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Ein Datenwissenschaftler ist ein breiter Begriff, der sich auf eine Reihe von Karrieretypen beziehen kann. Im Allgemeinen analysiert ein Datenwissenschaftler Daten, um sich über wissenschaftliche Prozesse zu informieren. Einige Berufsbezeichnungen in Datenwissenschaft schließen Datenanalytiker, Dateningenieur, Computer- und Informationsforschungswissenschaftler, Betriebsforschungsanalytiker und Computersystemanalytiker ein.
Data Scientists arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, angefangen bei der Technologie über die Medizin bis hin zu Regierungsbehörden.
Die Qualifikationen für eine Stelle in der Datenwissenschaft sind unterschiedlich, weil der Titel so breit gefasst ist. Es gibt jedoch bestimmte Fähigkeiten, nach denen Arbeitgeber in fast jedem Datenwissenschaftler suchen. Datenwissenschaftler benötigen statistische, analytische und berichtende Fähigkeiten.
Hier finden Sie eine Liste von Datenwissenschafterfähigkeiten für Lebensläufe, Bewerbungsschreiben, Bewerbungen und Interviews. Enthalten ist eine detaillierte Liste der fünf wichtigsten Datenwissenschafter-Fertigkeiten sowie eine längere Liste mit noch mehr verwandten Fertigkeiten.
Verwendung von Skill-Listen
Sie können diese Skill-Listen während der gesamten Jobsuche verwenden. Erstens können Sie diese Fähigkeitswörter in Ihrem Lebenslauf verwenden. In der Beschreibung Ihres Arbeitsverlaufs möchten Sie vielleicht einige dieser Schlüsselwörter verwenden.
Zweitens können Sie diese in Ihrem Anschreiben verwenden. Im Text Ihres Briefes können Sie eine oder zwei dieser Fähigkeiten erwähnen und ein konkretes Beispiel für eine Zeit geben, in der Sie diese Fähigkeiten bei der Arbeit demonstriert haben.
Schließlich können Sie diese Fähigkeitswörter in einem Interview verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens ein Beispiel für eine Zeit haben, in der Sie alle der fünf hier aufgelisteten Fähigkeiten demonstriert haben.
Natürlich erfordert jeder Job unterschiedliche Fähigkeiten und Erfahrungen. Stellen Sie also sicher, dass Sie die Stellenbeschreibung sorgfältig lesen und sich auf die vom Arbeitgeber aufgeführten Fähigkeiten konzentrieren.
Überprüfen Sie auch unsere anderen Listen von Fertigkeiten, die nach Beruf und Art der Fertigkeit aufgelistet sind.
Top Fünf Data Scientist Skills
Analytical
Die vielleicht wichtigste Fähigkeit eines Data Scientist ist es, Informationen analysieren zu können. Datenwissenschaftler müssen große Datenmengen betrachten und verstehen. Sie müssen in der Lage sein, Muster und Trends in den Daten zu sehen und diese Muster zu erklären. All dies erfordert starke analytische Fähigkeiten.
Kreativität
Ein guter Datenwissenschaftler zu sein bedeutet auch kreativ zu sein. Erstens müssen Sie Kreativität nutzen, um Trends in Daten zu erkennen. Zweitens müssen Sie Verbindungen zwischen Daten herstellen, die möglicherweise nicht zusammenhängen. Das erfordert viel kreatives Denken. Schließlich müssen Sie diese Daten auf eine Weise erklären, die für die Führungskräfte in Ihrem Unternehmen klar ist. Dies erfordert oft kreative Analogien und Erklärungen.
Kommunikation
Datenwissenschaftler müssen nicht nur Daten analysieren, sondern diese Daten auch anderen erklären. Sie müssen in der Lage sein, Daten an Personen zu übermitteln, die Bedeutung von Mustern in den Daten zu erklären und Lösungen vorzuschlagen.Dabei werden komplexe technische Probleme leicht verständlich erklärt. Oftmals erfordert die Kommunikation von Daten visuelle, mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
Mathematik
Während Soft Skills wie Analyse, Kreativität und Kommunikation wichtig sind, sind auch Hard Skills entscheidend für die Arbeit. Ein Datenwissenschaftler benötigt mathematische Fertigkeiten, insbesondere in der multivariablen Analysis und der linearen Algebra.
Programmierung
Datenwissenschaftler benötigen grundlegende Computerkenntnisse, aber Programmierkenntnisse sind besonders wichtig. In der Lage zu sein, zu kodieren, ist für fast jede Position eines Datenwissenschaftlers entscheidend. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, R, Python oder SQL sind wichtig.
Data Scientist Skills
A - C
- Anpassungsfähigkeit
- Algorithmen
- Algorithmisch
- Analytisch
- Analytische Werkzeuge
- Analytics
- AppEngine
- Durchsetzungsvermögen
- AWS < Big Data
- C ++
- Collaboration
- Kommunikation
- Computerkenntnisse
- Konstruktion von Predictive Models
- Consulting
- Vermittlung technischer Informationen an nicht-technische Personen
- CouchDB
- Anlegen Algorithmen
- Erstellen von Steuerelementen zur Gewährleistung der Genauigkeit von Daten
- Kreativität
- Kritisches Denken
- Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern pflegen
- Kundendienst
- D - J
Daten
- Datenanalyse
- Data Analytics
- Datenmanipulation
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Datenwerkzeuge
- Data Mining
- D3. js
- Entscheidungsfindung
- Entscheidungsbäume
- Entwicklung
- Dokumentation
- Zeichenkonsens
- ECL
- Bewertung neuer analytischer Methoden
- Durchführung in einer schnelllebigen Umgebung
- Erleichterung von Meetings
- Flare
- Google Visualisierungs-API
- Hadoop
- HBase
- High Energy
- Informationsabfrage-Datensätze
- Daten interpretieren
- Java
- L - P
Führung < Lineare Algebra
- Logisches Denken
- Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen
- Mathematik
- Matlab
- Mentoring
- Metriken
- Microsoft Excel
- Mining Social Media Daten < Modellierungsdaten
- Modellierungswerkzeuge
- Multivariable Analysis
- Perl
- PowerPoint
- Präsentation
- Problemlösung
- Datenvisualisierungen erstellen
- Projektverwaltung
- Projektmanagementmethoden > Projekt-Timelines
- Programmierung
- Anleitung für IT-Experten
- Python
- R - W
- R
- Raphael. js
- Reporting
Reporting Tool-Software
- Reporting Tools
- Berichte
- Research
- Forschen
- Risk Modeling
- SAS
- Skriptsprachen
- Selbstmotiviert
- SQL
- Statistik
- Statistische Lernmodelle
- Statistische Modellierung
- Supervisor
- Tableau
- Initiative
- Testhypothesen
- Training
- Verbal
- Selbstständiges Arbeiten
- Schreiben
- Lesen Sie weiter:
- Data Science Job-Titel
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