Peste 2,5 trilioane de octeți de date sunt creați în fiecare zi, potrivit cercetărilor.Oamenii de știință de date ajută organizațiile să discute, să interpreteze și să vizualizeze acele date. Deloc surprinzător, munca este în plină expansiune. Potrivit Biroului de Statistică a Muncii, se anticipează că oportunitățile de carieră în acest domeniu vor crește cu 15% până în 2029, mult mai rapid decât media.
Deși nu toți oamenii de știință ai datelor de succes au diplome universitare, mulți au cel puțin o diplomă de licență în știința datelor sau un domeniu conex. Unii au, de asemenea, diplome de absolvire, inclusiv certificări de masterat, doctorat și/sau absolvenți.
De ce fel de abilități aveți nevoie pentru a fi un Data Scientist?
„Data scientist” este un termen larg care se poate referi la o serie de cariere diferite. În general, un cercetător de date analizează datele pentru a afla despre procesele științifice, tendințele pieței și managementul riscurilor.
niste titluri de post în știința datelor includ analist de date, inginer de date, om de știință în cercetarea informatică și informatică, analist de cercetare operațională și analist de sisteme informatice.
Oamenii de știință de date lucrează într-o varietate de industrii, de la tehnologie la medicină la agenții guvernamentale.Calificările pentru un loc de muncă în știința datelor variază, deoarece titlul este atât de larg. Cu toate acestea, există anumite abilități pe care angajatorii le caută la aproape fiecare cercetător de date. De exemplu, oamenii de știință din date au nevoie de abilități puternice de statistică, analitică, raportare și multe altele.
Tipuri de abilități Data Scientist
Abilitati analitice
Poate cea mai importantă abilitate pentru un cercetător de date este să poată analiza informațiile. Oamenii de știință de date se uită la cantități mari de date și le dau sens. Ei trebuie să fie capabili să vadă modele și tendințe și să aibă o idee despre ceea ce înseamnă acele modele. Toate acestea necesită abilități analitice puternice.
- Inteligenţă artificială
- Date mare
- Business Intelligence
- Construirea modelelor predictive
- Crearea de controale pentru a asigura acuratețea datelor
- Gândire critică
- Analiza datelor
- Vizualizarea datelor
- Analiza datelor
- Managementul bazei de date
- Manipulare de date
- Cercetare de date
- Instrumente de știință a datelor / Instrumente de date
- Exploatarea datelor
- DevOps
- Evaluarea noilor metodologii analitice
- Interpretarea datelor
- Metrici
- Exploatarea datelor din rețelele sociale
- Modelarea datelor
- Instrumente de modelare
- Probabilitate și statistică
- Cercetare
- Modelarea riscului
- Testarea ipotezelor
Mindere deschisă
A fi un bun cercetător de date înseamnă și a fi creativ. În primul rând, trebuie să aveți o minte deschisă pentru a identifica tendințele în date. În al doilea rând, trebuie să faceți conexiuni între datele care ar putea părea fără legătură cu cineva care este părtinitor. Acest lucru necesită multă deschidere la minte. În cele din urmă, trebuie să explicați aceste date în moduri care să fie clare pentru directorii companiei dvs. Acest lucru necesită adesea analogii și explicații creative.
- Adaptabilitate
- Transmiterea informațiilor tehnice către persoane netehnice
- Creativitate
- Curiozitate
- Luarea deciziilor
- Arbori de decizie
- Executarea într-un mediu cu ritm rapid
- Inovaţie
- Gandire logica
- Rezolvarea problemelor
- Lucrând independent
Comunicare
Oamenii de știință de date nu trebuie doar să analizeze datele, dar trebuie și să explice acele date altora. Ei trebuie să fie capabili să comunice date persoanelor cu seturi diferite de abilități, să explice importanța tiparelor în date și să sugereze soluții. Aceasta implică explicarea problemelor tehnice complexe într-un mod ușor de înțeles. Adesea, comunicarea datelor necesită abilități de comunicare vizuală, orală și scrisă.
- Asertivitatea
- Colaborare
- Consultanta
- Cultivarea relațiilor cu părțile interesate interne și externe
- Serviciu clienți
- Documentarea
- Desenarea consensului
- Facilitarea întâlnirilor
- Conducere
- Mentorat
- Prezentare
- Management de proiect
- Cronologie ale proiectului
- Furnizarea de orientări profesioniștilor IT
- Raportare
- Abilități de povestire
- Abilități de supraveghere
- Instruire
- Comunicare verbala
- Comunicare scrisă
Matematică
In timp ce abilități soft precum analiza, creativitatea și comunicarea sunt importante, abilitățile dure sunt, de asemenea, esențiale pentru job. Un cercetător de date are nevoie de abilități puternice de matematică, în special în calculul multivariabil și algebra liniară.
- Identificarea algoritmilor
- Crearea și menținerea algoritmilor
- Seturi de date pentru regăsirea informațiilor
- Algebră liniară
- Modele de învățare automată
- Tehnici de învățare automată
- Calcul multivariabil
- Statistici
- Modele de învățare statistică
- Modelare Statistică
Competențele tehnice și de programare
Oamenii de știință de date necesită cunoștințe de bază de calculator, dar abilitățile de programare sunt deosebit de importante. Capacitatea de a codifica este esențială pentru aproape orice poziție de cercetător al datelor. Cunoașterea limbajelor de programare precum Java, R, Python sau SQL este esențială.
- AppEngine
- Servicii web Amazon (AWS)
- AmCharts
- Apache Spark
- C++
- Competențe informatice
- CouchDB
- js
- ECL
- Flare
- API-ul de vizualizare Google
- Hadoop
- HBase
- Highcharts
- Java
- MATLAB
- Microsoft Excel
- Suita Microsoft Office
- NoSQL
- Perl
- Piton
- R
- Software pentru instrumente de raportare
- SaaS
- SAS
- Limbaje de scripting
- SQL
- Tabele și interogări
- Tablou
- TensorFlow
Mai multe abilități de Data Scientist
- Exploatarea datelor din rețelele sociale
- Tabele și interogări
- Management de proiect
- Cronologie ale proiectului
- Cultivarea relațiilor cu părțile interesate interne și externe
- Serviciu clienți
- AppEngine
- Servicii web Amazon (AWS)
- CouchDB
- js
- ECL
- Flare
- API-ul de vizualizare Google
- Hadoop
- HBase
- R
- SAS
- Limbaje de scripting
- Dispozitive mobile
- Suita Microsoft Office
- SaaS
- Inteligență artificială (AI)
- Apache Spark
- Curiozitate
- Business Intelligence
- Inovaţie
Cum să-ți scoți abilitățile în evidență
ADĂUGAȚI ABILITĂȚI RELEVANTE ÎN CV-UL DVS.: Includeți abilitățile dvs. în CV-ul dvs. - într-un rezumat inițial al calificărilor, în secțiunea istoricului dvs. de muncă sau într-un tabel tehnic care vă descrie abilitățile hardware și software.
EVIDENȚIAȚI ABILITĂȚILE ÎN SCRISOAREA DVS. DE INTENȚIE: De asemenea, ar trebui să descrii în scrisoarea ta de intenție cunoașterea celor mai importante dintre aceste abilități.
UTILIZAȚI CUVINTE DE ABILITATE ÎN INTERVIUL DVS. DE MUNCĂ: În dumneavoastră interviu, asigurați-vă că vă îmbunătățiți răspunsurile cu exemple ale aptitudinilor dvs.
