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Liste der Datenwissenschaftler Fähigkeiten

Data Scientist Fähigkeiten für Lebensläufe, Anschreiben und Interviews

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 der Datenwissenschaft schließen Datenanalytiker, Dateningenieur, Computer- und Informationsforscherwissenschaftler, Betriebsforschungsanalytiker und Computersystemanalytiker mit ein.

Datenwissenschaftler arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, von Technologie über Medizin bis hin zu Regierungsbehörden.

Die Qualifikationen für einen Job in den Datenwissenschaften variieren, weil der Titel so breit ist. Es gibt jedoch bestimmte Fähigkeiten, nach denen Arbeitgeber in fast jedem Datenwissenschaftler suchen. Datenwissenschaftler benötigen statistische, analytische und Berichtsfähigkeiten.

Hier ist eine Liste von Datenwissenschaftler Fähigkeiten für Lebensläufe, Anschreiben, Bewerbungen und Interviews. Enthalten ist eine detaillierte Liste der fünf wichtigsten Datenwissenschaftler Fähigkeiten, sowie eine längere Liste von noch mehr verwandten Fähigkeiten.

Wie man Skill-Listen verwendet

Sie können diese Fähigkeitslisten während Ihres gesamten Arbeitssuchprozesses verwenden. Erstens können Sie diese Fertigkeitswörter in Ihrem Lebenslauf verwenden. In der Beschreibung Ihres Arbeitsverlaufs möchten Sie möglicherweise 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, als Sie diese Fähigkeiten bei der Arbeit bewiesen haben.

Schließlich können Sie diese Fertigkeitswörter in einem Interview verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens ein Beispiel einer Zeit haben, in der Sie jede der fünf hier aufgeführten Fähigkeiten gezeigt haben.

Natürlich werden für jeden Job andere Fähigkeiten und Erfahrungen benötigt. Lesen Sie deshalb die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und konzentrieren Sie sich auf die vom Arbeitgeber angegebenen Fähigkeiten.

Überprüfen Sie auch unsere anderen Listen von Fähigkeiten nach Beruf und Art der Fähigkeit aufgelistet.

Top Five Data Scientist Fähigkeiten

Analytisch
Die wichtigste Fähigkeit für einen Datenwissenschaftler ist möglicherweise, Informationen analysieren zu können. Datenwissenschaftler müssen große Datenmengen betrachten und ihnen einen Sinn geben. Sie müssen in der Lage sein, Muster und Trends in den Daten zu erkennen und diese Muster zu erklären. All dies erfordert starke analytische Fähigkeiten.

Kreativität
Ein guter Datenwissenschaftler zu sein heißt auch, kreativ zu sein. Erstens müssen Sie Kreativität einsetzen, um Trends in Daten zu erkennen. Zweitens müssen Sie Verbindungen zwischen Daten herstellen, die möglicherweise nicht zusammenhängen. Dies erfordert viel kreatives Denken. Schließlich müssen Sie diese Daten auf eine Weise erläutern, die den Führungskräften Ihres Unternehmens klar ist. Dies erfordert oft kreative Analogien und Erklärungen.

Kommunikation
Datenwissenschaftler müssen Daten nicht nur analysieren, sondern auch anderen Daten erklären. Sie müssen in der Lage sein, Daten an Menschen zu kommunizieren, die Bedeutung von Mustern in den Daten zu erklären und Lösungen vorzuschlagen. Dazu müssen komplexe technische Probleme verständlich erklärt werden. Kommunikation erfordert oft visuelle, mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.

Mathematik
Während Soft Skills wie Analyse, Kreativität und Kommunikation wichtig sind, sind auch harte Fähigkeiten entscheidend für den Job. Ein Datenwissenschaftler benötigt mathematische Fähigkeiten, insbesondere im multivariablen Kalkül und in der linearen Algebra.

Programmierung
Datenwissenschaftler benötigen grundlegende Computerkenntnisse, aber Programmierkenntnisse sind besonders wichtig. In der Lage zu sein, zu kodieren, ist für fast jede Datenwissenschaftlerposition kritisch. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, R, Python oder SQL sind wichtig.

Data Scientist Fähigkeiten

A-C

  • Anpassungsfähigkeit
  • Algorithmen
  • Algorithmisch
  • Analytisch
  • Analytische Werkzeuge
  • Analysen
  • AppEngine
  • Durchsetzungsvermögen
  • AWS
  • Große Daten
  • C ++
  • Zusammenarbeit
  • Kommunikation
  • Computerfähigkeiten
  • Predictive Models erstellen
  • Beratung
  • Vermittlung von technischen Informationen an nichttechnische Personen
  • CouchDB
  • Erstellen von Algorithmen
  • Erstellen von Steuerelementen zum Gewährleisten der Genauigkeit von Daten
  • Kreativität
  • Kritisches Denken
  • Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern pflegen
  • Kundendienst

D-J

  • Daten
  • Datenanalyse
  • Datenanalyse
  • Datenmanipulation
  • Datenschlingen
  • Data Science-Tools
  • Datentools
  • Data Mining
  • D3.js
  • Entscheidung fällen
  • Entscheidungsbäume
  • Entwicklung
  • Dokumentieren
  • Konsens ziehen
  • ECL
  • Bewertung neuer analytischer Methoden
  • Ausführen in einer schnelllebigen Umgebung
  • Besprechungen erleichtern
  • Aufflackern
  • Google Visualisierungs-API
  • Hadoop
  • HBase
  • Hohe Energie
  • Informationssuchdatensätze
  • Daten interpretieren
  • Java

L-P

  • Führung
  • Lineare Algebra
  • Logisches Denken
  • Maschinelle Lernmodelle
  • Maschinelle Lerntechniken
  • Mathematik
  • Matlab
  • Mentoring
  • Metriken
  • Microsoft Excel
  • Mining von Social-Media-Daten
  • Daten modellieren
  • Modellierungswerkzeuge
  • Multivariable Infinitesimalrechnung
  • Perl
  • Power Point
  • Präsentation
  • Probleme lösen
  • Erstellen von Datenvisualisierungen
  • Projektmanagement
  • Projektmanagement-Methoden
  • Projektzeitpläne
  • Programmierung
  • Bereitstellung von Anleitungen für IT-Experten
  • Python

R-W

  • R
  • Raphael.js
  • Berichterstattung
  • Reporting-Tool-Software
  • Berichterstellungstools
  • Berichte
  • Forschung
  • Recherchieren
  • Risikomodellierung
  • SAS
  • Skriptsprachen
  • Selbst motiviert
  • SQL
  • Statistiken
  • Statistische Lernmodelle
  • Statistische Modellierung
  • Aufsicht
  • Tableau
  • Die Initiative ergreifen
  • Hypothesen testen
  • Ausbildung
  • Mündlich
  • Unabhängig arbeiten
  • Schreiben

Lesen Sie mehr: Data Science Jobtitel

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