Gögn vísindamaður hæfileika fyrir endurgerð, Cover Letters og viðtöl
Gögn vísindamenn vinna í ýmsum atvinnugreinum, allt frá tækni til læknis til ríkisstofnana.
Hæfniviðmið fyrir vinnu í upplýsingatækni eru mismunandi, því titillinn er svo breiður. Hins vegar eru ákveðin færni sem vinnuveitendur leita að í næstum öllum gögnum vísindamanni. Gögn vísindamenn þurfa tölfræðilegar, greiningar og skýrslugerð færni.
Hér er listi yfir gagnavísindatækni til að halda áfram, kápa bréf, umsóknir og viðtöl. Innifalið er ítarlega listi yfir fimm mikilvægustu gögn vísindamenn færni, auk lengri lista yfir enn meira tengd færni.
Hvernig á að nota hæfileika
Þú getur notað þessar kunnáttu listar í gegnum atvinnuleitina þína. Í fyrsta lagi getur þú notað þessi kunnátta orð í endurgerð þinni . Í lýsingu á vinnusögu þinni gætirðu viljað nota sum þessara lykilorðin.
Í öðru lagi geturðu notað þetta í kápubréfinu þínu. Í meginmál bréfsins er hægt að nefna einn eða tvo af þessum hæfileikum og gefa sérstakt dæmi um tíma þegar þú sýndi þessa færni í vinnunni.
Að lokum er hægt að nota þessi kunnátta í viðtali. Gakktu úr skugga um að þú hafir að minnsta kosti eitt dæmi um tíma sem þú sýndi hvert af fimm hæstu hæfileikum hér að neðan.
Auðvitað mun hvert starf krefjast mismunandi hæfileika og reynslu, svo vertu viss um að lesa verkefnin vandlega og leggja áherslu á færni sem vinnuveitandi tilgreinir.
Skoðaðu einnig aðra lista yfir hæfileika sem skráð eru eftir vinnu og tegund færni .
Top Five Data Scientist færni
Analytical
Kannski er mikilvægasti hæfileikinn fyrir gagnafræðingur að geta greint upplýsingar. Gögn vísindamenn verða að líta á, og gera skilning á stórum gögnum af gögnum. Þeir verða að geta séð mynstur og þróun í gögnum og útskýrt þau mynstur. Allt þetta tekur sterka greiningarfærni.
Sköpun
Að vera góður gagnafræðingur þýðir einnig að vera skapandi. Í fyrsta lagi verður þú að nota sköpunargáfu til að koma í veg fyrir þróun í gögnum. Í öðru lagi þarf að tengja gögn sem gætu virst ótengd. Þetta tekur mikið af skapandi hugsun. Að lokum þarftu að útskýra þessar upplýsingar á þann hátt sem er ljóst fyrir stjórnendur hjá fyrirtækinu þínu. Þetta krefst oft skapandi hliðstæður og skýringar.
Samskipti
Gögn vísindamenn þurfa ekki aðeins að greina gögn, en þeir þurfa einnig að útskýra þessi gögn til annarra. Þeir verða að vera fær um að miðla gögnum til fólks, útskýra mikilvægi mynstur í gögnum og leggja til lausnir. Þetta felur í sér að útskýra flókin tæknileg vandamál á þann hátt sem auðvelt er að skilja. Oft krefst samskiptaupplýsinga sjónrænt, munnlegt og skriflegt samskiptahæfni.
Stærðfræði
Þó að mjúkir kunnáttu eins og greining, sköpun og samskipti séu mikilvæg, eru sterkar færni einnig mikilvægir fyrir starfið. Gagnavísindamaður þarf stærðfræðihæfileika, sérstaklega í fjölbreytilegum reikningum og línulegri algebru.
Forritun
Gögn vísindamenn krefjast undirstöðu tölvu færni, en forritun færni er sérstaklega mikilvægt. Að vera fær um að merkja er mikilvægt að nánast hvaða gögn vísindamaður stöðu. Þekking á forritunarmálum eins og Java, R, Python eða SQL er mikilvæg.
Gögn vísindamaður hæfileika
A-C
- Aðlögunarhæfni
- Reiknirit
- Reiknirit
- Analytical
- Analytical Tools
- Analytics
- AppEngine
- Sjálfstæði
- AWS
- Stór gögn
- C + +
- Samstarf
- Samskipti
- Tölvukunnátta
- Uppbygging fyrirhugandi módel
- Ráðgjöf
- Að flytja tæknilegar upplýsingar til tæknifyrirtækja
- CouchDB
- Búa til reiknirit
- Búa til stýringar til að tryggja nákvæmni gagna
- Sköpun
- Gagnrýninn hugsun
- Rækta samband við innri og ytri hagsmunaaðila
- Þjónustuver
D-J
- Gögn
- Gagnagreining
- Gögn Analytics
- Gagnavinnsla
- Gögn Wrangling
- Gagnasafnsverkfæri
- Gögn Verkfæri
- Gagnavinnslu
- D3.js
- Ákvarðanataka
- Ákvörðun tré
- Þróun
- Documenting
- Teikning Samstaða
- ECL
- Mat á nýjum greiningaraðferðum
- Framkvæma í skjótri umhverfi
- Auðvelda fundi
- Blossi
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Hár orka
- Upplýsingamóttökugögn
- Túlka gögn
- Java
L-P
- Forysta
- Línuleg algebra
- Rökrétt hugsun
- Machine Learning Models
- Vélnematækni
- Stærðfræði
- Matlab
- Leiðbeiningar
- Mæligildi
- Microsoft Excel
- Mining Félagslegur Frá miðöldum Gögn
- Modeling Data
- Modeling Tools
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Kynning
- Lausnaleit
- Framleiðsla gagnajafnaðar
- Verkefnastjórn
- Verkefnastjórnunarkerfi
- Verkefnalistar
- Forritun
- Veita leiðbeiningar til fagfólks
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Tilkynning
- Skýrslur Tól Hugbúnaður
- Skýrslur
- Skýrslur
- Rannsóknir
- Rannsóknir
- Risk Modeling
- SAS
- Scripting Languages
- Sjálfstætt sjálf
- SQL
- Tölfræði
- Tölfræðilegar námsmyndir
- Tölfræðileg módel
- Umsjón
- Tafla
- Taka frumkvæði
- Testing Hypotheses
- Þjálfun
- Verbal
- Vinna sjálfstætt
- Ritun
Lesa meira: Gagnasafnsatriði
Tengdar greinar: Soft vs Hard Skills | Hvernig á að innihalda leitarorð í endurgerðinni þinni Listi yfir leitarorð fyrir endurgerð og forsíðubréf | Samstarfssamfélög | Endurtekið færni lista