Տվյալների գիտնականների հմտությունները, ռեզյումեների, գիրկերի եւ հարցազրույցների համար
Տվյալների գիտնականները աշխատում են տարբեր ոլորտներում, սկսած տեխնոլոգիայից մինչեւ բժշկություն պետական մարմիններին:
Տվյալների գիտության մեջ աշխատելու որակավորումը տարբեր է, քանի որ վերնագիրն այնքան լայն է: Այնուամենայնիվ, կան որոշակի հմտություններ գործատուները փնտրում են գրեթե յուրաքանչյուր գիտնականի: Տվյալների գիտնականները վիճակագրական, վերլուծական եւ հաշվետու հմտություններ են պետք:
Այստեղ ներկայացվում են տվյալների գիտնականների հմտությունները, ռեզյումեների, ծածկագրերի, աշխատանքի դիմումների եւ հարցազրույցների համար: Ներառված է հինգ կարեւորագույն գիտնականների հմտությունների մանրամասն ցանկը, ինչպես նաեւ ավելի շատ հմտությունների ավելի երկար ցուցակը:
Ինչպես օգտվել հմտությունների ցանկից
Դուք կարող եք օգտագործել այս հմտությունների ցուցակները ձեր աշխատանք փնտրման գործընթացում: Նախ, ձեր ռեզյումում կարող եք օգտագործել այս հմտությունը: Ձեր աշխատանքային պատմության նկարագրության մեջ դուք կարող եք օգտագործել այս հիմնական բառերից մի քանիսը:
Երկրորդ, դուք կարող եք դրանք օգտագործել ձեր ծածկագրի նամակում : Ձեր նամակի մարմնում դուք կարող եք նշել այդ հմտություններից մեկի կամ երկուսի մասին եւ տալ այն ժամանակի կոնկրետ օրինակ, երբ դուք ցուցաբերել եք այդ հմտությունները աշխատանքի մեջ:
Վերջապես, դուք կարող եք օգտագործել այս հմտությունը բառերով: Համոզվեք, որ դուք ունեք առնվազն մեկ օրինակ, որը ցույց տվեցիք այստեղ հինգ հմտությունների յուրաքանչյուրը:
Իհարկե, յուրաքանչյուր աշխատանք պետք է պահանջի տարբեր հմտություններ եւ փորձառություններ, որպեսզի համոզվեք, որ դուք կարդում եք աշխատանքի նկարագրությունը ուշադիր եւ ուշադրություն դարձնեք գործատուի կողմից նշված հմտություններին:
Նաեւ վերանայել մեր աշխատանքի եւ տեսակի հմտությունների թվարկված հմտությունների մյուս ցուցակները:
Լավագույն հինգ տվյալների գիտնականների հմտությունները
Վերլուծական
Գիտնական գիտնականի համար ամենակարեւոր հմտությունը, թերեւս, կարող է վերլուծել տեղեկատվությունը: Տվյալների գիտնականները պետք է նայեն, եւ հասկանան, տվյալների մեծ պտուղները: Նրանք պետք է կարողանան տեսնել տվյալների օրինակները եւ միտումները եւ բացատրել այդ օրինակները: Այս ամենը վերլուծական հմտություններ է պահանջում:
Ստեղծագործություն
Լինելով լավ գիտնական, նշանակում է ստեղծագործություն լինել: Նախ, դուք պետք է օգտագործեք ստեղծագործականությունը `տվյալների տվյալ միտումները տեղաշարժելու համար: Երկրորդ, դուք պետք է կապեր ստեղծեք տվյալների միջեւ, որոնք կարող են թվալ, կապված չէիք: Սա շատ ստեղծագործական մտածողություն է պահանջում: Վերջապես, դուք պետք է բացատրել այս տվյալները, ձեր ընկերների ղեկավարների համար հստակ ձեւերով: Սա հաճախ պահանջում է ստեղծագործական անալիզներ եւ բացատրություններ:
Հաղորդակցություն
Տվյալների գիտնականները ոչ միայն պետք է վերլուծեն տվյալները, այլեւ պետք է բացատրել, որ այդ տվյալները ուրիշներին են: Նրանք պետք է կարողանան շփվել մարդկանց հետ, բացատրել տվյալների տվյալների նախադեպը եւ առաջարկել լուծումներ: Սա ներառում է բարդ տեխնիկական խնդիրների բացատրությունը, որը հեշտ է հասկանալ: Հաճախ հաղորդակցման տվյալները պահանջում են տեսողական, բանավոր եւ գրավոր հաղորդակցման հմտություններ:
Մաթեմատիկա
