Danh sách kỹ năng nhà khoa học dữ liệu và ví dụ

Nhà khoa học dữ liệu của Nhật Bản là một thuật ngữ rộng có thể đề cập đến một số loại nghề nghiệp. Nói chung, một nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tìm hiểu về các quy trình khoa học. Một số chức danh trong khoa học dữ liệu bao gồm nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học nghiên cứu thông tin và máy tính, nhà phân tích nghiên cứu hoạt động và nhà phân tích hệ thống máy tính.

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ công nghệ đến y học đến các cơ quan chính phủ. Trình độ chuyên môn cho một công việc trong khoa học dữ liệu khác nhau vì tiêu đề quá rộng. Tuy nhiên, có những kỹ năng nhất định mà các nhà tuyển dụng tìm kiếm ở hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng thống kê, phân tích và báo cáo mạnh mẽ.

Dưới đây là danh sách các kỹ năng khoa học dữ liệu cho sơ yếu lý lịch, thư xin việc, đơn xin việc và phỏng vấn. Bao gồm là một danh sách chi tiết của năm kỹ năng khoa học dữ liệu quan trọng nhất, kèm theo danh sách các kỹ năng liên quan và trách nhiệm công việc.

Mẹo sử dụng danh sách kỹ năng

Một phần quan trọng của việc tạo một sơ yếu lý lịch và thư xin việc được các nhà tuyển dụng chú ý là kết hợp càng nhiều từ khóa và cụm từ khóa cụ thể càng tốt. Điều này là do các công ty sử dụng lao động hiện nay thường xuyên sử dụng các hệ thống theo dõi ứng viên tự động (hệ thống ATS) để cung cấp phân tích giai đoạn đầu tiên của các ứng dụng công việc họ nhận được. Sơ yếu lý lịch của bạn chứa càng nhiều, càng có nhiều khả năng vượt qua lần cắt đầu tiên của hệ thống ATS và cuối cùng, lọt vào mắt người của một người quản lý tuyển dụng.

Các thuật ngữ được liệt kê ở đây là một trong những từ khóa được tìm kiếm thường xuyên nhất được lập trình vào các hệ thống ATS và được sử dụng trong các công việc cho các nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, bạn nên cố gắng kết hợp nhiều cụm từ khóa này vào sơ yếu lý lịch của mình - trong bản tóm tắt ban đầu về trình độ, trong phần lịch sử công việc và trong bảng công nghệ mô tả các kỹ năng phần cứng và phần mềm của bạn.

Bạn cũng nên mô tả mệnh lệnh của bạn về những kỹ năng quan trọng nhất trong thư xin việc và cuối cùng, trong các cuộc phỏng vấn cá nhân của bạn. Hãy chắc chắn để nâng cao các mô tả này với các ví dụ cụ thể về cách bạn đã sử dụng từng kỹ năng trong môi trường làm việc hoặc đào tạo.

Hướng dẫn tốt nhất của bạn về những từ khóa bạn nên đưa vào là mô tả công việc mà bạn đang áp dụng. Mỗi công việc bạn nộp đơn sẽ yêu cầu các kỹ năng và kinh nghiệm khác nhau, vì vậy hãy đảm bảo bạn đọc kỹ mô tả công việc và tập trung vào các kỹ năng được nhà tuyển dụng liệt kê, điều chỉnh từng sơ yếu lý lịch và thư xin việc bạn nộp cho các bằng cấp theo yêu cầu của các nhà tuyển dụng khác nhau.

Năm kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu

Phân tích

Có lẽ kỹ năng quan trọng nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu là có thể phân tích thông tin. Các nhà khoa học dữ liệu phải xem xét và có ý nghĩa về những luồng dữ liệu lớn. Họ phải có khả năng nhìn thấy các mẫu và xu hướng trong dữ liệu và giải thích các mẫu đó. Tất cả điều này cần kỹ năng phân tích mạnh mẽ.

