Belangrijke beroepsvaardigheden voor datawetenschappers

Volgens onderzoek wordt er elke dag meer dan 2,5 biljoen bytes aan data gecreëerd. Datawetenschappers helpen organisaties om die gegevens te ordenen, interpreteren en visualiseren. Het is niet verwonderlijk dat de baan booming is. Volgens het Bureau of Labor Statistics wordt verwacht dat carrièremogelijkheden op dit gebied tegen 2029 met 15% zullen groeien, veel sneller dan gemiddeld.

Hoewel niet alle succesvolle datawetenschappers een universitair diploma hebben, hebben velen ten minste een bachelordiploma in datawetenschap of een gerelateerd vakgebied. Sommige hebben ook een graduaat, waaronder master-, Ph. D.- en/of graduaatcertificeringen.

Wat voor soort vaardigheden heb je nodig om een ​​datawetenschapper te zijn?

"Data scientist" is een brede term die kan verwijzen naar een aantal verschillende carrières. Over het algemeen analyseert een datawetenschapper gegevens om meer te weten te komen over wetenschappelijke processen, markttrends en risicomanagement.

Datawetenschappers werken in verschillende sectoren, variërend van technologie tot medicijnen tot overheidsinstanties. De kwalificaties voor een baan in data science variëren omdat de titel zo breed is. Er zijn echter bepaalde vaardigheden waar werkgevers naar op zoek zijn in bijna elke datawetenschapper. Datawetenschappers hebben bijvoorbeeld sterke statistische, analytische, rapportagevaardigheden en meer nodig.

Soorten vaardigheden voor gegevenswetenschappers

Analytische vaardigheden

Misschien wel de belangrijkste vaardigheid voor een datawetenschapper is het kunnen analyseren van informatie. Datawetenschappers bekijken en begrijpen grote hoeveelheden data. Ze moeten patronen en trends kunnen zien en een idee hebben van wat die patronen betekenen. Dit alles vereist sterke analytische vaardigheden.

• Kunstmatige intelligentie
• Grote gegevens
• Zakelijke intelligentie
• Voorspellende modellen bouwen
• Controles creëren om de nauwkeurigheid van gegevens te waarborgen
• Kritisch denken
• Gegevensanalyse
• Data visualisatie
• Gegevensanalyse
• Database management
• Data manipulatie
• Gegevensruzie
• Data Science-tools / Data-tools
• Datamining
• DevOps
• Evalueren van nieuwe analytische methoden
• Gegevens interpreteren
• statistieken
• Het verzamelen van sociale mediagegevens
• Gegevens modelleren
• Modelleringstools
• Waarschijnlijkheid en statistiek
• Onderzoek
• Risicomodellering
• Hypothesen testen

Openheid van geest

Een goede datawetenschapper zijn betekent ook creatief zijn. Ten eerste moet je een open geest hebben om trends in data te kunnen zien. Ten tweede moet je verbanden leggen tussen gegevens die misschien niets te maken hebben met iemand die bevooroordeeld is. Dit vergt veel openheid van geest. Ten slotte moet u deze gegevens uitleggen op een manier die duidelijk is voor de leidinggevenden van uw bedrijf. Dit vereist vaak creatieve analogieën en verklaringen.

• Aanpassingsvermogen
• Technische informatie overbrengen aan niet-technische mensen
• creativiteit
• Nieuwsgierigheid
• Besluitvorming
• Beslissingsbomen
• Uitvoeren in een snel veranderende omgeving
• Innovatie
• Logisch denken
• Probleemoplossing
• Zelfstandig werken

Communicatie

Datawetenschappers moeten niet alleen data analyseren, maar ze moeten die data ook uitleggen aan anderen. Ze moeten gegevens kunnen communiceren met mensen met verschillende vaardigheden, het belang van patronen in de gegevens kunnen uitleggen en oplossingen kunnen voorstellen. Dit omvat het uitleggen van complexe technische problemen op een manier die gemakkelijk te begrijpen is. Het communiceren van gegevens vereist vaak visuele, mondelinge en schriftelijke communicatieve vaardigheden.

• Assertiviteit
• Samenwerking
• Overleg plegen
• Onderhouden van relaties met interne en externe belanghebbenden
• Klantenservice
• Documenteren
• Consensus tekenen
• Vergaderen faciliteren
• Leiderschap
• mentorschap
• Presentatie
• Project management
• Projecttijdlijnen
• Leidraad geven aan IT-professionals
• Rapportage
• Verhalen vertellen vaardigheden
• Toezichthoudende vaardigheden
• Opleiding
• Verbale communicatie
• Geschreven communicatie

Wiskunde

Terwijl zachte vaardigheden zoals analyse, creativiteit en communicatie belangrijk zijn, zijn harde vaardigheden ook van cruciaal belang voor de baan. Een datawetenschapper heeft sterke wiskundige vaardigheden nodig, met name in multivariabele calculus en lineaire algebra.

• Algoritmen identificeren
• Algoritmen maken en onderhouden
• Gegevensverzamelingen voor het ophalen van informatie
• Lineaire algebra
• Machine Learning-modellen
• Technieken voor machinaal leren
• Multivariabele berekening
• Statistieken
• Statistische leermodellen
• Statistische modellering

Programmeren en technische vaardigheden

Datawetenschappers vereisen basiscomputervaardigheden, maar programmeervaardigheden zijn bijzonder belangrijk. In staat zijn om te coderen is van cruciaal belang voor bijna elke positie van datawetenschappers. Kennis van programmeertalen zoals Java, R, Python of SQL is essentieel.

• AppEngine
• Amazon-webservices (AWS)
• AmCharts
• Apache vonk
• C++
• Computer vaardigheden
• CouchDB
• js
• ECL
• Gloed
• Google Visualisatie-API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office-pakket
• Geen SQL
• Perl
• Python
• R
• Rapportagetoolsoftware
• SaaS
• SAS
• Scripttalen
• SQL
• Tabellen en vragen
• Tableau
• TensorFlow

Meer Data Scientist-vaardigheden

• Het verzamelen van sociale mediagegevens
• Tabellen en vragen
• Project management
• Projecttijdlijnen
• Onderhouden van relaties met interne en externe belanghebbenden
• Klantenservice
• AppEngine
• Amazon-webservices (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Gloed
• Google Visualisatie-API
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Scripttalen
• Mobiele toestellen
• Microsoft Office-pakket
• SaaS
• Kunstmatige intelligentie (AI)
• Apache vonk
• Nieuwsgierigheid
• Zakelijke intelligentie
• Innovatie