Kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu cho hồ sơ, thư xin việc và phỏng vấn
Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ công nghệ cho tới các cơ quan chính phủ.
Trình độ cho một công việc trong khoa học dữ liệu thay đổi, bởi vì tiêu đề quá rộng. Tuy nhiên, có một số kỹ năng sử dụng lao động tìm kiếm trong hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần các kỹ năng thống kê, phân tích và báo cáo.
Dưới đây là danh sách các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu cho hồ sơ, thư xin việc, đơn xin việc và phỏng vấn. Bao gồm là danh sách chi tiết về năm kỹ năng khoa học dữ liệu quan trọng nhất, cũng như danh sách các kỹ năng liên quan nhiều hơn nữa.
Cách sử dụng Danh sách kỹ năng
Bạn có thể sử dụng các danh sách kỹ năng này trong suốt quá trình tìm kiếm công việc của mình. Thứ nhất, bạn có thể sử dụng các từ kỹ năng này trong hồ sơ của bạn. Trong mô tả về lịch sử công việc của bạn, bạn có thể muốn sử dụng một số từ khóa này.
Thứ hai, bạn có thể sử dụng chúng trong thư xin việc của bạn. Trong phần thân thư của bạn, bạn có thể đề cập đến một hoặc hai kỹ năng này, và đưa ra một ví dụ cụ thể về thời gian khi bạn thể hiện những kỹ năng đó trong công việc.
Cuối cùng, bạn có thể sử dụng những từ kỹ năng này trong một cuộc phỏng vấn. Hãy chắc chắn rằng bạn có ít nhất một ví dụ về thời gian bạn đã chứng minh mỗi năm kỹ năng hàng đầu được liệt kê ở đây.
Tất nhiên, mỗi công việc sẽ yêu cầu các kỹ năng và kinh nghiệm khác nhau, vì vậy hãy chắc chắn rằng bạn đọc kỹ mô tả công việc, và tập trung vào các kỹ năng được liệt kê bởi nhà tuyển dụng.
Ngoài ra, hãy xem lại các danh sách kỹ năng khác của chúng tôi được liệt kê theo công việc và loại kỹ năng .
Năm kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu
Phân tích
Có lẽ kỹ năng quan trọng nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu là có thể phân tích thông tin. Các nhà khoa học dữ liệu phải xem xét và hiểu được, các dữ liệu lớn. Họ phải có khả năng thấy các mẫu và xu hướng trong dữ liệu và giải thích các mẫu đó. Tất cả điều này đều có kỹ năng phân tích mạnh mẽ.
Sáng tạo
Là một nhà khoa học dữ liệu tốt cũng có nghĩa là sáng tạo. Thứ nhất, bạn phải sử dụng tính sáng tạo để phát hiện xu hướng dữ liệu. Thứ hai, bạn cần tạo kết nối giữa dữ liệu có vẻ không liên quan. Điều này có rất nhiều suy nghĩ sáng tạo. Cuối cùng, bạn cần giải thích dữ liệu này theo những cách rõ ràng cho các giám đốc điều hành tại công ty của bạn. Điều này thường đòi hỏi sự tương đồng và giải thích sáng tạo.
Giao tiếp
Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ phải phân tích dữ liệu mà còn phải giải thích dữ liệu đó cho người khác. Họ phải có khả năng giao tiếp dữ liệu cho mọi người, giải thích tầm quan trọng của các mẫu trong dữ liệu và đề xuất các giải pháp. Điều này liên quan đến việc giải thích các vấn đề kỹ thuật phức tạp theo cách dễ hiểu. Thông thường, truyền dữ liệu yêu cầu kỹ năng giao tiếp bằng hình ảnh, bằng miệng và bằng văn bản.
toán học
Trong khi các kỹ năng mềm như phân tích, sáng tạo và giao tiếp là quan trọng, kỹ năng cứng cũng rất quan trọng đối với công việc. Một nhà khoa học dữ liệu cần các kỹ năng toán học, đặc biệt trong phép tính đa biến và đại số tuyến tính.
Lập trình
Các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu các kỹ năng máy tính cơ bản, nhưng kỹ năng lập trình đặc biệt quan trọng. Có khả năng mã là rất quan trọng đối với hầu như bất kỳ vị trí nhà khoa học dữ liệu nào. Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python, hoặc SQL là quan trọng.
Kỹ năng khoa học dữ liệu
AC
- Khả năng thích ứng
- Thuật toán
- Thuật toán
- Phân tích
- Công cụ phân tích
- phân tích
- Ứng dụng động cơ
- Tính quyết đoán
- AWS
- Dữ liệu lớn
- C ++
- Cộng tác
- Giao tiếp
- Kỹ năng tin học
- Xây dựng mô hình dự đoán
- Tư vấn
- Truyền đạt thông tin kỹ thuật cho người không kỹ thuật
- CouchDB
- Tạo thuật toán
- Tạo điều khiển để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu
- Sáng tạo
- Tư duy phê phán
- Tuân thủ mối quan hệ với các bên liên quan bên trong và bên ngoài
- Dịch vụ khách hàng
D – J
- Dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Thao tác dữ liệu
- Data Wrangling
- Công cụ khoa học dữ liệu
- Công cụ dữ liệu
- Khai thác dữ liệu
- D3.js
- Quyết định
- Cây quyết định
- Phát triển
- Tài liệu
- Vẽ sự đồng thuận
- ECL
- Đánh giá các phương pháp phân tích mới
- Thực hiện trong một môi trường có nhịp độ nhanh
- Tạo điều kiện cho cuộc họp
- Bùng phát
- API Google Visualization
- Hadoop
- HBase
- Năng lượng cao
- Bộ dữ liệu truy xuất thông tin
- Diễn giải dữ liệu
- Java
L – P
- Khả năng lãnh đạo
- Đại số tuyến tính
- Suy nghĩ logic
- Mô hình học máy
- Kỹ thuật học máy
- toán học
- Matlab
- Mentoring
- Số liệu
- Microsoft Excel
- Khai thác dữ liệu truyền thông xã hội
- Dữ liệu mô hình hóa
- Công cụ tạo mô hình
- Phép tính đa biến
- Perl
- PowerPoint
- Trình bày
- Giải quyết vấn đề
- Tạo hình ảnh hóa dữ liệu
- Quản lý dự án
- Phương pháp quản lý dự án
- Lịch trình dự án
- Lập trình
- Cung cấp hướng dẫn cho chuyên gia CNTT
- Python
R – W
- R
- Raphael.js
- Báo cáo
- Phần mềm công cụ báo cáo
- Công cụ báo cáo
- Báo cáo
- Nghiên cứu
- Nghiên cứu
- Mô hình rủi ro
- SAS
- Ngôn ngữ kịch bản
- Tự động
- SQL
- Số liệu thống kê
- Mô hình học tập thống kê
- Mô hình thống kê
- Giám sát
- Hoạt cảnh
- Tham gia sáng kiến
- Thử nghiệm giả thuyết
- Đào tạo
- Lời nói
- Làm việc độc lập
- Viết
Đọc thêm: Tiêu đề công việc dữ liệu khoa học
Bài viết liên quan: Kỹ năng mềm và cứng | Cách bao gồm từ khóa trong hồ sơ của bạn | Danh sách các từ khóa cho hồ sơ và thư xin việc | Kỹ năng làm việc theo nhóm | Tiếp tục danh sách kỹ năng