Wichtige berufliche Fähigkeiten für Datenwissenschaftler

Über 2.Laut Research werden täglich 5 Quintillionen Bytes von Daten erstellt.Datenwissenschaftler helfen Organisationen dabei, diese Daten zu interpretieren, zu interpretieren und zu visualisieren. Es ist nicht überraschend, dass der Job boomt. Nach Angaben des Bureau of Labour Statistics werden die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich bis 2029 voraussichtlich um 15% wachsen, viel schneller als der Durchschnitt.

Obwohl nicht alle erfolgreichen Datenwissenschaftler einen Hochschulabschluss haben, haben viele zumindest einen Bachelor -Abschluss in Data Science oder ein verwandtes Feld. Einige haben auch Graduiertenabschlüsse, einschließlich Master's, PH.D., und/oder Graduiertenzertifizierungen.

Welche Fähigkeiten benötigen Sie, um Datenwissenschaftler zu sein??

"Datenwissenschaftler" ist ein breiter Begriff, der sich auf eine Reihe verschiedener Karrieren beziehen kann. Im Allgemeinen analysiert ein Datenwissenschaftler Daten, um wissenschaftliche Prozesse, Markttrends und Risikomanagement zu erfahren.

Einige Jobtitel in Data Science sind Datenanalyst, Dateningenieur, Computer- und Informationswissenschaftler, Operations Research Analyst und Computer Systems Analyst.

Datenwissenschaftler arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, die von Technik über Medizin über Regierungsbehörden reichen.Die Qualifikationen für einen Job in Data Science variieren, da der Titel so breit ist. Es gibt jedoch bestimmte Fähigkeiten, nach denen Arbeitgeber in fast jedem Datenwissenschaftler suchen. Zum Beispiel benötigen Datenwissenschaftler starke statistische, analytische, Berichtsfähigkeiten und mehr.

Arten von Datenwissenschaftlerfähigkeiten

Analytische Fähigkeiten

Die vielleicht wichtigste Fähigkeit für einen Datenwissenschaftler ist es, Informationen analysieren zu können. Datenwissenschaftler betrachten und verstehen große Datenmengen. Sie müssen in der Lage sein, Muster und Trends zu sehen und eine Vorstellung davon zu haben, was diese Muster bedeuten. All dies erfordert starke analytische Fähigkeiten.

• Künstliche Intelligenz
• Große Daten
• Business Intelligence
• Konstruktion von Vorhersagemodellen
• Erstellen von Kontrollen, um die Genauigkeit der Daten zu gewährleisten
• Kritisches Denken
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung
• Datenanalyse
• Datenbankmanagement
• Datenmanipulation
• Daten umstreiten
• Data Science Tools / Datenwerkzeuge
• Data Mining
• DevOps
• Bewertung neuer analytischer Methoden
• Daten interpretieren
• Metriken
• Social -Media -Daten abbauen
• Modellierungsdaten
• Modellierungswerkzeuge
• Wahrscheinlichkeit und Statistik
• Forschung
• Risikomodellierung
• Hypothesen testen

Aufgeschlossenheit

Ein guter Datenwissenschaftler zu sein bedeutet auch, kreativ zu sein. Zunächst müssen Sie offen sein, um Trends in Daten zu erkennen. Zweitens müssen Sie Verbindungen zwischen Daten herstellen, die nicht mit jemandem zu tun haben, der voreingenommen ist. Dies erfordert viel Aufgeschlossenheit. Schließlich müssen Sie diese Daten auf eine Weise erklären, die den Führungskräften in Ihrem Unternehmen klar ist. Dies erfordert oft kreative Analogien und Erklärungen.

