Ważne umiejętności zawodowe dla naukowców danych

Ponad 2.5 kwintillion bajtów danych jest tworzonych codziennie, zgodnie z badaniami.Naukowcy danych pomagają organizacjom rozwijać się, interpretować i wizualizować te dane. Nic dziwnego, że praca jest kwitnąca. Według Bureau of Labor Statistics, możliwości kariery w tej dziedzinie wzrosną o 15% do 2029 r., Znacznie szybciej niż średnia.

Chociaż nie wszyscy udani naukowcy z danych mają stopnie naukowe, wielu ma przynajmniej tytuł licencjata w dziedzinie nauki o danych lub powiązaną dziedzinę. Niektóre mają również stopnie naukowe, w tym magister, pH.D., i/lub certyfikaty absolwentów.

Jakie umiejętności potrzebujesz, aby być naukowcem danych?

„Naukowiec danych” to szeroki termin, który może odnosić się do wielu różnych karier. Ogólnie rzecz biorąc, naukowcy danych analizuje dane, aby dowiedzieć się o procesach naukowych, trendach rynkowych i zarządzaniu ryzykiem.

Niektóre tytuły zadań w naukach danych obejmują analityk danych, inżynier danych, naukowcy z badań komputerowych i informacji, analityk badań operacyjnych i analityk systemów komputerowych.

Naukowcy danych pracują w różnych branżach, od technologii po medycynę po agencje rządowe.Kwalifikacje do pracy w nauce danych są różne, ponieważ tytuł jest tak szeroki. Istnieją jednak pewne umiejętności, których pracodawcy szukają w prawie każdym naukowcy danych. Na przykład naukowcy danych potrzebują silnych umiejętności statystycznych, analitycznych, raportowania i innych.

Rodzaje umiejętności naukowców danych

Umiejętności analityczne

Być może najważniejszą umiejętnością dla naukowca danych jest możliwość analizy informacji. Naukowcy danych patrzą i rozumieją duże ilości danych. Muszą być w stanie zobaczyć wzory i trendy i mieć pojęcie o tym, co oznaczają te wzorce. Wszystko to wymaga silnych umiejętności analitycznych.

• Sztuczna inteligencja
• Big Data
• Business Intelligence
• Konstruowanie modeli predykcyjnych
• Tworzenie kontroli w celu zapewnienia dokładności danych
• Krytyczne myślenie
• Analiza danych
• Wizualizacja danych
• Analityka danych
• Zarządzania bazami danych
• Manipulacja danymi
• Przekształcanie danych
• Narzędzia do nauki danych / narzędzia do danych
• Wydobycie danych
• Devops
• Ocena nowych metodologii analitycznych
• Interpretacja danych
• Metryka
• Wydobywanie danych w mediach społecznościowych
• Dane dotyczące modelowania
• Narzędzia do modelowania
• Prawdopodobieństwo i statystyka
• Badania
• Modelowanie ryzyka
• Testowanie hipotez

Otwartość

Bycie dobrym naukowcem danych oznacza także bycie kreatywnym. Po pierwsze, musisz mieć otwarty umysł, aby dostrzec trendy w danych. Po drugie, musisz nawiązać połączenia między danymi, które mogą wydawać się niezwiązane z kimś, kto jest stronniczy. To wymaga dużo otwartości. Na koniec musisz wyjaśnić te dane w sposób, który jest jasny dla kierownictwa w Twojej firmie. To często wymaga twórczych analogii i wyjaśnień.

• Zdolność adaptacji
• Przekazywanie informacji technicznych osobom nietechnicznym
• Kreatywność
• Ciekawość
• Podejmowanie decyzji
• Drzewa decyzyjne
• Wykonanie w szybkim środowisku
• Innowacja
• Logiczne myślenie
• Rozwiązywanie problemów
• Praca niezależnie

Komunikacja

Naukowcy danych muszą nie tylko analizować dane, ale także muszą wyjaśnić, że dane innym. Muszą być w stanie przekazywać dane osobom o różnych zestawach umiejętności, wyjaśnić znaczenie wzorców w danych i sugerować rozwiązania. Obejmuje to wyjaśnienie złożonych problemów technicznych w sposób łatwy do zrozumienia. Często komunikowanie danych wymaga umiejętności komunikacji wizualnej, ustnej i pisemnej.

• Pewność siebie
• Współpraca
• Ordynacyjny
• Kultywowanie relacji z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi
• Obsługa klienta
• Dokumentowanie
• Rysowanie konsensusu
• Ułatwianie spotkań
• Przywództwo
• Mentoring
• Prezentacja
• Zarządzanie projektem
• Harmonogramy projektu
• Dostarczanie wytycznych dla specjalistów IT
• Raportowanie
• Umiejętności opowiadania historii
• Umiejętności nadzorcze
• Szkolenie
• Komunikacja werbalna
• Komunikacja pisemna

Matematyka

Podczas gdy umiejętności miękkie, takie jak analiza, kreatywność i komunikacja są ważne, umiejętności twarde są również kluczowe dla pracy. Naukowiec danych potrzebuje silnych umiejętności matematycznych, szczególnie w rachunku wielowymiarowym i algebrze liniowej.

• Identyfikacja algorytmów
• Tworzenie i utrzymanie algorytmów
• Zestawy danych pobierania informacji
• Algebra liniowa
• Modele uczenia maszynowego
• Techniki uczenia maszynowego
• Rachunek wielowymiarowy
• Statystyka
• Statystyczne modele uczenia się
• Modelowanie statystyczne

Programowanie i podanie techniczne

Naukowcy danych wymagają podstawowych umiejętności komputerowych, ale umiejętności programowania są szczególnie ważne. Możliwość kodowania ma kluczowe znaczenie dla prawie każdej pozycji naukowca danych. Niezbędna jest znajomość języków programowania, takich jak Java, R, Python lub SQL.

• Apelacja
• Amazon Web Services (AWS)
• Amcharts
• Apache Spark
• C++
• Znajomość obsługi komputera
• Couchdb
• JS
• ECL
• Migotać
• API Google Visualization
• Hadoop
• Hbase
• Highcharts
• Jawa
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NOSQL
• Perl
• Pyton
• R
• Oprogramowanie narzędzi raportowania
• Saa
• Sas
• Języki scenariusze
• SQL
• Tabele i zapytania
• Żywy obraz
• Tensorflow

Więcej umiejętności naukowców danych

• Wydobywanie danych w mediach społecznościowych
• Tabele i zapytania
• Zarządzanie projektem
• Harmonogramy projektu
• Kultywowanie relacji z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi
• Obsługa klienta
• Apelacja
• Amazon Web Services (AWS)
• Couchdb
• JS
• ECL
• Migotać
• API Google Visualization
• Hadoop
• Hbase
• R
• Sas
• Języki scenariusze
• Urządzenia mobilne
• Microsoft Office Suite
• Saa
• Sztuczna inteligencja (AI)
• Apache Spark
• Ciekawość
• Business Intelligence
• Innowacja

Jak wyróżnić swoje umiejętności

Dodaj odpowiednie umiejętności do swojego CV: Dołącz swoje umiejętności w CV w początkowym podsumowaniu kwalifikacji, w sekcji historii pracy lub w tabeli technologicznej opisującej umiejętności sprzętowe i oprogramowania.

Podkreśl umiejętności w liście motywacyjnym: Powinieneś także opisać swoje polecenie najważniejszych z tych umiejętności w liście motywacyjnym.

Używaj umiejętności w rozmowie o pracę: W wywiadzie pamiętaj, aby poprawić swoje odpowiedzi dzięki przykładom swoich umiejętności.