מיומנויות מדען נתונים ודוגמאות

"מדען נתונים" הוא מונח רחב שיכול להתייחס למספר סוגים של קריירה. בדרך כלל, מדען נתונים מנתח נתונים כדי ללמוד על תהליכים מדעיים. כמה כותרות עבודה במדעי הנתונים כוללים אנליסט נתונים, מהנדס נתונים, מחשב ומדען מידע, אנליסט מחקר ביצועים, אנליסט מערכות מחשב.

מדעני נתונים עובדים במגוון תעשיות, החל בטכנולוגיה ועד לרשויות ממשלתיות. הכישורים לתפקיד במדעי הנתונים משתנים משום שהכותרת רחבה כל כך. עם זאת, ישנם מעסיקים מיומנויות לחפש כמעט בכל מדען נתונים. מדעני נתונים זקוקים למיומנויות סטטיסטיות, אנליטיות ודיווחיות חזקות.

הנה רשימה של מיומנויות מדען נתונים עבור קורות חיים, כיסוי מכתבים, יישומים עבודה, ראיונות. הרשימה כוללת רשימה מפורטת של חמשת המיומנויות החשובות ביותר במדע הנתונים, המלווה ברשימות של מיומנויות קשורות ואחריות בעבודה.

טיפים לשימוש ברשימת מיומנויות

חלק מרכזי ביצירת קורות חיים ומכתב כי מקבל תשומת לב על ידי המעסיקים היא לשלב כמה מילות מפתח ספציפיות עבודה וביטויים מילת מפתח ככל האפשר. הסיבה לכך היא העסקת חברות עכשיו לעתים קרובות להשתמש במעקב אוטומטי למעקב מערכות (מערכות ATS) כדי לספק ניתוח בשלב הראשון של בקשות העבודה שהם מקבלים. מילות מפתח יותר את קורות החיים שלך מכיל, כך סביר יותר לעבור את החיתוך הראשון על ידי מערכת ATS, ובסופו של דבר, להגיע לעין האנושית של מנהל גיוס.

התנאים המפורטים כאן הן בין מילות המפתח הנפוצות ביותר המתוכנתות לתוך מערכות ATS ו מנוצל בעבודה של מדענים נתונים. לכן, אתה צריך לנסות לשלב רבים של ביטויי מפתח אלה לתוך קורות החיים שלך - ב סיכום ראשוני של הכישורים, בסעיף ההיסטוריה שלך עבודה, וכן בטכנולוגיה טק המתאר את החומרה שלך ואת כישורי התוכנה.

אתה צריך גם לתאר את הפקודה של החשוב ביותר של מיומנויות אלה במכתב המכסה שלך, ובסופו של דבר, במהלך הראיונות האישיים שלך. הקפד לשפר את התיאורים האלה עם דוגמאות ספציפיות של איך יש לך מנוצל כל מיומנות בעבודה או אימון הגדרה.

המדריך הטוב ביותר שלך לגבי אילו מילות מפתח אתה צריך לכלול הוא תיאור התפקיד שבו אתה החלת. כל עבודה שתחול על יחייבו מיומנויות שונות וחוויות, לכן הקפד לקרוא את תיאור התפקיד בקפידה ולהתמקד בכישורים המפורטים על ידי המעסיק, להתאים את כל קורות החיים ואת מכתב הכיסוי שאתה שולח את הכישורים המבוקשים על ידי מעסיקים שונים.

למעלה חמישה מדענים מיומנויות נתונים

אנליטיים

אולי המיומנות החשובה ביותר עבור מדען נתונים היא להיות מסוגל לנתח מידע. מדעני נתונים צריכים להסתכל, ולהבין, שטחי נתונים גדולים. הם צריכים להיות מסוגלים לראות דפוסים ומגמות בנתונים ולהסביר את הדפוסים האלה. כל זה לוקח מיומנויות אנליטיות חזקות.

