مهارت های دانشمند داده برای رزومه، نامه نامه و مصاحبه ها
دانشمندان داده در صنایع مختلف کار می کنند، از تکنولوژی به پزشکی به سازمان های دولتی.
مدارک تحصیلی برای کار در علوم داده متفاوت است، زیرا عنوان بسیار گسترده است. با این حال، مهارت های خاصی وجود دارد که کارفرمایان تقریبا در هر دانشمند اطلاعاتی دنبال می کنند. دانشمندان داده نیاز به مهارت های آماری، تحلیلی و گزارشدهی دارند.
در اینجا یک لیست از مهارت های دانشمند داده برای رزومه، نامه های پوشش، درخواست های شغلی و مصاحبه ها است. شامل لیستی از پنج مهارت مهم دانشمند داده ها و همچنین یک لیست طولانی از مهارت های مرتبط با آن است.
چگونه از لیست های مهارت استفاده کنید
شما می توانید از این لیست مهارت در فرآیند جستجوی شغلی خود استفاده کنید. اولا شما می توانید از این کلمات مهارت در رزومه خود استفاده کنید. در شرح سابقه کار شما ممکن است بخواهید از برخی از این کلمات کلیدی استفاده کنید.
ثانیا، شما می توانید از این موارد در نامه ی کتبی خود استفاده کنید. در متن نامه شما می توانید یکی یا دو مورد از این مهارت ها را ذکر کنید و مثال خاصی از زمان هایی که این مهارت ها را در محل کار نشان داده اید نشان می دهد.
در نهایت شما می توانید از این کلمات مهارت در مصاحبه استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که حداقل یک نمونه از زمان که هر یک از پنج مهارت بالقوه ذکر شده در اینجا را نشان دادید.
البته هر شغل نیاز به مهارت و تجربه متفاوت دارد، بنابراین اطمینان حاصل کنید که شرح شغل را با دقت بخوانید و تمرکز بر مهارت های ذکر شده توسط کارفرمایان باشد.
همچنین لیست های دیگر مهارت های لیست شده توسط شغل و نوع مهارت را بررسی کنید .
بالا پنج مهارت دانشمند داده
تحلیلی
شاید مهمترین مهارت برای یک دانشمند داده، بتواند اطلاعات را تجزیه و تحلیل کند. دانشمندان داده ها باید داده های بزرگ را درک کنند و درک کنند. آنها باید الگوهای و روند داده ها را ببینند و این الگوهای را توضیح دهند. همه این مهارت های تحلیلی قوی را می گیرد.
خلاقیت
یک دانشمند اطلاعات خوب نیز به معنای خلاقیت است. اولا، شما باید از خلاقیت استفاده کنید تا روند اطلاعات را مشخص کند. ثانیا، شما نیاز به ایجاد ارتباط بین داده هایی دارید که ممکن است به نظر برسند. این طول می کشد بسیاری از تفکر خلاق. در نهایت، شما باید این اطلاعات را به شیوه ای که برای شرکت های اجرایی واضح است توضیح دهید. این اغلب نیاز به تقلید و توضیحات خلاقانه دارد.
ارتباطات
دانشمندان داده ها نه تنها باید داده ها را تحلیل کنند، بلکه باید این داده ها را به دیگران توضیح دهند. آنها باید قادر به برقراری ارتباط با افراد باشند، اهمیت الگوهای داده ها را توضیح دهند و راه حل ها را پیشنهاد کنند. این شامل توضیح دادن مسائل فنی پیچیده به شیوه ای است که به راحتی قابل درک است. اغلب، اطلاعات ارتباطی نیاز به مهارت های ارتباطی بصری، خوراکی و نوشته ای دارد.
ریاضیات
در حالی که مهارت های نرم افزاری مانند تجزیه و تحلیل، خلاقیت و ارتباطات مهم هستند، مهارت های سخت نیز برای کار مهم هستند. یک دانشمند داده نیاز به مهارت های ریاضی، به ویژه در محاسبات چند متغیره و جبر خطی.
برنامه نويسي
دانشمندان داده نیاز به مهارت های رایانه ای پایه دارند، اما مهارت های برنامه نویسی بسیار مهم هستند. قادر بودن به کد تقریبا برای هر دانشمند اطلاعاتی مهم است. دانش زبان های برنامه نویسی مانند Java، R، Python یا SQL اهمیت دارد.
مهارت دانشمند داده
A-C
- سازگاری
- الگوریتم ها
- الگوریتمیک
- تحلیلی
- ابزار تحلیلی
- تجزیه و تحلیل
- AppEngine
- اذعان
- AWS
- اطلاعات بزرگ
- سی ++
- همکاری
- ارتباطات
- مهارت های کامپیوتری
- ساخت مدل های پیش بینی شده
- مشاوره
- انتقال اطلاعات فنی به افراد غیر فنی
- CouchDB
- ایجاد الگوریتم ها
- ایجاد کنترل برای اطمینان از دقت داده ها
- خلاقیت
- تفکر انتقادی
- اصلاح روابط با صاحبان داخلی و خارجی
- خدمات مشتری
دی جی
- داده ها
- تحلیل داده ها
- تجزیه و تحلیل داده ها
- دستکاری داده
- خراب شدن داده ها
- ابزارهای داده ای
- ابزارهای داده
- داده کاوی
- D3.js
- تصمیم سازی
- درختان تصمیم گیری
- توسعه
- مستند سازی
- تصویب موافقت نامه
- ECL
- ارزیابی روشهای تحلیلی جدید
- اجرای یک محیط پر سرعت
- تسهیل جلسات
- فلاش
- API ویژوال گوگل
- هادوپ
- HBase
- انرژی بالا
- مجموعه داده های بازیابی اطلاعات
- تفسیر داده ها
- جاوا
L-P
- رهبری
- جبر خطی
- تفکر منطقی
- مدل های یادگیری ماشین
- تکنیک های یادگیری ماشین
- ریاضیات
- متلب
- مربیگری
- معیارهای
- مایکروسافت اکسل
- معدن داده های رسانه های اجتماعی
- مدل سازی داده ها
- ابزار مدل سازی
- محاسبات چند متغیره
- پرل
- پاورپوینت
- ارائه
- حل مشکل
- تهیه تصاویر تجسم داده
- مدیریت پروژه
- روش های مدیریت پروژه
- Timelines پروژه
- برنامه نويسي
- ارائه راهنمایی برای متخصصین IT
- پایتون
R-W
- ر
- Raphael.js
- گزارش نویسی
- گزارش ابزار ابزار
- گزارش ابزارها
- گزارش ها
- پژوهش
- تحقیق
- مدلسازی ریسک
- SAS
- زبانهای اسکریپتی
- خود انگیزه
- SQL
- آمار
- مدل های آماری آماری
- مدلسازی آماری
- نظارت
- تابلو فرش
- ابتکار عمل
- تست فرضیه ها
- آموزش
- کلامی
- کار مستقل
- نوشتن
بیشتر بخوانید: مقالات شغلی علوم اطلاعات
مقالات مرتبط: نرم و سخت مهارت | چگونه کلمات کلیدی را در رزومه خود اضافه کنید فهرست کلمات کلیدی برای رزومه و نامه نامه | مهارت های تیم کاری | فهرست مهارت های رزومه