Данные Список и примеры Ученых-Наставников

Ученый данных - это широкий термин, который может относиться к нескольким типам карьеры. Как правило, ученый-аналитик анализирует данные, чтобы узнать о научных процессах. Некоторые должности в области науки о данных включают в себя аналитика данных, инженера по данным, научного сотрудника по компьютерным и информационным исследованиям, аналитика по операционным исследованиям и аналитика компьютерных систем.

Ученые-ученые работают в самых разных отраслях: от технологий до медицины до правительственных учреждений.

Квалификация для работы в науке о данных различна, потому что заголовок настолько широк. Тем не менее, есть определенные навыки, которые работодатели ищут почти у каждого научного сотрудника. Ученым-исследователям необходимы статистические, аналитические и отчетные навыки.

Вот список навыков ученого данных для резюме, сопроводительных писем, заявок на работу и собеседований. Включен подробный список пяти наиболее важных данных ученого, а также более длинный список еще более связанных навыков.

Как использовать списки навыков

Вы можете использовать эти списки навыков в течение всего процесса поиска работы. Во-первых, вы можете использовать эти слова умения в своем резюме. В описании вашей истории работы вы можете использовать некоторые из этих ключевых слов.

Во-вторых, вы можете использовать их в сопроводительном письме. В теле письма вы можете указать одно или два из этих навыков и дать конкретный пример времени, когда вы продемонстрировали эти навыки на работе.

Наконец, вы можете использовать эти слова умения в интервью. Убедитесь, что у вас есть хотя бы один пример того, как вы продемонстрировали каждое из пяти лучших навыков, перечисленных здесь.

Конечно, для каждой работы требуются разные навыки и опыт, поэтому внимательно прочитайте описание работы и сосредоточьтесь на навыках, указанных работодателем.

Также ознакомьтесь с нашими другими списками навыков, перечисленных по заданию и типу навыков.

Пять лучших ученых-ученых Ученые

Аналитические
Возможно, самым важным умением для научного сотрудника данных является возможность анализировать информацию. Ученые-исследователи должны смотреть и анализировать большие объемы данных. Они должны уметь видеть закономерности и тенденции в данных и объяснять эти шаблоны. Все это требует сильных аналитических навыков.

Творчество
Быть хорошим ученым по данным также означает быть творческим. Во-первых, вы должны использовать креативность для определения тенденций в данных. Во-вторых, вам нужно установить связи между данными, которые могут показаться не связанными. Это требует много творческого мышления. Наконец, вам нужно объяснить эти данные способами, которые понятны руководителям вашей компании. Это часто требует творческих аналогов и объяснений.

Связь
Ученые-данные не только должны анализировать данные, но также должны объяснять эти данные другим. Они должны иметь возможность передавать данные людям, объяснять важность шаблонов в данных и предлагать решения.Это включает в себя объяснение сложных технических проблем таким образом, который легко понять. Часто для передачи данных требуются визуальные, устные и письменные навыки общения.

Математика
Хотя мягкие навыки, такие как анализ, творчество и общение, важны, тяжелые навыки также имеют решающее значение для работы. Ученый данных нуждается в математических навыках, особенно в многопараметрическом исчислении и линейной алгебре.

Программирование
Ученые данных требуют базовых навыков работы с компьютером, но навыки программирования особенно важны. Возможность кодирования имеет решающее значение для почти любой позиции ученого данных. Знание языков программирования, таких как Java, R, Python или SQL, важно.

Навыки научного ученого

A - C

• Адаптивность
• Алгоритмы
• Алгоритм
• Аналитический
• Аналитические инструменты
• Аналитика
• AppEngine
• Ассертивность
• AWS < Большие данные
• C ++
• Сотрудничество
• Связь
• Компьютерные навыки
• Построение интеллектуальных моделей
• Консалтинг
• Передача технической информации нетехническим людям
• CouchDB
• Создание Алгоритмы
• Создание элементов управления для обеспечения точности данных
• Творчество
• Критическое мышление
• Культивирование отношений с внутренними и внешними заинтересованными сторонами
• Служба поддержки клиентов
• D - J

Данные

• Анализ данных
• Аналитика данных
• Манипуляция данными
• Передача данных
• Инструменты для научных исследований
• Инструменты данных
• Data Mining
• D3. js
• Принятие решений
• Деревья принятия решений
• Разработка
• Документация
• Консолидация чертежей
• ECL
• Оценка новых аналитических методологий
• Выполнение в быстро меняющейся среде
• Облегчение встреч
• Flare
• API визуализации Google
• Hadoop
• HBase
• Высокая энергия
• Наборы данных для поиска информации
• Интерпретация данных
• Java
• L - P

Лидерство < Линейная алгебра

• Логическое мышление
• Модели машинного обучения
• Методы машинного обучения
• Математика
• Matlab
• Наставничество
• Показатели
• Microsoft Excel
• Mining Social Media Data < Моделирование данных
• Инструменты моделирования
• Многопараметрическое исчисление
• Perl
• PowerPoint
• Презентация
• Решение проблем
• Создание визуализации данных
• Управление проектами
• Методы управления проектами > Сроки выполнения проекта
• Программирование
• Предоставление рекомендаций ИТ-специалистам
• Python
• R - W
• R
• Рафаэль. js
• Отчетность

Программное обеспечение для отчетов> Средства отчетности

• Отчеты
• Исследование
• Исследование
• Моделирование рисков
• SAS
• Языки сценариев
• Самомотивация
• SQL
• Статистика
• Статистические модели обучения
• Статистическое моделирование
• Наблюдение
• Таблица
• Взятие инициативы
• Тестирование гипотез
• Обучение
• Вербальное
• Работа независимо
• Написание
• Подробнее:
• Титулы наук о науке
• Статьи по теме:
• Софт против жестких навыков | Как включить ключевые слова в ваше резюме | Список ключевых слов для резюме и сопроводительных писем | Навыки командной работы | Список навыков работы с персоналом