Capacità lavorative importanti per i data scientist

Oltre 2.5 Quintillion byte di dati vengono creati ogni giorno, secondo la ricerca.I data scientist aiutano le organizzazioni a litigare, interpretare e visualizzare tali dati. Non sorprende che il lavoro sia in forte espansione. Secondo il Bureau of Labor Statistics, si prevede che le opportunità di carriera in questo campo crescano del 15% entro il 2029, molto più velocemente della media.

Sebbene non tutti i data scientist di successo abbiano una laurea, molti hanno almeno una laurea in scienze dei dati o un campo correlato. Alcuni hanno anche lauree in laurea, tra cui Master, PH.D., e/o certificazioni laureate.

Che tipo di abilità hai bisogno per essere un data scientist?

"Data Scientist" è un termine ampio che può fare riferimento a una serie di carriere diverse. In generale, uno scienziato di dati analizza i dati per conoscere i processi scientifici, le tendenze del mercato e la gestione dei rischi.

Alcuni titoli di lavoro nella scienza dei dati includono analista di dati, ingegnere dei dati, ricercatori di computer e informazioni, analista di ricerca sulle operazioni e analista di sistemi informatici.

I data scientist lavorano in una varietà di settori, che vanno dalla tecnologia alla medicina alle agenzie governative.Le qualifiche per un lavoro nella scienza dei dati variano perché il titolo è così ampio. Tuttavia, ci sono alcune competenze che i datori di lavoro cercano in quasi tutti i dati scienziati. Ad esempio, i data scientist hanno bisogno di forti capacità statistiche, analitiche, di reporting e altro ancora.

Tipi di abilità di data scientist

Capacità analitiche

Forse l'abilità più importante per uno scienziato dei dati è essere in grado di analizzare le informazioni. I data scientist guardano e danno un senso a grandi quantità di dati. Devono essere in grado di vedere modelli e tendenze e avere un'idea di cosa significano quei modelli. Tutto ciò richiede forti capacità analitiche.

• Intelligenza artificiale
• Big Data
• Business intelligence
• Costruire modelli predittivi
• Creazione di controlli per assicurare l'accuratezza dei dati
• Pensiero critico
• Analisi dei dati
• Visualizzazione dati
• Analisi dei dati
• Gestione del database
• Manipolazione di dati
• Dati Wrangling
• Strumenti / strumenti di dati di dati di dati
• Estrazione dei dati
• Devops
• Valutazione di nuove metodologie analitiche
• Interpretazione dei dati
• Metrica
• Mining dei dati sui social media
• Dati di modellazione
• Strumenti di modellazione
• Probabilità e statistica
• Ricerca
• Modellazione del rischio
• Test ipotesi

Apertura mentale

Essere un buon scienziato di dati significa anche essere creativi. Innanzitutto, devi avere una mente aperta per individuare le tendenze dei dati. In secondo luogo, è necessario stabilire connessioni tra dati che potrebbero sembrare non correlati a qualcuno che è distorto. Questo richiede molta apertura. Infine, devi spiegare questi dati in modi che sono chiari ai dirigenti della tua azienda. Ciò richiede spesso analogie e spiegazioni creative.

• Adattabilità
• Trasmettere informazioni tecniche a persone non tecniche
• Creatività
• Curiosità
• Il processo decisionale
• Alberi decisionali
• Eseguire in un ambiente frenetico
• Innovazione
• Pensiero logico
• Risoluzione dei problemi
• Lavorando in modo indipendente

Comunicazione

I data scientist non devono solo analizzare i dati, ma devono anche spiegare che i dati ad altri. Devono essere in grado di comunicare dati a persone di diverse competenze, spiegare l'importanza dei modelli nei dati e suggerire soluzioni. Ciò comporta la spiegazione di problemi tecnici complessi in un modo facile da capire. Spesso, comunicare dati richiede capacità comunicative visive, orali e scritte.

• Assertività
• Collaborazione
• Consulenza
• Coltivare le relazioni con le parti interessate interne ed esterne
• Assistenza clienti
• Documentazione
• Disegno di consenso
• Facilitare le riunioni
• Comando
• Tutoraggio
• Presentazione
• Gestione del progetto
• Timeline del progetto
• Fornire linee guida ai professionisti IT
• Reporting
• Abilità di narrazione
• Competenze di supervisione
• Formazione
• Comunicazione verbale
• Comunicazione scritta

Matematica

Mentre le competenze trasversali come l'analisi, la creatività e la comunicazione sono importanti, le abilità concrete sono anche fondamentali per il lavoro. Uno scienziato dei dati ha bisogno di forti capacità matematiche, in particolare nel calcolo multivariabile e nell'algebra lineare.

• Algoritmi di identificazione
• Creare e mantenere algoritmi
• Set di dati di recupero delle informazioni
• Algebra lineare
• Modelli di apprendimento automatico
• Tecniche di apprendimento automatico
• Calcolo multivariabile
• Statistiche
• Modelli di apprendimento statistico
• Modellazione statistica

Programmazione e competenze tecniche

I data scientist richiedono competenze informatiche di base, ma le capacità di programmazione sono particolarmente importanti. Essere in grado di codificare è fondamentale per quasi tutte le posizioni di dati scienziati. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Java, R, Python o SQL è essenziale.

• Appengine
• Amazon Web Services (AWS)
• Amcharts
• Apache Spark
• C++
• Competenze informatiche
• COUCHDB
• js
• Ecl
• Bagliore
• API di visualizzazione di Google
• Hadoop
• Hbase
• HighCharts
• Giava
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSQL
• Perl
• Pitone
• R
• Software per strumenti di reporting
• Saas
• SAS
• Lingue di scripting
• SQL
• Tabelle e domande
• Tableau
• Tensorflow

Più abilità di data scientist

• Mining dei dati sui social media
• Tabelle e domande
• Gestione del progetto
• Timeline del progetto
• Coltivare le relazioni con le parti interessate interne ed esterne
• Assistenza clienti
• Appengine
• Amazon Web Services (AWS)
• COUCHDB
• js
• Ecl
• Bagliore
• API di visualizzazione di Google
• Hadoop
• Hbase
• R
• SAS
• Lingue di scripting
• Dispositivi mobili
• Microsoft Office Suite
• Saas
• Intelligenza artificiale (AI)
• Apache Spark
• Curiosità
• Business intelligence
• Innovazione

Come far risaltare le tue abilità

Aggiungi le competenze pertinenti al tuo curriculum: Includi le tue abilità nel tuo curriculum in un riepilogo iniziale delle qualifiche, nella sezione della cronologia del lavoro o in una tabella tecnologica che descrive le tue competenze hardware e software.

Evidenzia le abilità nella tua lettera di accompagnamento: Dovresti anche descrivere il tuo comando della più importante di queste abilità nella tua lettera di accompagnamento.

Usa le parole di abilità nel tuo colloquio di lavoro: Nella tua intervista, assicurati di migliorare le tue risposte con esempi delle tue abilità.