• Anpassungsfähigkeit
• Nicht-technische Menschen vermitteln
• Kreativität
• Neugier
• Entscheidungsfindung
• Entscheidungsbäume
• Ausführung in einer schnelllebigen Umgebung
• Innovation
• Logisches Denken
• Probleme lösen
• Unabhängig arbeiten

Kommunikation

Datenwissenschaftler müssen nicht nur Daten analysieren, sondern diese Daten auch anderen erklären. Sie müssen in der Lage sein, Daten an Menschen unterschiedlicher Fähigkeiten mitzubringen, die Bedeutung von Mustern in den Daten zu erläutern und Lösungen vorzuschlagen. Dies beinhaltet die Erklärung komplexer technischer Probleme auf eine Weise, die leicht zu verstehen ist. Die Kommunikation von Daten erfordert häufig visuelle, mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.

• Durchsetzungsvermögen
• Zusammenarbeit
• Beratung
• Aufbau von Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern
• Kundendienst
• Dokumentation
• Konsens zeichnen
• Erleichterung von Treffen
• Führung
• Mentoring
• Präsentation
• Projektmanagement
• Projektzeitpläne
• Bereitstellung von Richtlinien für IT -Profis
• Berichterstattung
• Geschichtenerzählen
• Aufsichtsfähigkeiten
• Ausbildung
• Verbale Kommunikation
• Schriftliche Kommunikation

Mathematik

Während Soft Skills wie Analyse, Kreativität und Kommunikation wichtig sind, sind harte Fähigkeiten auch für den Job von entscheidender Bedeutung. Ein Datenwissenschaftler benötigt starke mathematische Fähigkeiten, insbesondere in multivariabler Kalkül und linearer Algebra.

• Identifizierung von Algorithmen
• Algorithmen erstellen und aufrechterhalten
• Datensätze für Informationsabrufe
• Lineare Algebra
• Modelle für maschinelles Lernen
• Techniken für maschinelles Lernen
• Multivariable Infinitesimalrechnung
• Statistiken
• Statistische Lernmodelle
• Statistische Modellierung

Programmier- und technische Produktion

Datenwissenschaftler benötigen grundlegende Computerkenntnisse, aber Programmierkenntnisse sind besonders wichtig. In der Lage zu sein, zu codieren, ist für fast jede Position des Datenwissenschaftlers von entscheidender Bedeutung. Kenntnis von Programmiersprachen wie Java, R, Python oder SQL ist unerlässlich.

• APPENGINE
• Amazon Web Services (AWS)
• Amcharts
• Apache Funken
• C++
• Computerfähigkeiten
• Couchdb
• JS
• ECL
• Fackel
• Google Visualisierungs -API
• Hadoop
• Hbase
• Highcharts
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSql
• Perl
• Python
• R
• Berichterstattung Toolsoftware
• SaaS
• SAS
• Skriptsprachen
• Sql
• Tische und Abfragen
• Tableau
• Tensorflow

Mehr Datenwissenschaftlerfähigkeiten

• Social -Media -Daten abbauen
• Tische und Abfragen
• Projektmanagement
• Projektzeitpläne
• Aufbau von Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern
• Kundendienst
• APPENGINE
• Amazon Web Services (AWS)
• Couchdb
• JS
• ECL
• Fackel
• Google Visualisierungs -API
• Hadoop
• Hbase
• R
• SAS
• Skriptsprachen
• Mobile Geräte
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Künstliche Intelligenz (KI)
• Apache Funken
• Neugier
• Business Intelligence
• Innovation

Wie Sie Ihre Fähigkeiten hervorheben können

Fügen Sie Ihrem Lebenslauf relevante Fähigkeiten hinzu: Geben Sie Ihre Fähigkeiten in Ihrem Lebenslauf in eine erste Zusammenfassung der Qualifikationen, in Ihren Abschnitt mit dem Arbeitsverlauf oder in einer Tech-Tabelle ein, in der Ihre Hardware- und Software-Fähigkeiten beschrieben werden.

Heben Sie die Fähigkeiten in Ihrem Anschreiben hervor: Sie sollten auch Ihren Befehl über die wichtigsten dieser Fähigkeiten in Ihrem Anschreiben beschreiben.

Verwenden Sie Fähigkeiten in Ihrem Vorstellungsgespräch: Achten Sie in Ihrem Interview unbedingt mit Beispielen für Ihre Fähigkeiten.