Compétences de Data Scientist pour les curriculum vitae, les lettres de présentation et les entrevues
Les scientifiques de données travaillent dans une variété d'industries, allant de la technologie à la médecine aux agences gouvernementales.
Les qualifications pour un travail en science des données varient, parce que le titre est si large. Cependant, il existe certaines compétences recherchées par les employeurs dans presque tous les spécialistes des données. Les spécialistes des données ont besoin de compétences statistiques, analytiques et de reporting.
Voici une liste de compétences en informatique pour les curriculum vitae, les lettres d'accompagnement, les demandes d'emploi et les entrevues. Vous y trouverez une liste détaillée des cinq compétences les plus importantes des scientifiques de données, ainsi qu'une liste plus longue de compétences encore plus liées.
Comment utiliser les listes de compétences
Vous pouvez utiliser ces listes de compétences tout au long de votre processus de recherche d'emploi. Tout d'abord, vous pouvez utiliser ces mots de compétences dans votre CV . Dans la description de votre historique de travail, vous pouvez utiliser certains de ces mots clés.
Deuxièmement, vous pouvez les utiliser dans votre lettre de motivation . Dans le corps de votre lettre, vous pouvez mentionner une ou deux de ces compétences, et donner un exemple spécifique d'un moment où vous avez démontré ces compétences au travail.
Enfin, vous pouvez utiliser ces mots de compétences dans une interview. Assurez-vous d'avoir au moins un exemple de temps où vous avez démontré chacune des cinq principales compétences énumérées ici.
Bien sûr, chaque emploi exigera des compétences et des expériences différentes, alors assurez-vous de lire attentivement la description de poste et de vous concentrer sur les compétences énumérées par l'employeur.
Consultez également nos autres listes de compétences répertoriées par métier et type de compétence .
Cinq compétences de Data Scientist
Analytique
Peut-être que la compétence la plus importante pour un chercheur de données est de pouvoir analyser l'information. Les spécialistes des données doivent examiner et comprendre un grand nombre de données. Ils doivent être en mesure de voir les tendances et les tendances dans les données, et d'expliquer ces modèles. Tout cela nécessite de solides compétences analytiques.
La créativité
Etre un bon data scientist, c'est aussi être créatif. Premièrement, vous devez utiliser la créativité pour repérer les tendances dans les données. Deuxièmement, vous devez établir des liens entre les données qui peuvent sembler sans rapport. Cela prend beaucoup de créativité. Enfin, vous devez expliquer ces données de manière claire pour les cadres de votre entreprise. Cela nécessite souvent des analogies créatives et des explications.
la communication
Les spécialistes des données n'ont pas seulement à analyser les données, mais ils doivent aussi expliquer ces données aux autres. Ils doivent être capables de communiquer des données aux personnes, d'expliquer l'importance des modèles dans les données et de suggérer des solutions. Cela implique d'expliquer des problèmes techniques complexes d'une manière facile à comprendre. Souvent, la communication de données nécessite des compétences de communication visuelles, orales et écrites.
Mathématiques
Bien que les compétences non techniques comme l'analyse, la créativité et la communication soient importantes, les compétences professionnelles sont également essentielles au travail. Un chercheur de données a besoin de compétences en mathématiques, en particulier dans le calcul multivariable et l'algèbre linéaire.
La programmation
Les spécialistes des données ont besoin de compétences informatiques de base, mais les compétences en programmation sont particulièrement importantes. Être capable de coder est essentiel à presque n'importe quelle position de scientifique de données. La connaissance des langages de programmation tels que Java, R, Python ou SQL est importante.
Compétences de Data Scientist
A-C
- Adaptabilité
- Algorithmes
- Algorithmique
- Analytique
- Outils analytiques
- Analytique
- AppEngine
- Affirmation de soi
- AWS
- Big Data
- C ++
- Collaboration
- la communication
- Compétences informatiques
- Construire des modèles prédictifs
- Consultant
- Transmettre des informations techniques à des personnes non-techniques
- CouchDB
- Création d'algorithmes
- Création de contrôles pour assurer l'exactitude des données
- La créativité
- Pensée critique
- Cultiver les relations avec les parties prenantes internes et externes
- Service Clients
D-J
- Les données
- L'analyse des données
- Analyse des données
- Manipulation de données
- Data Wrangling
- Outils de science des données
- Outils de données
- Data Mining
- D3.js
- La prise de décision
- Arbres de décision
- Développement
- Documenter
- Dessin Consensus
- ECL
- Évaluation de nouvelles méthodes analytiques
- Exécution dans un environnement à rythme rapide
- Faciliter les réunions
- Éclater
- API de visualisation Google
- Hadoop
- HBase
- Haute énergie
- Ensembles de données de récupération d'informations
- Interpréter des données
- Java
L-P
- Direction
- Algèbre linéaire
- Pensée logique
- Modèles d'apprentissage machine
- Techniques d'apprentissage automatique
- Mathématiques
- Matlab
- Mentorat
- Métrique
- Microsoft Excel
- Données sur les médias sociaux miniers
- Données de modélisation
- Outils de modélisation
- Calcul à variables multiples
- Perl
- Power Point
- Présentation
- Résolution de problème
- Production de visualisations de données
- Gestion de projet
- Méthodologies de gestion de projet
- Calendrier du projet
- La programmation
- Fournir des conseils aux professionnels de l'informatique
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Reporting
- Logiciel de création de rapports
- Outils de reporting
- Rapports
- Recherche
- Recherche
- Modélisation du risque
- SAS
- Langages de script
- Auto-motivé
- SQL
- Statistiques
- Modèles d'apprentissage statistique
- Modélisation statistique
- Supervision
- Tableau
- Prendre l'initiative
- Test d'hypothèses
- Entraînement
- Verbal
- Travailler indépendamment
- L'écriture
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