Video: "Topp-10-liste" over sykdommer jeg ikke vil ha 2025
En datavitenskapsmann er et bredt begrep som kan referere til en rekke typer karrierer. Generelt analyserer en dataforsker data for å lære om vitenskapelige prosesser. Noen jobbtitler innen datavitenskap inkluderer dataanalytiker, datatekniker, data- og informasjonsforsker, operasjonsforskningsanalytiker og datasystemanalytiker.
Datavitenskapere jobber i en rekke bransjer, alt fra teknologi til medisin til statlige organer.
Kvalifikasjonene for en jobb i datalogi varierer, fordi tittelen er så bred. Imidlertid er det visse ferdigheter arbeidsgivere ser etter i nesten alle datavitenskapsmenn. Dataforskere trenger statistiske, analytiske og rapporteringsevner.
Her er en liste over dataforskerferdigheter for CV, omslag, jobbsøknader og intervjuer. Inkludert er en detaljert liste over de fem viktigste datavitenskapsfagene, samt en lengre liste over enda mer relaterte ferdigheter.
Slik bruker du ferdighetslister
Du kan bruke disse ferdighetslister gjennom hele jobbsøkingsprosessen. For det første kan du bruke disse ferdighetsordene i ditt CV. I beskrivelsen av arbeidshistorien din vil du kanskje bruke noen av disse nøkkelordene.
For det andre kan du bruke disse i følgebrevet. I brevets brev kan du nevne en eller to av disse ferdighetene, og gi et bestemt eksempel på en tid da du demonstrerte disse ferdighetene på jobb.
Til slutt kan du bruke disse ferdighetsordene i et intervju. Sørg for at du har minst ett eksempel på en gang du demonstrerte hver av de fem beste ferdighetene som er oppført her.
Selvfølgelig vil hver jobb kreve forskjellige ferdigheter og erfaringer, så sørg for at du leser jobbeskrivelsen nøye, og fokus på ferdighetene oppgitt av arbeidsgiveren.
Se også våre andre lister over ferdigheter oppført etter jobb og type ferdighet.
Top Five Data Scientist Ferdigheter
Analytisk
Kanskje den viktigste ferdigheten for en datavitenskapsmann er å kunne analysere informasjon. Datavitenskapere må se på og gi mening om store dataoverføringer. De må kunne se mønstre og trender i dataene, og forklare disse mønstrene. Alt dette tar sterke analytiske ferdigheter.
Kreativitet
Å være en god datavitenskapsmann betyr også å være kreativ. For det første må du bruke kreativitet til å oppdage trender i data. For det andre må du gjøre forbindelser mellom data som kan virke urelaterte. Dette krever mye kreativ tenkning. Til slutt må du forklare disse dataene på måter som er klare for ledere i bedriften din. Dette krever ofte kreative analogier og forklaringer.
Kommunikasjon
Dataforskere skal ikke bare analysere data, men de må også forklare dataene til andre. De må kunne kommunisere data til mennesker, forklare betydningen av mønstre i dataene, og foreslå løsninger.Dette innebærer å forklare komplekse tekniske problemer på en måte som er lett å forstå. Ofte krever kommunikasjonsdata visuelle, muntlige og skriftlige kommunikasjonsevner.
Matematikk
Selv om myke ferdigheter som analyse, kreativitet og kommunikasjon er viktige, er harde ferdigheter også kritiske for jobben. En datavitenskapsmann trenger matteferdigheter, spesielt i multivariabel kalkulator og lineær algebra.
Programmering
Dataforskere krever grunnleggende datakompetanse, men programmeringsevner er spesielt viktige. Å kunne kode er kritisk til nesten enhver datavitenskapelig stilling. Kunnskap om programmeringsspråk som Java, R, Python eller SQL er viktig.
Dataforskeregenskaper
A-C
- Tilpasningsevne
- Algoritmer
- Algoritmisk
- Analytisk
- Analytisk verktøy
- Analytics
- AppEngine
- Selvstendighet
- AWS < Stor data
- C ++
- Samarbeid
- Kommunikasjon
- Datamaskinferdigheter
- Konstruksjon av forutsigbare modeller
- Konsultasjon
- Transport teknisk informasjon til ikke-tekniske personer
- CouchDB
- Opprette Algoritmer
- Opprette kontroller for å sikre nøyaktighet av data
- Kreativitet
- Kritisk tenkning
- Kultiveringsrelasjoner med interne og eksterne interessenter
- Kundeservice
- D - J
Data
- Dataanalyse
- Data Analytics
- Data Manipulation
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Dataverktøy
- Data Mining
- D3. js
- Beslutningstaking
- Beslutningstrær
- Utvikling
- Dokumentasjon
- Tegnsammenstemmelse
- ECL
- Evaluering av nye analytiske metoder
- Utførelse i et fastspent miljø
- Tilrettelegging av møter
- Java
- L - P
- Lederskap
- Hovedside
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Høy energi
- Dataoppsamlingsdatasett
Tolkningsdata < Linear Algebra
- Logisk tenkning
- Maskinlæremodeller
- Maskinlæringsteknikker
- Matematikk
- Matlab
- Mentorering
- Metrics
- Microsoft Excel
- Gruvedrift Sosiale Mediedata < Modelleringsverktøy
- Modelleringsverktøy
- Multivariabel beregning
- Perl
- PowerPoint
- Presentasjon
- Problemløsning
- Produksjonsdatavisualiseringer
- Prosjektledelse
- Prosjektledelsesmetoder > Prosjekt Tidslinjer
- Programmering
- Veiledning til IT-profesjonelle
- Python
- R - W
- R Raphael. js
- Rapportering
- Rapporteringsverktøyprogramvare
Rapporteringsverktøy
- Rapporter
- Forskning
- Forskning
- Risikomodellering
- SAS
- Scripting Languages
- Selvmotivert
- SQL Statistisk modellering
- Statistisk modellering
- Overvåkning
- Tabell
- Taking Initiative
- Test hypoteser
- Trening
- Verbal
- Arbeider uavhengig
- Skriving
- Les mer:
- Datateknikk Jobbtitler
- Relaterte artikler:
- Myke og harde ferdigheter | Slik inkluderer du nøkkelord i ditt CV | Liste over nøkkelord for gjenopptak og omslagstavler | Teamwork Ferdigheter | Fortsett ferdighetsliste
Definisjoner og eksempler på samtalealternativer, definisjoner og eksempler
, Utløp, premie, i penger og ut av pengene.
Data Entry Svindel - Eksempler og hvordan du unngår dem
Dataregistrering svindel er vanlig på jobb søkesider, og intervjuer utføres ofte av Yahoo IM. Her er et eksempel på en dataregistrering svindel og hvordan du kan unngå dem.
Dag Trading Market Data - Market Data Feeds - Real Time Market Data
Beskrivelse av dagsmarkedsmarkedsdata og handel informasjon som markedsdata gir. Inkluderer profiler av de mest populære markedsdataene, med markedene de tilbyr, deres månedlige avgifter og deres programvare og programmeringsgrensesnitt.