Չնայած վերլուծության, ստեղծագործական եւ հաղորդակցության պես փափուկ հմտությունները կարեւոր են, հմուտ հմտությունները նույնպես կարեւոր են աշխատանքի համար: Տվյալների գիտնականը մաթեմատիկական հմտությունների կարիք ունի, հատկապես բազմատեսելի հաշվարկի եւ գծային հանրահավաքին:
Ծրագրավորում
Տվյալների գիտնականները պահանջում են հիմնական համակարգչային հմտություններ, սակայն հատկապես կարեւոր են ծրագրավորման հմտությունները: Լինելով կարող է կոդ լինել, կարեւոր է գրեթե ցանկացած գիտնականի դիրքորոշում: Ծրագրերի լեզուների իմացությունը, ինչպիսիք են Java, R, Python կամ SQL- ը, կարեւոր են:
Տվյալների գիտնականի հմտությունները
A-C- ը
- Հարմարվողականություն
- Ալգորիթմներ
- Ալգորիթմիկ
- Վերլուծական
- Վերլուծական գործիքներ
- Վերլուծություն
- AppEngine- ը
- Անբավարարություն
- AWS
- Մեծ տվյալները
- C ++
- Համագործակցություն
- Հաղորդակցություն
- Համակարգչային հմտություններ
- Նախատեսելի մոդելների կառուցում
- Խորհրդատվություն
- Տեխնիկական տեղեկատվության փոխանցում ոչ տեխնիկական անձնակազմի համար
- CouchDB
- Ալգորիթմերի ստեղծում
- Տվյալների ճշգրտության ապահովման համար վերահսկողության ստեղծում
- Ստեղծագործություն
- Քննադատական մտածողություն
- Մշակելով հարաբերությունները ներքին եւ արտաքին շահառուների հետ
- Հաճախորդների ՍՊԱՍԱՐԿՈՒՄ
D-J
- Տվյալները
- Տվյալների վերլուծություն
- Տվյալների վերլուծություն
- Տվյալների մանիպուլյացիա
- Տվյալների շեղում
- Տվյալների գիտության գործիքներ
- Տվյալների գործիքներ
- Տվյալների հանքարդյունաբերությունը
- D3.js
- Որոշման կայացում
- Որոշում ծառեր
- Զարգացում
- Փաստաթղթավորում
- Համաձայնություն ձեռք բերելու համար
- ECL
- Գնահատելով նոր վերլուծական մեթոդաբանություններ
- Կատարելով արագորեն ներգրավված միջավայրում
- Հանդիպումների կազմակերպում
- Զայրույթ
- Google Visualization API- ը
- Hadoop
- HBase
- Բարձր էներգիա
- Տեղեկատվության որոնման տվյալների հավաքածուներ
- Տվյալների թարգմանում
- Java
L-P
- Առաջնորդություն
- Գծային հանրահաշիվ
- Տրամաբանական մտածողություն
- Մեքենաների ուսուցման մոդելները
- Մեքենայի ուսուցման մեթոդները
- Մաթեմատիկա
- Մատլաբ
- Մենթորինգ
- Չափանիշներ
- Microsoft Excel- ը
- Լեռնահանքային արդյունաբերություն Social Media Data
- Տվյալների մոդելավորում
- Մոդելավորման գործիքներ
- Multivariable Calculus- ը
- Perl
- PowerPoint- ը
- Ներկայացում
- Խնդիրների լուծում
- Պատրաստում Տվյալների Պատկերացում
- Ծրագրի կառավարում
- Ծրագրի կառավարման մեթոդաբանություններ
- Ծրագրի ժամկետները
- Ծրագրավորում
- ՏՏ մասնագետների ղեկավարության տրամադրում
- Python
R-W
- Ռ
- Ռաֆայել.js
- Հաշվետվություն
- Զեկուցող գործիքի ծրագրակազմ
- Զեկուցող գործիքներ
- Զեկույցներ
- Հետազոտություն
- Հետազոտություն
- Ռիսկի մոդելավորում
- SAS- ը
- Սցենարական լեզուներ
- Ինքնապաշտպանված
- SQL
- Վիճակագրություններ
- Վիճակագրական ուսուցման մոդելներ
- Վիճակագրական մոդելավորում
- Վերստուգիչ
- Աղբյուրներ
- Ձեռնարկել նախաձեռնությունը
- Testing Hypotheses
- Ուսուցում
- Բանավոր
- Անկախ աշխատող
- Գրելու
Կարդալ ավելին: Տվյալների գիտության կոչում
Related Articles: Փափուկ եւ ծանր հմտություններ | Ինչպես ներառել բառեր ձեր ռեզյումեում | Ռեզյումեների եւ տառերի համար բառերի ցանկ | Թիմային հմտություններ | Ռեզյումեի հմտությունների ցանկ