Data Scientist Färdigheter för CV, Cover Letters, och intervjuer
Datavetenskapare arbetar inom olika branscher, allt från teknik till medicin till myndigheter.
Kvalifikationerna för ett jobb inom datavetenskap varierar, eftersom titeln är så bred. Det finns emellertid vissa färdigheter som arbetsgivare letar efter i nästan alla datavetenskapare. Datavetenskapare behöver statistiska, analytiska och rapporterande färdigheter.
Här är en lista över datavetenskapliga färdigheter för CV, omslag, jobbansökningar och intervjuer. Ingår är en detaljerad lista över de fem viktigaste datavetenskapsmännen, samt en längre lista över ännu mer relaterade färdigheter.
Hur man använder färdighetslistor
Du kan använda dessa färdighetslistor i hela jobbsökningen. För det första kan du använda dessa färdighetsord i ditt CV . I beskrivningen av din arbetshistoria kanske du vill använda några av dessa nyckelord.
För det andra kan du använda dessa i ditt brev . I kroppen i ditt brev kan du nämna en eller två av dessa färdigheter och ge ett specifikt exempel på en tid när du demonstrerade dessa färdigheter på jobbet.
Slutligen kan du använda dessa färdighetsord i en intervju. Se till att du har minst ett exempel på en tid som du demonstrerade var och en av de fem bästa färdigheterna som anges här.
Naturligtvis kommer varje jobb att kräva olika färdigheter och erfarenheter, så se till att du läser jobbet noga och fokusera på de färdigheter som anges av arbetsgivaren.
Granska även våra andra listor med färdigheter listade efter jobb och typ av skicklighet .
Top Five Data Scientist Färdigheter
Analytisk
Kanske är den viktigaste färdigheten för en datavetenskapare att kunna analysera information. Datavetenskapare måste titta på och ge mening om stora dataöverföringar. De måste kunna se mönster och trender i data och förklara dessa mönster. Allt detta tar starka analytiska färdigheter.
Kreativitet
Att vara en bra datavetenskapsman betyder också att vara kreativ. För det första måste du använda kreativitet för att upptäcka trender i data. För det andra måste du koppla mellan data som kan verka orelaterade. Detta kräver mycket kreativt tänkande. Slutligen måste du förklara dessa uppgifter på sätt som är tydliga för cheferna hos ditt företag. Detta kräver ofta kreativa analogier och förklaringar.
Kommunikation
Datavetenskapare behöver inte bara analysera data, men de måste också förklara den data för andra. De måste kunna kommunicera data till människor, förklara vikten av mönster i data och föreslå lösningar. Detta innebär att man förklarar komplexa tekniska problem på ett sätt som är lätt att förstå. Ofta kräver kommunikationsdata visuell, muntlig och skriftlig kommunikationsförmåga.
Matematik
Medan mjuka färdigheter som analys, kreativitet och kommunikation är viktiga, är hårda färdigheter också kritiska för jobbet. En datavetenskapare behöver matematiska färdigheter, särskilt i multivariabel kalkyl och linjär algebra.
Programmering
Datavetenskapare behöver grundläggande datorkunskaper, men programmeringskunskaper är särskilt viktiga. Att kunna kodas är avgörande för nästan vilken datavetenskaplig position som helst. Kunskap om programmeringsspråk som Java, R, Python eller SQL är viktigt.
Datavetenskapliga färdigheter
VÄXELSTRÖM
- anpassnings~~POS=TRUNC
- algoritmer
- algoritmisk
- Analytisk
- Analytiska verktyg
- Analytics
- AppEngine
- Självsäkerhet
- AWS
- Stora data
- C ++
- Samarbete
- Kommunikation
- Datorfärdigheter
- Konstruera prediktiva modeller
- Consulting
- Överföra teknisk information till icke-tekniska personer
- CouchDB
- Skapa algoritmer
- Skapa kontroller för att säkerställa noggrannhet av data
- Kreativitet
- Kritiskt tänkande
- Odlingsrelationer med interna och externa intressenter
- Kundservice
D-J
- Data
- Dataanalys
- Data Analytics
- Manipulation av data
- Data Wrangling
- Datavetenskap verktyg
- Data Verktyg
- Data Mining
- d3.js
- Beslutsfattande
- Beslut Träd
- Utveckling
- dokumentera
- Ritningskonsensus
- ECL
- Utvärdering av nya analytiska metoder
- Exekvera i en snabba miljö
- Underlättande möten
- Blossa
- API för Google Visualization
- Hadoop
- HBase
- Hög energi
- Information Retrieval Dataset
- Tolkning av data
- java
L-P
- Ledarskap
- Linjär algebra
- Logiskt tänkande
- Maskininlärningsmodeller
- Maskininlärningstekniker
- Matematik
- Matlab
- mentorskap
- Metrik
- Microsoft excel
- Mining Social Media Data
- Modelleringsdata
- Modelleringsverktyg
- Multivariabel Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Presentation
- Problemlösning
- Produktion av datavisualiseringar
- Projektledning
- Projektledningsmetoder
- Projekt Tidslinjer
- Programmering
- Att ge vägledning till IT-proffs
- Pytonorm
R-W
- R
- Raphael.js
- rapportering
- Rapporteringsverktygsprogramvara
- Rapporteringsverktyg
- rapporter
- Forskning
- forska
- Riskmodellering
- SAS
- Scripting Languages
- Självmotiverad
- SQL
- Statistik
- Statistiska lärandemodeller
- Statistisk modellering
- tillsyns
- Tablå
- Med initiativ
- Testa hypoteser
- Träning
- Verbal
- Arbeta självständigt
- Skrift
Läs mer: Datatekniska jobbtitel
Relaterade artiklar: Soft vs Hard Skills | Så här tar du med nyckelord i ditt CV | Förteckning över nyckelord för CV och omslagsbrev | Teamwork Färdigheter | Fortsätt kompetenslista