Svarbūs duomenų mokslininkų darbo įgūdžiai

Remiantis tyrimais, kasdien sukuriama daugiau nei 2,5 kvintilijonų baitų duomenų.Duomenų mokslininkai padeda organizacijoms ginčytis, interpretuoti ir vizualizuoti tuos duomenis. Nenuostabu, kad darbas klesti. Darbo statistikos biuro duomenimis, karjeros galimybės šioje srityje iki 2029 m. turėtų išaugti 15 proc., daug greičiau nei vidutiniškai.

Nors ne visi sėkmingi duomenų mokslininkai turi koledžo laipsnius, daugelis turi bent duomenų mokslo ar susijusios srities bakalauro laipsnį. Kai kurie taip pat turi magistro, daktaro laipsnius ir (arba) absolventų pažymėjimus.

Kokių įgūdžių reikia norint būti duomenų mokslininku?

„Duomenų mokslininkas“ yra platus terminas, galintis reikšti daugybę skirtingų profesijų. Paprastai duomenų mokslininkas analizuoja duomenis, kad sužinotų apie mokslinius procesus, rinkos tendencijas ir rizikos valdymas.

Duomenų mokslininkai dirba įvairiose pramonės šakose – nuo ​​technologijų iki medicinos iki vyriausybinių agentūrų.Duomenų mokslo darbo kvalifikacijos skiriasi, nes pavadinimas yra toks platus. Tačiau yra tam tikrų įgūdžių, kurių darbdaviai ieško beveik kiekviename duomenų mokslininke. Pavyzdžiui, duomenų mokslininkams reikia stiprių statistinių, analitinių, ataskaitų teikimo įgūdžių ir kt.

Duomenų mokslininko įgūdžių tipai

Analitiniai įgūdžiai

Bene svarbiausias duomenų mokslininko įgūdis yra gebėjimas analizuoti informaciją. Duomenų mokslininkai žiūri į didelius duomenų kiekius ir supranta juos. Jie turi matyti modelius ir tendencijas ir suprasti, ką tie modeliai reiškia. Visa tai reikalauja stiprių analitinių įgūdžių.

• Dirbtinis intelektas
• Dideli duomenys
• Verslo žvalgyba
• Nuspėjamųjų modelių kūrimas
• Valdiklių kūrimas duomenų tikslumui užtikrinti
• Kritinis mąstymas
• Duomenų analizė
• Duomenų vizualizacija
• Duomenų analizė
• Duomenų bazių valdymas
• Duomenų manipuliavimas
• Duomenų ginčas
• Duomenų mokslo įrankiai / duomenų įrankiai
• Duomenų gavyba
• DevOps
• Naujų analizės metodikų vertinimas
• Duomenų interpretavimas
• Metrika
• Socialinės medijos duomenų gavyba
• Modeliavimo duomenys
• Modeliavimo įrankiai
• Tikimybė ir statistika
• Tyrimas
• Rizikos modeliavimas
• Hipotezių tikrinimas

Atviras mąstymas

Būti geru duomenų mokslininku reiškia būti kūrybiškam. Pirma, turite būti atviri, kad pastebėtumėte duomenų tendencijas. Antra, reikia užmegzti ryšius tarp duomenų, kurie gali atrodyti nesusiję su šališku žmogumi. Tam reikia daug atvirumo. Galiausiai šiuos duomenis turite paaiškinti tokiais būdais, kurie būtų aiškūs jūsų įmonės vadovams. Tam dažnai reikia kūrybingų analogijų ir paaiškinimų.

• Prisitaikymas
• Techninės informacijos perdavimas netechniniams žmonėms
• Kūrybiškumas
• Smalsumas
• Sprendimų priėmimas
• Sprendimų medžiai
• Vykdymas greito tempo aplinkoje
• Inovacijos
• Loginis mąstymas
• Problemų sprendimas
• Darbas Savarankiškai

Bendravimas

Duomenų mokslininkai turi ne tik analizuoti duomenis, bet ir paaiškinti tuos duomenis kitiems. Jie turi sugebėti perduoti duomenis skirtingų įgūdžių turintiems žmonėms, paaiškinti duomenų šablonų svarbą ir siūlyti sprendimus. Tai apima sudėtingų techninių klausimų paaiškinimą taip, kad jį būtų lengva suprasti. Dažnai norint perduoti duomenis reikia vaizdinių, žodinių ir rašytinių bendravimo įgūdžių.

• Atkaklumas
• Bendradarbiavimas
• Konsultavimas
• Santykių su vidinėmis ir išorinėmis suinteresuotosiomis šalimis puoselėjimas
• Klientų aptarnavimas
• Dokumentavimas
• Konsensuso sudarymas
• Susitikimų palengvinimas
• Vadovavimas
• Mentorystė
• Pristatymas
• Projektų valdymas
• Projekto laiko juostos
• Gairių teikimas IT specialistams
• Ataskaitų teikimas
• Istorijų pasakojimo įgūdžiai
• Priežiūros įgūdžiai
• Treniruotės
• Žodinis bendravimas
• Rašytinė komunikacija

Matematika

Nors minkšti įgūdžiai kaip analizė, kūrybiškumas ir bendravimas yra svarbūs, sunkūs įgūdžiai taip pat yra svarbūs darbui. Duomenų mokslininkui reikia stiprių matematikos įgūdžių, ypač kelių kintamųjų skaičiavimo ir tiesinės algebros srityje.

• Algoritmų identifikavimas
• Algoritmų kūrimas ir priežiūra
• Informacijos paieškos duomenų rinkiniai
• Tiesinė algebra
• Mašininio mokymosi modeliai
• Mašininio mokymosi metodai
• Daugiamatis skaičiavimas
• Statistika
• Statistiniai mokymosi modeliai
• Statistinis modeliavimas

Programavimo ir techniniai įgūdžiai

Duomenų mokslininkams reikalingi pagrindiniai kompiuterio įgūdžiai, tačiau programavimo įgūdžiai yra ypač svarbūs. Gebėjimas koduoti yra labai svarbus beveik bet kuriai duomenų mokslininko pozicijai. Būtinos programavimo kalbų, tokių kaip Java, R, Python ar SQL, žinios.

• AppEngine
• „Amazon Web Services“ (AWS)
• AmCharts
• Apache Spark
• C++
• Darbo kompiuteriu įgūdžiai
• CouchDB
• js
• ECL
• Išvirtimas
• „Google“ vizualizacijos API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSQL
• Perl
• Python
• R
• Ataskaitų teikimo įrankio programinė įranga
• SaaS
• SAS
• Scenarijų kalbos
• SQL
• Lentelės ir užklausos
• Tableau
• TensorFlow

Daugiau duomenų mokslininko įgūdžių

• Socialinės medijos duomenų gavyba
• Lentelės ir užklausos
• Projektų valdymas
• Projekto laiko juostos
• Santykių su vidinėmis ir išorinėmis suinteresuotosiomis šalimis puoselėjimas
• Klientų aptarnavimas
• AppEngine
• „Amazon Web Services“ (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Išvirtimas
• „Google“ vizualizacijos API
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Scenarijų kalbos
• Mobilieji įrenginiai
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Dirbtinis intelektas (AI)
• Apache Spark
• Smalsumas
• Verslo žvalgyba
• Inovacijos