Daten Wëssenschaftler Fäegkeeten fir Resume, Cover Letters an Interviewen
D'Datenwëssenschaftler schaffen an enger Rei vun Industrien, vun Tech bis Medikament a Regierungsbehörden.
D'Qualifikatioune fir eng Aarbecht an Daten Wëssend schwätzen, well de Titel esou breet ass. Et ginn verschidden Fäegkeeten, déi d'Patronen an alle Daten-Wëssenschaftler kucken. Datenwëssenschaftler brauchen statistesch, analytesch a reportéiert Fäegkeeten.
Hei ass eng Lëscht vun Daten Wëssenschaftler Kompetenzen fir Widderhuelunge, Bréifwenen, Jobanwendungen an Interviewen. Enges Daags ass eng detailléiert Lëscht vun de fënnef wichtegsten Wëssenschaftler vun de Wëssenschaftler, wéi och eng méi laang Lëscht vu méi verknëppelt Fäegkeeten.
Wéi benotzen d'Skills Lëscht
Dir kënnt dës Fäegkeet Lëschten während Ärem Aarbechtsuchungsprozess benotzen. Eischtens, Dir kënnt dës Fäegkeete wuessen an Ärem CV . An der Beschreiwung vun Ärer Aarbechtsgeschicht kënnt Dir e puer vun dëse Schlësselwierder benotzen.
Zweetens, kënnt Dir dës an Ärem Deckelbréif benotzen . Am Kierper vun Ärem Bréif kënnt Dir e oder zwee vun dëse Fäegkeete erwähnen an e spezifescht Beispill vun enger Zäit, wann Dir dës Fäegkeeten am Beräich demonstréiert huet.
Schlussendlech kënnt Dir dës Fäegkeete bei engem Interview benotzen. Vergewëssert Iech datt Dir mindestens e Beispill vun enger Zäit Dir hutt all eenzel vun de fënnef fënnef Fäegkeeten, déi hei opgelëscht sinn, bewisen.
Natierlech brauche jidder Aarbechtsplatz verschidde Fäegkeeten an Erfarungen, also vergewëssert Iech datt Dir d'Aarbechtsbeschreiwung suergfälteg gelies hutt a konzentréiere sech op d'Fäegkeeten, déi vum Employeur bezeechent ginn.
Och iwwerpréift eis aner Lëschte vun Fäegkeeten, déi duerch Aarbecht a Form vu Fäegkeeten opgezielt sinn.
Top Five Daten Wëssenschaftler Fäegkeeten
Analytesch
Vläicht ass déi wichtegst Fäegkeet fir en Donneschdeg Wëssenschaftler ze analyséieren. Datenwëssenschaftler mussen kucken a sinn Sënn vu grouss Schwäeren vun Daten. Si mussen Muster an Trends an den Daten gesinn an erklären dës Mustern. All dat braucht staark analytesch Fäegkeeten.
Kreativitéit
Gitt e gudden Donnerwëssenschaftler heescht och kreativ. Erbriechend Dir musst Kreativitéit benotzen fir Trends an Daten ze fannen. Zweetens, Dir musst d'Verbindungen tëschent Donnéeë maachen, déi onvergläichbar sinn. Dëst hëlt vill kreativ Denken. Schlussendlech musst Dir dës Donnéeën a Weis erkläert hunn, déi kloer sinn fir d'Direktioune vun Ärer Firma. Dëst erfuerdert oft kreativ Analogien an Erklärungen.
Kommunikatioun
Datenwëssenschaftler hunn net nëmmen d'Daten analyséieren ze kënnen, mä si mussen och erkläre dat Daten zu aneren. Si mussen Daten op Leit kommunizéieren , erkläre wéi d'Wichtegkeet vun Mustern an de Daten, a proposéiere Léisungen. Dëst beinhalt d'Erklärung vun komplexe technesch Froen op eng Manéier déi einfach ass ze verstoen. Oft gëtt Kommunikatioun vu Daten visuell, mëndlech a geschriwwe Kommunikatiounsfäegkeeten erfuerderlech.
Mathematik
Während weiche Fähë wéi Analyse, Kreativitéit a Kommunikatioun si wichteg, härt Fäegkeeten och kritesch fir d'Aarbecht. En Donneschdeg Wëssenschaftler muss mathematescht Kompetenzen erfëllen, virun allem am multivariablen Kalkül a lineare Algebra.
Programméieren
Datenwëssenschaftler erfuerderen basic computer skills, mä Programméierunge sinn besonnesch wichteg. Ausléisen ze kodéieren ass kritesch fir bal all Datenwëssenschaftler. Wëssen vu Programméierungssegmenter wéi Java, R, Python oder SQL sinn wichteg.
Daten Wëssenschaftler Fäegkeeten
A-C
- Adaptabilitéit
- Algorithmus
- Algorithm
- Analytesch
- Analytesch Tools
- Analytics
- AppEngine
- Assertiveness
- AWS
- Grouss Daten
- C ++
- Collaboratioun
- Kommunikatioun
- Computer Fäegkeeten
- Konstruktiv Predictive Models
- Consulting
- Technesch Informatioun iwwer net-technesch Leit
- CouchDB
- Algorithmen erstellen
- Kontrollen ze maachen fir d'Genauegkeet vu Daten ze versécheren
- Kreativitéit
- Kritescht Denken
- Bezéiung mat interne a externe Bäitrëtter
- Clientszerwiss
D-J
- Daten
- Datenanalyse
- Data Analytics
- Daten Manipulatioun
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Data Tools
- Data Mining
- D3.js
- Entscheedung treffen
- Entscheedungsbeamten
- Entwécklung
- Dokumentatioun
- Zeechnen Konsens
- ECL
- Evaluéieren vun neien Analytical Methodologies
- Ausschaffen an enger séier Schnéi
- Facilitating Meetings
- Flare
- Google Visualiséierung API
- Hadoop
- HBase
- Héich Energie
- Informatiounen Retrieval Data Sets
- Interpreting Data
- Java
L-P
- Leadership
- Linear Algebra
- Logical Thinking
- Maschinn Léieren Modeller
- Maschinn Léierstechniken
- Mathematik
- Matlab
- Mentoring
- Metric
- Microsoft Excel
- Dat sinn net
- Modeling Daten
- Modeling Tools
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- Presentatioun
- Problem léisung
- Produktvisualiséierungen produzéieren
- Projet Gestioun
- Projektmanagement Methodologien
- Project Timelines
- Programméieren
- Guidance fir IT Professionals
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Reportage
- Reporting Tool Software
- Reporting Tools
- Reports
- Fuerschung
- Fuerschung
- Risk Modeling
- SAS
- Skript Sproochen
- Selbst motivéiert
- SQL
- Statistiken
- Statistesch Léierméiglechkeeten
- Statistesche Modeller
- Opsiicht
- Tableau
- Initiative huelen
- Testen Hypothesen
- Training
- Verbal
- Onofhängeg
- Schreiwen
Weiderliesen: Data Science Job Titelen
Related Articles: Soft vs. Hard Skills | Wéi et Schlësselen an Äert Resume z'informéieren | Lëscht vu Schlësselwieder fir Resume a Cover Letters | Teamwork Skills | Frësch