Data Scientist Skills for Resumes, Cover Setters, and Interviews
Ang mga siyentipiko ng data ay nagtatrabaho sa iba't ibang mga industriya, mula sa tech hanggang sa gamot sa mga ahensya ng gobyerno.
Ang mga kwalipikasyon para sa isang trabaho sa agham ng data ay nag-iiba, dahil ang pamagat ay napakalawak. Gayunpaman, may ilang mga kasanayan sa mga employer na hinahanap sa halos bawat siyentipikong datos. Ang mga siyentipiko ng data ay nangangailangan ng mga kasanayan sa statistical, analytical at pag-uulat.
Narito ang isang listahan ng mga kasanayan sa siyentipikong datos para sa mga resume, cover letter, application ng trabaho, at mga panayam. Kasama ang isang detalyadong listahan ng limang pinakamahalagang data ng mga kasanayan sa siyentipiko, pati na rin ang mas mahabang listahan ng mas maraming mga kaugnay na kasanayan.
Paano Gumamit ng Mga Listahan ng Kakayahan
Maaari mong gamitin ang mga listahan ng mga kasanayan sa buong iyong proseso ng paghahanap ng trabaho. Una, maaari mong gamitin ang mga salitang ito sa iyong resume . Sa paglalarawan ng iyong kasaysayan ng trabaho, maaari mong gamitin ang ilan sa mga pangunahing salitang ito.
Pangalawa, maaari mong gamitin ang mga ito sa iyong cover letter . Sa katawan ng iyong liham, maaari mong banggitin ang isa o dalawa sa mga kasanayang ito, at magbigay ng isang tukoy na halimbawa ng isang oras na ipinakita mo ang mga kasanayang iyon sa trabaho.
Sa wakas, maaari mong gamitin ang mga salitang ito sa isang pakikipanayam. Tiyakin na mayroon kang hindi bababa sa isang halimbawa ng isang panahon na iyong ipinakita ang bawat isa sa mga nangungunang limang kasanayan na nakalista dito.
Siyempre, ang bawat trabaho ay nangangailangan ng iba't ibang mga kasanayan at karanasan, kaya siguraduhin na basahin mo ang paglalarawan ng trabaho nang maingat, at tumuon sa mga kasanayan na nakalista sa pamamagitan ng employer.
Suriin din ang iba pang mga listahan ng mga kasanayan na nakalista sa pamamagitan ng trabaho at uri ng kasanayan .
Nangungunang Limang Data Mga Kasanayan sa Scientist
Analytical
Marahil ang pinakamahalagang kasanayan para sa siyentipikong datos ay ang pag-aralan ang impormasyon. Ang mga siyentipiko ng datos ay kailangang tumingin, at may pakiramdam ng, malaking mga swath ng data. Dapat nilang makita ang mga pattern at trend sa data, at ipaliwanag ang mga pattern na iyon. Ang lahat ng ito ay tumatagal ng malakas na kasanayan sa analytical.
Pagkamalikhain
Ang pagiging mahusay na siyentipikong data ay nangangahulugan din ng pagiging malikhain. Una, kailangan mong gamitin ang pagkamalikhain upang makita ang mga trend sa data. Pangalawa, kailangan mong gumawa ng mga koneksyon sa pagitan ng data na maaaring tila walang kaugnayan. Ito ay tumatagal ng maraming malikhaing pag-iisip. Sa wakas, kailangan mong ipaliwanag ang data na ito sa mga paraan na malinaw sa mga ehekutibo sa iyong kumpanya. Ito ay madalas na nangangailangan ng malikhain na mga analogy at paliwanag.
Komunikasyon
Ang mga siyentipiko ng data ay hindi lamang dapat pag-aralan ang data, ngunit kailangan din nilang ipaliwanag ang data na iyon sa iba. Dapat silang makapag- usap ng data sa mga tao, ipaliwanag ang kahalagahan ng mga pattern sa data, at magmungkahi ng mga solusyon. Kabilang dito ang nagpapaliwanag ng kumplikadong mga isyu sa teknikal sa isang paraan na madaling maunawaan. Kadalasan, ang data sa pakikipag-usap ay nangangailangan ng visual, oral, at nakasulat na mga kasanayan sa komunikasyon.