• Công cụ phân tích
• phân tích
• Dữ liệu lớn
• Xây dựng mô hình dự đoán
• Tạo các điều khiển để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu
• Tư duy phê phán
• Dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Thao tác dữ liệu
• Sắp xếp dữ liệu
• Công cụ khoa học dữ liệu / Công cụ dữ liệu
• Khai thác dữ liệu
• Đánh giá các phương pháp phân tích mới
• Giải thích dữ liệu
• Số liệu
• Khai thác dữ liệu truyền thông xã hội
• Mô hình hóa dữ liệu
• Công cụ mô hình hóa
• Sản xuất trực quan hóa dữ liệu
• Nghiên cứu
• Mô hình rủi ro
• Kiểm định giả thuyết

Sáng tạo

Trở thành một nhà khoa học dữ liệu tốt cũng có nghĩa là sáng tạo. Đầu tiên, bạn phải sử dụng sự sáng tạo để phát hiện xu hướng trong dữ liệu. Thứ hai, bạn cần tạo các kết nối giữa các dữ liệu có vẻ không liên quan. Điều này cần rất nhiều suy nghĩ sáng tạo. Cuối cùng, bạn cần giải thích dữ liệu này theo những cách rõ ràng cho các giám đốc điều hành tại công ty của bạn. Điều này thường đòi hỏi sự tương tự sáng tạo và giải thích.

• Khả năng thích ứng
• Truyền đạt thông tin kỹ thuật cho người phi kỹ thuật
• Quyết định
• Cây quyết định
• Thực hiện trong môi trường có nhịp độ nhanh
• Suy nghĩ logic
• Giải quyết vấn đề
• Làm việc độc lập

Giao tiếp

Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ phải phân tích dữ liệu mà còn phải giải thích dữ liệu đó cho người khác. Họ phải có khả năng giao tiếp dữ liệu với mọi người, giải thích tầm quan trọng của các mẫu trong dữ liệu và đề xuất giải pháp. Điều này liên quan đến việc giải thích các vấn đề kỹ thuật phức tạp theo cách dễ hiểu. Thông thường, giao tiếp dữ liệu đòi hỏi kỹ năng giao tiếp bằng hình ảnh, bằng miệng và bằng văn bản.

• Sự quyết đoán
• Hợp tác
• Tư vấn
• Nuôi dưỡng mối quan hệ với các bên liên quan bên trong và bên ngoài
• Dịch vụ khách hàng
• Tài liệu
• Vẽ đồng thuận
• Tạo điều kiện cho các cuộc họp
• Khả năng lãnh đạo
• Kèm cặp
• Trình bày
• Quản lý dự án
• Phương pháp quản lý dự án
• Mốc thời gian dự án
• Cung cấp Hướng dẫn cho Chuyên gia CNTT
• Báo cáo
• Kỹ năng giám sát
• Đào tạo
• Truyền thông bằng lời nói
• Viết

toán học

Trong khi các kỹ năng mềm như phân tích, sáng tạo và giao tiếp là quan trọng, thì các kỹ năng cứng cũng rất quan trọng đối với công việc. Một nhà khoa học dữ liệu cần các kỹ năng toán học, đặc biệt là tính toán đa biến và đại số tuyến tính.

• Thuật toán
• Tạo thuật toán
• Bộ dữ liệu truy xuất thông tin
• Đại số tuyến tính
• Mô hình học máy
• Kỹ thuật học máy
• Tính toán đa biến
• Số liệu thống kê
• Mô hình học thống kê
• Mô hình thống kê

Thành thạo lập trình và kỹ thuật

Các nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi các kỹ năng máy tính cơ bản, nhưng kỹ năng lập trình đặc biệt quan trọng. Có thể viết mã là rất quan trọng đối với hầu hết mọi vị trí nhà khoa học dữ liệu. Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Java, R, Python hoặc SQL là rất cần thiết.

• Ứng dụng động cơ
• Dịch vụ web Amazon (AWS)
• C ++
• Kỹ năng tin học
• CouchDB
• js
• ECL
• Bùng phát
• API trực quan hóa của Google
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• PowerPoint
• Con trăn
• R
• js
• Phần mềm công cụ báo cáo
• SÀI GÒN
• Ngôn ngữ kịch bản
• SQL
• Tableau

Triển vọng công việc cho các nhà khoa học dữ liệu

Theo Cục Thống kê Lao động, 27.900 người đã được tuyển dụng làm nhà khoa học nghiên cứu máy tính và thông tin vào năm 2016; mức lương trung bình hàng năm của họ trong năm 2017 là $ 114,520. Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này được dự đoán sẽ tăng 19% vào năm 2026, nhanh hơn nhiều so với mức trung bình.