Dovednosti datových vědců pro životopisy, průvodní dopisy a rozhovory
Vědci z oblasti vědy pracují v různých průmyslových odvětvích, od technologií po léky až po vládní agentury.
Kvalifikace pro zaměstnání v oblasti vědních oborů se liší, protože název je tak široký. Existují ovšem jisté dovednosti, které zaměstnavatelé hledají u téměř všech vědců v oblasti informací. Vědci v oblasti dat potřebují statistické, analytické a zpravodajské dovednosti.
Zde je seznam znalostí z oblasti vědních znalostí pro životopisy, průvodní dopisy, žádosti o zaměstnání a rozhovory. Zahrnuje podrobný seznam pěti nejdůležitějších znalostních vědních znalostí a také delší seznam dalších dovedností, které s tím souvisejí.
Jak používat seznamy dovedností
Tyto seznamy dovedností můžete používat v celém procesu vyhledávání zaměstnání. Za prvé, můžete použít tato dovednostní slova v životopisu . V popisu pracovní historie můžete použít některé z těchto klíčových slov.
Za druhé, můžete je použít v průvodním dopisu . V textu svého dopisu můžete zmínit jednu nebo dvě z těchto dovedností a poskytnout konkrétní příklad času, kdy jste tyto dovednosti prokázali v práci.
Konečně můžete v rozhovoru použít tato dovednostní slova. Ujistěte se, že máte alespoň jeden příklad času, který jste prokázali v každém ze zde uvedených pěti nejlepších dovedností.
Samozřejmě, každé zaměstnání bude vyžadovat různé dovednosti a zkušenosti, takže si pečlivě přečtěte popis práce a zaměřte se na dovednosti uvedené zaměstnavatelem.
Přečtěte si také naše další seznamy dovedností podle zaměstnání a typu dovedností .
Top 5 dovedností v oblasti datových vědců
Analytická
Snad nejdůležitější dovedností vědce v oblasti informací je schopnost analyzovat informace. Vědci v oblasti údajů se musí podívat a dát smysl pro velké objemy dat. Musí být schopni vidět vzorce a trendy v datech a vysvětlit tyto vzorce. To vše vyžaduje silné analytické schopnosti.
Tvořivost
Být dobrým vědcem v oblasti vědy je také tvůrčí. Za prvé, musíte použít kreativitu pro zjištění trendů v datech. Zadruhé musíte vytvořit spojení mezi údaji, které se mohou zdát nesouvisející. To vyžaduje mnoho kreativního myšlení. Konečně je nutné tyto údaje vysvětlit způsobem, který je jasný pro vedoucí pracovníky vaší společnosti. To často vyžaduje kreativní analogie a vysvětlení.
Sdělení
Vědci v oblasti dat musí nejen analyzovat data, ale musí také vysvětlovat data ostatním. Musí být schopni sdělovat údaje lidem, vysvětlit význam vzorků v datech a navrhnout řešení. To zahrnuje vysvětlení složitých technických problémů způsobem, který je snadno srozumitelný. Komunikační data často vyžadují vizuální, ústní a písemné komunikační dovednosti.
Matematika
Zatímco důležité dovednosti, jako je analýza, tvořivost a komunikace, jsou důležité pro práci, jsou také rozhodující dovednosti . Vědecký pracovník v oblasti dat potřebuje matematické dovednosti, zejména v multivariabilním počtu a lineární algebře.
Programování
Vědci v oblasti výpočetní techniky vyžadují základní počítačové dovednosti, ale dovednosti programování jsou zvláště důležité. Schopnost kódovat je rozhodující pro téměř jakoukoli pozici vědce v oboru dat. Znalost programovacích jazyků, jako je Java, R, Python nebo SQL, je důležitá.
Znalosti datových vědců
A-C
- Přizpůsobivost
- Algoritmy
- Algoritmické
- Analytická
- Analytické nástroje
- Analytics
- AppEngine
- Asertivita
- AWS
- Velké údaje
- C ++
- Spolupráce
- Sdělení
- Počítačové dovednosti
- Vytváření přediktivních modelů
- Poradenství
- Poskytování technických informací netechnickým osobám
- CouchDB
- Vytváření algoritmů
- Vytváření ovládacích prvků pro zajištění přesnosti dat
- Tvořivost
- Kritické myšlení
- Rozvíjení vztahů s interními a externími zúčastněnými stranami
- Služby zákazníkům
D-J
- Data
- Analýza dat
- Analýza dat
- Manipulace s daty
- Dráhování dat
- Nástroje vědy o vědě
- Datové nástroje
- Dolování dat
- D3.js
- Rozhodování
- Rozhodovací stromy
- Rozvoj
- Dokumentování
- Kreslení konsenzu
- ECL
- Hodnocení nových analytických metodik
- Provádění v prostředí s rychlým tempem
- Usnadnění setkání
- Světlice
- API pro vizualizaci Google
- Hadoop
- HBase
- Vysoká energie
- Data Set Retrieval Data
- Interpretace dat
- Jáva
L-P
- Vedení lidí
- Lineární algebra
- Logické myšlení
- Modely strojového učení
- Techniky učení stroje
- Matematika
- Matlab
- Mentoring
- Metriky
- Microsoft Excel
- Důlní data sociálních médií
- Modelování dat
- Nástroje pro modelování
- Multivariabilní počet
- Perl
- PowerPoint
- Prezentace
- Řešení problému
- Vytváření vizualizací dat
- Projektový management
- Metodiky řízení projektů
- Časové plány projektu
- Programování
- Poskytování pokynů pro IT odborníky
- Krajta
R-W
- R
- Raphael.js
- Hlášení
- Software nástrojů pro vytváření přehledů
- Nástroje pro vytváření přehledů
- Zprávy
- Výzkum
- Vyšetřování
- Modelování rizik
- SAS
- Skriptovací jazyky
- Vlastní motivace
- SQL
- Statistika
- Statistické učební modely
- Statistické modelování
- Dozorčí
- Živý obraz
- Přijmout iniciativu
- Testování hypotéz
- Výcvik
- Slovní
- Pracovat nezávisle
- Psaní
Přečtěte si více: Pracovní tituly datové vědy
Související články: Soft vs. Hard Skills Jak zahrnout klíčová slova do vašeho životopisu Seznam klíčových slov pro životopisy a průvodní dopisy Týmové dovednosti Pokračujte v seznamu dovedností