Matematika
Habang malambot ang mga kasanayan tulad ng pagtatasa, pagkamalikhain, at komunikasyon ay mahalaga, mahirap kasanayan ay kritikal din sa trabaho. Ang isang data na siyentipiko ay nangangailangan ng mga kasanayan sa matematika, lalo na sa multivariable calculus at linear algebra.
Programming
Ang mga siyentipiko ng data ay nangangailangan ng mga pangunahing kasanayan sa computer, ngunit ang mga kasanayan sa programming ay partikular na mahalaga. Ang pagiging ma-code ay kritikal sa halos anumang data ng siyentipikong posisyon. Ang kaalaman sa mga programming language tulad ng Java, R, Python, o SQL ay mahalaga.
Mga Kasanayan sa Scientist ng Data
A-C
- Pagiging mapagpasikat
- Algorithm
- Algorithmic
- Analytical
- Analytical Tools
- Analytics
- AppEngine
- Pagpapatingkad
- AWS
- Big Data
- C ++
- Pakikipagtulungan
- Komunikasyon
- Mga Kasanayan sa Computer
- Pagbubuo ng mga Predictive Models
- Pagsangguni
- Paghatid ng Teknikal na Impormasyon sa Mga Hindi Teknikal na Tao
- CouchDB
- Paglikha ng Mga Algorithm
- Paglikha ng mga Kontrol upang matiyak ang Katumpakan ng Data
- Pagkamalikhain
- Kritikal na pag-iisip
- Paglinang ng Relasyon sa Panloob at Panlabas na Stakeholders
- Serbisyo ng Kostumer
D-J
- Data
- Pagsusuri sa datos
- Data Analytics
- Maanipulasyon ng datos
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Mga Tool sa Data
- Data Pagmimina
- D3.js
- Paggawa ng desisyon
- Mga Puno ng Desisyon
- Development
- Pagdokumento
- Pagguhit ng Pinag-uusapan
- ECL
- Pagsuri ng Bagong Analytical Methodologies
- Pagpapatupad sa isang Mabilis na Paced na Kapaligiran
- Pagpapakilala sa mga Pulong
- Sumiklab
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Mataas na enerhiya
- Mga Sets ng Impormasyon sa Pagkuha ng Impormasyon
- Pagsasalin sa Data
- Java
L-P
- Pamumuno
- Linear Algebra
- Lohikal na pag-iisip
- Mga Modelo sa Pag-aaral ng Machine
- Mga Diskarte sa Pag-aaral ng Machine
- Matematika
- Matlab
- Mentoring
- Mga Sukatan
- Microsoft Excel
- Pagmimina Data ng Social Media
- Pagmomodelo ng Data
- Mga Modeling Tool
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Pagtatanghal
- Pagtugon sa suliranin
- Paggawa ng Visualization ng Data
- Pamamahala ng Proyekto
- Project Management Methodologies
- Mga Timeline ng Proyekto
- Programming
- Pagbibigay ng Patnubay sa IT Professionals
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Pag-uulat
- Pag-uulat ng Tool Software
- Mga Tool sa Pag-uulat
- Mga ulat
- Pananaliksik
- Pananaliksik
- Panganib na Modeling
- SAS
- Mga Wika sa Pag-Script
- Self Motivated
- SQL
- Istatistika
- Statistical Learning Models
- Statistical Modeling
- Supervisory
- Tableau
- Pagkuha ng Inisyatibo
- Testing Hypotheses
- Pagsasanay
- Pandiwang
- Paggawa nang hiwalay
- Pagsusulat
Magbasa Nang Higit Pa: Mga Pamagat ng Job Science ng Data
Kaugnay na mga Artikulo: Soft vs. Hard Skills | Paano Isama ang Mga Keyword sa Iyong Ipagpatuloy | Listahan ng Mga Keyword para sa Mga Resume at Mga Sulat ng Cover | Mga kasanayan sa pagtutulungan ng magkakasama | Ipagpatuloy ang Listahan ng Mga Kasanayan