• כלים אנליטיים
• Analytics
• נתונים גדולים
• בניית מודלים חזוי
• יצירת פקודות כדי להבטיח דיוק של נתונים
• חשיבה ביקורתית
• נתונים
• ניתוח נתונים
• ניתוח נתונים
• מניפולציית נתונים
• התנצחות נתונים
• נתונים מדע כלים / כלי נתונים
• כריית מידע
• הערכת מתודולוגיות אנליטיות חדשות
• פירוש נתונים
• ערכים
• כריית נתונים של מדיה חברתית
• נתוני דוגמנות
• כלי דוגמנות
• הפקת נתונים חזותיים
• מחקר
• מודלים של סיכון
• בדיקת היפותזות

יצירתיות

להיות מדען נתונים טוב גם אומר להיות יצירתי. ראשית, עליך להשתמש ביצירתיות כדי לזהות מגמות בנתונים. שנית, עליך ליצור חיבורים בין נתונים שעשויים להיראות בלתי קשורים. זה לוקח הרבה חשיבה יצירתית. לבסוף, אתה צריך להסביר את הנתונים האלה בדרכים ברורות למנהלים בחברה שלך. דבר זה דורש לעתים קרובות אנלוגיות והסברים יצירתיים.

• יכולת הסתגלות
• העברת מידע טכני לאנשים שאינם טכניים
• קבלת החלטות
• עצי החלטה
• ביצוע בסביבה מהירה
• חשיבה לוגית
• פתרון בעיות
• עבודה עצמאית

תקשורת

מדעני נתונים לא רק צריך לנתח נתונים, אבל הם גם צריכים להסביר את הנתונים לאחרים. הם חייבים להיות מסוגלים לתקשר נתונים לאנשים, להסביר את החשיבות של דפוסים בנתונים, ולהציע פתרונות. זה כרוך בהסבר בעיות טכניות מורכבות באופן שקל להבין. לעתים קרובות, תקשורת נתונים דורש מיומנויות תקשורת חזותית, בעל פה, בכתב.

• אסרטיביות
• שיתוף פעולה
• ייעוץ
• טיפוח יחסים עם בעלי עניין פנימיים וחיצוניים
• שירות לקוחות
• מתעד
• קונצנזוס
• מפגשים
• מנהיגות
• חונכות
• מצגת
• ניהול פרוייקט
• מתודולוגיות ניהול פרויקטים
• פרויקט ציר הזמן
• מתן הנחיות לאנשי IT
• דיווח
• מיומנויות פיקוח
• הדרכה
• תקשורת מילולית
• כתיבה

מתמטיקה

בעוד מיומנויות רכות כמו ניתוח, יצירתיות, ותקשורת חשובים, מיומנויות קשות גם קריטי לתפקיד. מדען נתונים צריך מיומנויות במתמטיקה, במיוחד בחישוב רב משתני ואלגברה לינארית.

• אלגוריתמים
• יצירת אלגוריתמים
• נתוני מידע אחזור סטים
• אלגברה ליניארית
• מודלים של למידה ממוחשבת
• טכניקות מחשב למידה
• חשבון רב משתני
• סטטיסטיקה
• מודלים ללמידה סטטיסטית
• מודלים סטטיסטיים

תכנות וטכניקות

מדעני נתונים דורשים מיומנויות מחשב בסיסיות, אך מיומנויות התכנות חשובות במיוחד. היכולת קוד הוא קריטי כמעט כל הנתונים מדען נתונים. ידע בשפות תכנות כגון Java, R, Python או SQL חיוני.

• AppEngine
• אמזון שירותי אינטרנט (AWS)
• C ++
• כישורי מחשב
• קושדב
• י
• ECL
• התלקחות
• ממשק API של Google Visualization
• הדופ
• HBase
• Java
• מטלאב
• Microsoft Excel
• פרל
• פאוור פויינט
• פייתון
• R
• י
• כלי דיווח כלי
• SAS
• שפות Scripting
• SQL
• טבלה

תחזית עבודה עבור מדעני נתונים

על פי נתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, 27,900 אנשים הועסקו כמדענים בתחום מדעי המחשב והמידע בשנת 2016; השכר החציוני השנתוני שלהם בשנת 2017 היה 114,520 $. הזדמנויות לקריירה בתחום זה צפויות לגדול ב -19% עד 2026, הרבה יותר מהר מהממוצע.