მონაცემთა მეცნიერული უნარები რეზიუმეებისათვის, სამოტივაციო წერილები და ინტერვიუები
მონაცემთა მეცნიერები მუშაობენ სხვადასხვა ინდუსტრიებში, დაწყებული ტექნოლოგიიდან მედიცინის სააგენტოებში.
კვალიფიკაცია სამუშაოსთვის მონაცემთა მეცნიერებაში განსხვავდება, რადგან სათაური ფართოა. თუმცა, არსებობს გარკვეული უნარები დამსაქმებლები გამოიყურება თითქმის ყველა მონაცემები მეცნიერი. მონაცემთა მეცნიერებს სჭირდებათ სტატისტიკური, ანალიტიკური და ანგარიშგების უნარი.
აქ არის მონაცემები სამეცნიერო უნარები რეზიუმეები, სამოტივაციო წერილები, სამუშაო პროგრამები და ინტერვიუები. კომპლექტში არის ხუთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მონაცემების მეცნიერული უნარ-ჩვევების დეტალური ჩამონათვალი, ასევე უფრო მეტი სიის უფრო მეტი ჩამონათვალი.
როგორ გამოვიყენოთ უნარი სიები
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს უნარები ჩამოთვლილია თქვენი სამუშაოს ძიების პროცესში. პირველ რიგში, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს უნარი სიტყვა თქვენს რეზიუმეში . თქვენი სამუშაო ისტორიის აღწერილობაში შეიძლება დაგჭირდეთ ამ საკვანძო სიტყვების გამოყენება.
მეორე, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს თქვენი საფარის წერილში . თქვენს წერილში თქვენ შეგიძლიათ აღინიშნოს ერთი ან ორი უნარ-ჩვევები და კონკრეტული მაგალითი მისცეს იმ დროს, როდესაც ეს სამუშაოები აჩვენებდით სამუშაოს.
საბოლოოდ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს უნარი სიტყვა ინტერვიუში. დარწმუნდით, რომ თქვენ გაქვთ მინიმუმ ერთი მაგალითი იმისა, რომ თქვენ აჩვენა თითოეული ხუთი საუკეთესო უნარები აქ ჩამოთვლილი.
რა თქმა უნდა, თითოეული სამუშაო მოითხოვს სხვადასხვა უნარ-ჩვევებსა და გამოცდილებას, ასე რომ დარწმუნდით, რომ წაიკითხე სამუშაოს აღწერილობა და ყურადღებით დავაკვირდეთ დამქირავებელს.
ასევე განიხილეთ ჩვენი სხვა სიები, რომლებიც ჩამოთვლილია სამუშაოსა და უნარის მიხედვით .
ხუთივე მეცნიერული უნარ-ჩვევები
ანალიტიკური
შესაძლოა, მონაცემთა მეცნიერისთვის ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი იყოს ინფორმაციის ანალიზი. მონაცემთა მეცნიერები უნდა გამოიყურებოდეს და აზრი, დიდი swaths მონაცემები. მათ უნდა შეეძლოთ მონაცემების ნახაზებისა და ტენდენციების ნახვა და ამ ნიმუშების ახსნა. ყოველივე ეს იღებს მნიშვნელოვან ანალიტიკურ უნარებს.
კრეატიულობა
კარგი მონაცემების მქონე მეცნიერი ასევე შემოქმედებით ნიშნავს. პირველ რიგში, თქვენ უნდა გამოვიყენოთ შემოქმედება მონაცემთა ბაზაში ტენდენციებზე. მეორე, თქვენ უნდა გააკეთოთ კავშირები მონაცემებს შორის, რომლებიც შეიძლება არ ჩანდეს. ეს ძალიან ბევრი შემოქმედებითი აზროვნებაა. და ბოლოს, თქვენ უნდა აეხსნა ამ მონაცემების გზები, რომლებიც ნათელია აღმასრულებლები თქვენს კომპანიაში. ეს ხშირად მოითხოვს შემოქმედებით ანალოგიებსა და განმარტებებს.
კომუნიკაცია
მონაცემები მეცნიერებს არ უნდა ჰქონდეთ მონაცემთა ანალიზი, მაგრამ მათ ასევე უნდა აეხსნა ეს მონაცემები სხვებისთვის. მათ უნდა შეეძლოთ ხალხისთვის მონაცემთა გადათარგმნა, ახსენით მონაცემები თარგების მონაცემების მნიშვნელობას და ვარაუდობენ გადაწყვეტილებებს. ეს გულისხმობს რთულ ტექნიკურ საკითხებს, რომლებიც ადვილად გასაგებია. ხშირად კომუნიკაციის მონაცემები მოითხოვს ვიზუალური, ზეპირი და წერილობითი კომუნიკაციის უნარს.
