Data Scientist Skills foar Resumes, Cover Letters en Interviews
Data-wittenskippers wurkje yn in ferskaat oan yndustry, reart fan tech nei medisinen nei reageare-ynstânsjes.
De kwalifikaasjes foar in baan yn de datawittenskip ferskille, om't de titel sa breed is. Dochs binne der bepaalde feardichheden wurkwesten sykje yn hast alle data wittenskipper. Data-wittenskippers moatte statistyske, analysearjende en rapportaazjes hawwe.
Hjir is in list mei datawittenskippenfeardigens foar resumens, ôfbringen fan letters, oanbiedingsapplikaasjes en ynterviews. Ynklusyf is in wiidweidige list fan 'e fiif wichtichste datawittenskippers, en ek in langere list fan noch mear relatearre feardichheden.
Hoe brûke Skillslisten
Jo kinne dizze feardichheden brûke yn jo wurksysteem. Earst kinne jo dizze feardigens wurden brûke yn jo resume . Yn 'e beskriuwing fan jo wurkhistoarje, kinne jo in pear fan dizze wichtige wurden brûke.
Twadder kinne jo dizze brûke yn jo dekkenbrief . Yn it lichem fan jo brief kinne jo ien of twa fan dizze feardichheden beäntwurdzje, en in spesifyk foarbyld jaan fan in tiid wêryn jo dizze feardigens yn 'e wurking bewize.
Uteinlik kinne jo dizze feardigenswizen yn in ynterview brûke. Soargje derfoar dat jo op syn minst in foarbyld fan in tiid hawwe dat jo elk fan 'e top fiif feardigens neamd hawwe.
Fansels sil elke funksje ferskate feardichheden en ûnderfiningen nedich is, so meitsje der wis fan dat jo de opdrachtbehearder sesje lêze en fokusje op de feardichheden dy't opnommen binne troch de wurkjouwer.
Besykje ek ús oare list fan feardichheden opnommen op wurk en type fan feardigens .
Top fiif datawittenskipper
Analytisch
Faaks is it wichtichste feardigens foar in datawittenskipper om ynformaasje te analysearjen. Data-wittenskippers moatte besjen en gefaarlik meitsje, grutte swadden fan gegevens. Se moatte modellen en trends sjen kinne yn 'e gegevens, en ferklearje dy patroanen. Dit alles makket sterke analytyske feardigens.
Kreativiteit
As goede data wittenskipper betsjuttet ek kreatyf. Earst moatte jo kreativiteit brûke om trends yn gegevens te beskôgjen. Twadder moatte jo ferbiningen meitsje tusken gegevens dy't net-feriene wienen. Dit makket in soad kreatyf tinken. Uteinlik moatte jo dizze gegevens ferklearje yn wize dy't dúdlik binne foar de bestjoerders by jo bedriuw. Dit freget faaks kreative analoochs en ferklearrings.
Kommunikaasje
Data-wittenskippers moatte net gewoan analysearje fan gegevens, mar se moatte ek de gegevens oanlizze oan oaren. Se moatte mooglik meitsje om gegevens te kommunisearjen foar minsken, ferklearje it belang fan patroanen yn 'e gegevens en liede oplossings. Dit omfetsje kompleette technyske problemen op in manier dy't maklik te begripen is. Faak freget kommunikaasje gegevens foar fisuele, mûnlinge, en skriftlike kommunikative feardigens.
Wiskunde
Wylst leuke feardichheden lykas analyze, kreativiteit en kommunikaasje binne wichtich, hurde feardichheden binne ek kritysk foar de baan. In gegevenswittenskipper nedich mathemfeardigens, benammen yn multybearbere kalkulus en lineêre algebra.
Programming
Data-wittenskippers fereask basieare kompetitive feardigens, mar programmingfeardigens binne benammen wichtich. Kodzjen kinne kritysk wêze foar hast alle datawittenskipsposysje. Kennis fan programmearrings as Java, R, Python, of SQL binne wichtich.
Data Scientist Skills
A-C
- Adaptabiliteit
- Algoritme
- Algoritmyske
- Analytisch
- Analytical Tools
- Analytics
- AppEngine
- Assertiveness
- AWS
- Grutte data
- C ++
- Kollaboraasje
- Kommunikaasje
- Kompjûterfeardichheden
- Konstruksjonele predictive modellen
- Rieplachtsje
- Ferkearde technyske ynformaasje nei net-technyske minsken
- CouchDB
- Algoritme meitsje
- Kontroles oanmeitsje om de justysje fan data te behearjen
- Kreativiteit
- Kritysk tinke
- Fergrutting relaasjes mei ynterne en eksterne stakeholders
- Klantentsjinst
D-J
- Data
- Data Analysis
- Data Analytics
- Data Manipulation
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Data Tools
- Data Mining
- D3.js
- Beslútfoarming
- Besluten
- Ûntwikkeling
- Dokumintaasje
- Drawing Konsensus
- ECL
- Evaluearje nije analysearre metodologyen
- Utfiering yn in Fast-Paced Miljeu
- Fermiljende gearkomsten
- Flare
- Google Visualisearring API
- Hadoop
- HBase
- Heech enerzjy
- Ynstellings ophelje fan data
- Ynterpretearjen fan gegevens
- Java
L-P
- Liederskip
- Lineêre Algebra
- Logysk tinke
- Masine learenmodellen
- Machine Learning Techniques
- Wiskunde
- Matlab
- Mentoring
- Metrics
- Microsoft Excel
- Minne Social Media Data
- Modeling data
- Modeling Tools
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Presintaasje
- Problem Solving
- Produktdatasualisearjen produkt meitsje
- Projektmanagement
- Projektmanagement Methodology
- Project Timelines
- Programming
- Providing guidance to IT professionals
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Melding
- Berjochtynstellingssoftware
- Berjochtynstruksjes
- Reports
- Ûndersyk
- Undersyk
- Risiko-modeling
- SAS
- Skripttalen
- Self Motivated
- SQL
- Statistyk
- Statistiche learenmodels
- Statistyske modeling
- Supervisory
- Tafel
- Taken Initiative
- Testing Hypotheses
- Trening
- Verbal
- Unôfhinklik wurkje
- Skriuwerij
Lês mear: Data Science Job Titels
Related Articles: Soft vs. Hard Skills | Hoe kinne Keywords yn jo werhelling befetsje? List fan Keywords foar Resumes en Cover Letters | Teamwurk Skills | Ferfetsje Skills List