumerați aici sunt printre cele mai frecvent căutate cuvinte cheie programate în sistemele ATS și utilizate în posturile de lucru pentru oamenii de știință. Astfel, ar trebui să încercați să includeți multe dintre aceste expresii de cuvinte cheie în CV-ul dvs. - într-un rezumat inițial al calificărilor, în secțiunea de istorie a muncii și într-un tabel tehnic care descrie abilitățile hardware și software.

De asemenea, trebuie să descrieți comanda celor mai importante dintre aceste abilități în scrisoarea dvs. de intenție și, în cele din urmă, în timpul interviurilor dvs. personale. Asigurați-vă că îmbunătățiți aceste descrieri cu exemple specifice de modul în care ați folosit fiecare abilitate într-un cadru de lucru sau de formare.

Cel mai bun ghid despre care din aceste cuvinte cheie ar trebui să includeți este descrierea postului la care aplicați. Fiecare loc de muncă pe care îl aplicați va necesita aptitudini și experiențe diferite, asigurați-vă că ați citit cu atenție descrierea postului și că vă concentrați pe abilitățile enumerate de angajator, adaptând fiecare CV și scrisoarea de intenție pe care le supuneți calificărilor cerute de diverși angajatori.

Top cinci competențe pentru cercetătorii de date

Analitic

Poate că cea mai importantă abilitate pentru un om de știință este să poată analiza informațiile. Oamenii de știință din domeniul datelor trebuie să privească, și să aibă sens, 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.

• Instrumente analitice
• Google Analytics
• Date mare
• Construirea de modele predictive
• Crearea de controale pentru a asigura exactitatea datelor
• Gândire critică
• Date
• Analiza datelor
• Analiza datelor
• Manipulare de date
• Dificultăți de date
• Instrumente de date / instrumente de date
• Data mining
• Evaluarea noilor metodologii analitice
• Interpretarea datelor
• Valori
• Mining Social Media Data
• Date de modelare
• Instrumente de modelare
• Producerea de vizualizări de date
• Cercetare
• Modelarea riscurilor
• Ipoteze de testare

Creativitate

A fi un om de știință bun înseamnă, de asemenea, să fii creativ. În primul rând, trebuie să folosiți 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.

• Adaptabilitate
• Transmiterea informațiilor tehnice unor persoane ne-tehnice
• Luarea deciziilor
• Copacii de decizie
• Executarea într-un mediu cu ritm rapid
• Gandire logica
• Rezolvarea problemelor
• Lucrează independent

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.

• Asertivitatea
• Colaborare
• consultant
• Cultivarea relațiilor cu părțile interesate interne și externe
• Serviciu clienți
• documentarea
• Rezolvarea consensului
• Facilitarea întâlnirilor
• Conducere
• mentorat
• Prezentare
• Management de proiect
• Metodologii de management de proiect
• Timpurile proiectului
• Furnizarea de îndrumări pentru profesioniștii IT
• Raportarea
• Abilități de supervizare
• Instruire
• Comunicații verbale
• Scris

Matematică

În timp ce abilitățile soft precum analiza, creativitatea și comunicarea sunt importante, abilitățile tari sunt, de asemenea, esențiale pentru locurile de muncă. Un om de știință de date are nevoie de abilități matematice, în special în calcul multivariabil și algebră liniară.

• algoritmi
• Crearea de algoritmi
• Seturi de date de preluare a informațiilor
• Algebră liniară
• Modele de învățare pe mașină
• Tehnici de învățare a mașinilor
• Calcul multivariabil
• Statistici
• Modele de învățare statistică
• Modelarea statistică

Programare și competențe tehnice

Cercetătorii de date cer abilități de bază în domeniul computerului, dar abilitățile de programare sunt deosebit de importante. Capacitatea de a codifica este critică pentru aproape orice poziție de om de știință. Cunoașterea limbajelor de programare precum Java, R, Python sau SQL este esențială.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C ++
• Competențe informatice
• CouchDB
• js
• ECL
• semnal luminos
• Google API pentru vizualizare
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Power Point
• Piton
• R
• js
• Instrumentul de raportare a software-ului
• SAS
• Limbi de scriere
• SQL
• Tablou

Outlook de lucru pentru oamenii de știință de date

Potrivit Biroului Statistic al Muncii, 27,900 de persoane au fost angajate ca cercetători în domeniul informaticii și cercetării informaționale în 2016; salariul mediu anual al acestora în anul 2017 a fost de 114.520 dolari. Oportunitățile de carieră în acest domeniu se așteaptă să crească cu 19% până în 2026, mult mai rapid decât media.