მათემატიკა
მიუხედავად იმისა, რომ რბილი უნარები, როგორიცაა ანალიზი, შემოქმედების და კომუნიკაციის მნიშვნელოვანია, მძიმე უნარები ასევე კრიტიკული სამუშაო. მონაცემთა მეცნიერი მოითხოვს მათემატიკის უნარებს, განსაკუთრებით მულტიარუჯეტიან კალკულუსს და ხაზოვან ალგებრას.
პროგრამირება
მონაცემთა მეცნიერები მოითხოვს კომპიუტერულ უნარებს, მაგრამ პროგრამირების უნარი განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია. კოდის შეყვანა კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ნებისმიერი მონაცემის მეცნიერის პოზიციაზე. მნიშვნელოვანია პროგრამების ენების ცოდნა, როგორიცაა Java, R, Python ან SQL.
მონაცემთა მეცნიერული უნარ-ჩვევები
A-C
- ადაპტირება
- ალგორითმები
- ალგორითმი
- ანალიტიკური
- ანალიტიკური ინსტრუმენტები
- ანალიტიკა
- AppEngine
- მტკიცებულება
- AWS
- დიდი მონაცემები
- C + +
- თანამშრომლობა
- კომუნიკაცია
- კომპიუტერული უნარები
- Predictive მოდელების შემუშავება
- კონსულტაცია
- ტექნიკური ინფორმაციის მიწოდება არატექნიკური მოსახლეობისათვის
- CouchDB
- ალგორითმების შექმნა
- მონაცემების სიზუსტის უზრუნველსაყოფად კონტროლის მექანიზმების შექმნა
- კრეატიულობა
- კრიტიკული აზროვნება
- შიდა და გარე დაინტერესებულ მხარეებთან ურთიერთობის გაღრმავება
- კლიენტების მომსახურება
D-J
- მონაცემები
- მონაცემთა ანალიზი
- მონაცემთა ანალიტიკა
- მონაცემთა მანიპულირება
- მონაცემთა Wrangling
- მონაცემთა მეცნიერების ინსტრუმენტები
- მონაცემთა ინსტრუმენტები
- მონაცემების მოპოვება
- D3.js
- გადაწყვეტილების მიღება
- გადაწყვეტილება ხეები
- განვითარება
- დოკუმენტაცია
- შედგენა კონსენსუსი
- ECL
- ახალი ანალიტიკური მეთოდოლოგიის შეფასება
- შესრულება სწრაფი გარემოში
- შეხვედრების ხელშეწყობა
- ფლეერი
- Google ვიზუალიზაციის API
- Hadoop
- HBase
- მაღალი ენერგია
- ინფორმაციის მოძიების მონაცემები
- ინტერპრეტაციის მონაცემები
- ჯავა
L-P
- ლიდერობა
- ხაზოვანი ალგებრა
- ლოგიკური აზროვნება
- მანქანა სწავლის მოდელები
- მანქანა სწავლების ტექნიკა
- მათემატიკა
- მეტლაბი
- სწავლების მეთოდიკა
- მეტრიკა
- Microsoft Excel
- სამთო სოციალური მედია მონაცემები
- მოდელირების მონაცემები
- მოდელირება ინსტრუმენტები
- მრავალმხრივი კალკულა
- პერლ
- პოვერ პოინტი
- პრეზენტაცია
- პრობლემის გადაჭრა
- მონაცემთა ვიზუალიზაციის წარმოება
- პროექტის მენეჯმენტი
- პროექტის მართვის მეთოდოლოგია
- პროექტის ვადები
- პროგრამირება
- IT პროფესიონალებისთვის სახელმძღვანელოს უზრუნველყოფა
- პითონი
R-W
- რ
- Raphael.js
- ანგარიშგება
- ანგარიშგების პროგრამული უზრუნველყოფა
- ანგარიშგების ინსტრუმენტები
- ანგარიშები
- კვლევა
- კვლევა
- რისკის მოდელირება
- სას
- სკრიპტი ენები
- თვითმოტივირებული
- SQL
- სტატისტიკა
- სტატისტიკური სწავლების მოდელები
- სტატისტიკური მოდელირება
- სამეთვალყურეო
- ცხრილი
- ინიციატივა
- ტესტირება ჰიპოთეზა
- ტრენინგი
- ვერბალური
- სამუშაო დამოუკიდებლად
- წერა
დაწვრილებით: მონაცემთა მეცნიერების სამსახური სათაურები
ამავე თემაზე სტატიები: Soft vs. Hard უნარები | როგორ შეიტანოთ საკვანძო სიტყვები შენი რეზიუმეში ჩამონათვალი რეზიუმეები და სამოტივაციო წერილები | გუნდური მუშაობის უნარი | რეზიუმე უნარ-ჩვევების სია