Popis znanstvenika i primjeri podataka znanstvenika

Znanstvenik podataka je široki pojam koji se može odnositi na brojne vrste karijere. Općenito, znanstvenik podataka analizira podatke kako bi naučili o znanstvenim procesima. Neki naslovi u znanosti o podacima uključuju analitičara podataka, inženjera podataka, znanstvenika za informacijske i informacijske znanosti, analitičara operacijskih istraživanja i analitičara računalnih sustava.

Podaci znanstvenici rade u različitim industrijama, od tehnologije do medicine do vladinih agencija. Kvalifikacije za posao u znanosti o podacima variraju, jer je naslov toliko širok. Međutim, postoje određene vještine koje poslodavci traže kod gotovo svakog znanstvenika. Podaci znanstvenici trebaju statističke, analitičke i vještine izvješćivanja.

Evo popisa znanstvenih vještina za nastavke, pokrovne pisma, prijave za posao i intervjue. Uključeni su detaljan popis pet najvažnijih vještina znanstvenika podataka, kao i duži popis još više povezanih vještina.

Kako koristiti popise vještina

Te popise vještina možete koristiti tijekom procesa traženja posla. Prvo, možete koristiti ove vještine riječi u svoj životopis. U opisu radne povijesti možda ćete htjeti koristiti neke od ovih ključnih riječi.

Drugo, možete ih koristiti u svom pismu. U tijelu pisma možete spomenuti jednu ili dvije od tih vještina i dati specifičan primjer vremena kada ste demonstrirali te vještine na poslu.

Konačno, možete koristiti ove vještine riječi u intervjuu. Pazite da imate barem jedan primjer vremena kada ste pokazali svaku od pet najboljih vještina navedenih ovdje.

Naravno, svaki će posao zahtijevati različite vještine i iskustva, stoga pazljivo pročitajte opis posla i usredotočite se na vještine navedene od strane poslodavca.

Vrh pet podataka znanstvenika

AnalitičkiMožda je najvažnija vještina za znanstvenika podataka biti sposobna analizirati informacije. Znanstvenici na podacima moraju pogledati i smisliti velike količine podataka. Moraju biti u mogućnosti vidjeti obrasce i trendove u podacima i objasniti te obrasce. Sve to traje snažne analitičke sposobnosti.

KreativnostBiti dobar podatak znanstvenik također znači biti kreativan. Prvo, morate koristiti kreativnost kako biste zabilježili trendove u podacima. Drugo, morate uspostaviti veze između podataka koji se mogu činiti nepovezanim. To zahtjeva puno kreativnog razmišljanja. Konačno, te podatke trebate objasniti na način koji je jasan rukovoditeljima vaše tvrtke. To često zahtijeva kreativne analogije i objašnjenja.

KomunikacijaZnanstvenici ne samo da moraju analizirati podatke, već moraju i objasniti podatke drugima. Moraju biti u stanju komunicirati podatke ljudima, objasniti važnost obrazaca u podacima i predložiti rješenja. To podrazumijeva objašnjenje složenih tehničkih problema na način koji je lako razumljiv. Često, komunikacijski podaci zahtijevaju vizualne, usmene i pisane komunikacijske vještine.

MatematikaDok soft vještine poput analize, kreativnosti i komunikacije su važne, teške vještine su također ključni za taj posao. Znanstvenik podataka treba vještine matematike, osobito u multivarijabilnim računima i linearnoj algebra.

ProgramiranjePodaci znanstvenici zahtijevaju osnovne računalne vještine, ali vještine programiranja su osobito važne. Biti u stanju kodirati je presudno za gotovo sve pozicije znanstvenika. Znanje programskih jezika kao što su Java, R, Python ili SQL je važno.

Podaci Znanstvenika Skills

A-C

• Prilagodljivost
• algoritmi
• algoritamski
• Analitički
• Analitički alati
• Analitika
• AppEngine
• samopouzdanje
• AWS
• Veliki podaci
• C ++
• kolaboracija
• Komunikacija
• Računalne vještine
• Izrada modela predviđanja
• savjetodavni
• Prijenos tehničkih informacija ne-tehničkim osobama
• CouchDB
• Izrada algoritama
• Stvaranje kontrola kako bi se osigurala točnost podataka
• Kreativnost
• Kritičko razmišljanje
• Kultiviranje odnosa s unutarnjim i vanjskim dionicima
• Služba za korisnike

D-J

• Podaci
• Analiza podataka
• Analiza podataka
• Manipulacija podataka
• Razvrstavanje podataka
• Alati za znanost podataka
• Alati za podatke
• Rudarstvo podataka
• D3.js
• Odlučivanje
• Odluke drveća
• Razvoj
• dokumentiranje
• Skiciranje konsenzusa
• ECL
• Procjena novih analitičkih metodologija
• Izvršenje u brzom okružju
• Olakšavanje sastanaka
• bljesak
• Google Vizualizacija API
• Hadoop
• HBase
• Visoka energija
• Skup podataka s podacima o pronalaženju informacija
• Tumačenje podataka
• Java

L-P

• Rukovodstvo
• Linearna algebra
• Logično mišljenje
• Modeli učenja stroja
• Tehnike učenja stroja
• Matematika
• Matlab
• Mentorstvo
• metrika
• Microsoft Excel
• Podaci o društvenim medijima u rudarstvu
• Modeliranje podataka
• Alati za modeliranje
• Multivaribilni račun
• Perl
• PowerPoint
• prezentacija
• Rješavanje problema
• Izrada vizualizacije podataka
• Upravljanje projektima
• Metodologije upravljanja projektima
• Vremenski okvir projekta
• Programiranje
• Pružanje smjernica informatičarima
• Piton

R-W

• R
• Raphaël.js
• Izvještavanje
• Softver alata za izvješćivanje
• Alati za izvješćivanje
• Izvještaji
• Istraživanje
• istraživanje
• Modeliranje rizika
• SAS
• Skriptni jezici
• Motivirano sam
• SQL
• statistika
• Statistički modeli učenja
• Statističko modeliranje
• nadzorni
• tablo
• Uzimanje inicijative
• Ispitivanje hipoteza
• Trening
• glagolski
• Radno samostalno
• Pisanje