Списък с умения за данни на учените и примери

„Данните учени“ са широк термин, който може да се отнася до редица видове кариери. Като цяло, един учен-анализатор анализира данни, за да научи за научните процеси. Някои длъжности в науката за данни включват анализатор на данни, инженер по данни, учен, специалист по компютърни и информационни изследвания, анализатор за оперативни изследвания и анализатор на компютърни системи.

Данъчните специалисти работят в различни индустрии, вариращи от технологии до медицина, до държавни агенции. Квалификациите за работа в областта на науката за данните варират, тъй като заглавието е толкова широко. Въпреки това, има някои умения, които работодателите търсят в почти всеки учен. Специалистите по данни се нуждаят от силни статистически, аналитични и отчетни умения.

Ето списък на уменията на учените по данни за автобиографии, мотивационни писма, заявления за работа и интервюта. Включен е подробен списък на петте най-важни умения за данни учени, придружени от списъци на свързани умения и работни отговорности.

Съвети за използване на списък с умения

Ключова част от създаването на автобиография и мотивационно писмо, което се забелязва от работодателите, е да включи колкото е възможно повече ключови думи и ключови фрази. Това се дължи на факта, че фирмите, които наемат работа, често използват автоматизирани системи за проследяване на кандидати (системи за ОВД), за да предоставят анализ на първия етап на получените от тях заявления за работа. Колкото повече ключови думи съдържа вашето резюме, толкова по-вероятно е да премине първото отрязване от системата за ОВД и в крайна сметка да достигне човешкото око на мениджър на наемане.

Изброените тук термини са сред най-често търсените ключови думи, програмирани в системите за ОВД и използвани в работата на учените по данни. По този начин трябва да се опитате да включите много от тези ключови фрази в резюмето - в първоначално обобщение на квалификациите, в раздела си за работа и в техническа таблица, описваща вашите хардуерни и софтуерни умения.

Също така трябва да опишете вашето управление на най-важните от тези умения в мотивационното си писмо и в крайна сметка по време на личните си интервюта. Уверете се, че сте подобрили тези описания с конкретни примери за това как сте използвали всяко умение в работна или обучителна среда.

Вашият най-добър наръчник за това коя от тези ключови думи трябва да включите е описанието на длъжността, към което кандидатствате. Всяка работа, за която кандидатствате, ще изисква различни умения и опит, така че внимавайте да прочетете внимателно описанието на работата и да се съсредоточите върху уменията, изброени от работодателя, като изготвите всяко резюме и мотивационно писмо, което представяте на квалификациите, изисквани от различни работодатели.

Топ пет умения за данни на учените

аналитичен

Може би най-важното умение за специалист по данни е да може да анализира информация. Данните учени трябва да гледат и да имат смисъл от големите данни. Те трябва да могат да виждат модели и тенденции в данните и да обясняват тези модели. Всичко това изисква силни аналитични умения.

• Аналитични инструменти
• анализ
• Голяма информация
• Конструиране на предсказуеми модели
• Създаване на контроли за осигуряване на точността на данните
• Критично мислене
• Данни
• Анализ на данни
• Анализ на данни
• Управление на данни
• Данъчни спорове
• Наука за данни / Инструменти за данни
• Извличане на данни
• Оценка на нови аналитични методологии
• Интерпретиране на данни
• Метрика
• Мин. Данни за социалните медии
• Данни за моделиране
• Инструменти за моделиране
• Създаване на визуализации на данни
• изследване
• Моделиране на риска
• Тестване на хипотези

творчеството

Да бъдеш добър учен за данни също означава да си креативен. Първо, трябва да използвате креативността, за да забележите тенденциите в данните. Второ, трябва да направите връзки между данни, които може да изглеждат несвързани. Това отнема много творческо мислене. И накрая, трябва да обясните тези данни по начини, които са ясни за ръководителите във вашата компания. Това често изисква творчески аналогии и обяснения.

• приспособимост
• Предаване на техническа информация на нетехнически хора
• Вземане на решение
• Дървета за вземане на решения
• Изпълнение в бързо развиваща се среда
• Логично мислене
• Разрешаване на проблем
• Работа самостоятелно

общуване

Учените не само трябва да анализират данните, но и да обясняват тези данни на други. Те трябва да могат да предават данни на хората, да обясняват важността на моделите в данните и да предлагат решения. Това включва обяснение на сложни технически въпроси по начин, който е лесен за разбиране. Често съобщаването на данни изисква визуални, устни и писмени комуникационни умения.

• отстояване
• Сътрудничество
• консултативен
• Развиване на взаимоотношения с вътрешни и външни заинтересовани страни
• Обслужване на клиенти
• Документирането
• Създаване на консенсус
• Улесняване на срещите
• ръководство
• Менторство
• представяне
• Управление на проекти
• Методологии за управление на проекти
• Срок на проекта
• Предоставяне на указания за ИТ специалисти
• Докладване
• Надзорни умения
• обучение
• Вербални комуникации
• писане

математика

Докато меките умения като анализ, креативност и комуникация са важни, твърдите умения също са критични за работата. Данните учени се нуждаят от математически умения, особено в многовариантно смятане и линейна алгебра.

• алгоритми
• Създаване на алгоритми
• Комплект данни за извличане на информация
• Линейна алгебра
• Модели на машинно обучение
• Техники за машинно обучение
• Многофункционално смятане
• Статистика
• Модели за статистическо обучение
• Статистическо моделиране

Програмиране и технически умения

Специалистите по данни изискват основни компютърни умения, но уменията за програмиране са особено важни. Да бъдеш в състояние да кодираш е от решаващо значение за почти всяка позиция на учения за данни. Познаването на езиците за програмиране като Java, R, Python или SQL е от съществено значение.

• AppEngine
• Уеб услуги на Amazon (AWS)
• C ++
• Компютърни умения
• CouchDB
• JS
• ECL
• сигнална ракета
• API на Google Визуализация
• Hadoop
• HBase
• Ява
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• PowerPoint
• Питон
• R
• JS
• Софтуер за инструменти за отчитане
• SAS
• Скриптови езици
• SQL
• жива картина

Перспективи за работа на учените с данни

Според Бюрото по трудова статистика 27900 души са били заети като учени по компютърни и информационни изследвания през 2016 г.; средната им годишна работна заплата през 2017 г. е 114 520 долара. Очаква се възможностите за кариера в тази област да нараснат с 19% до 2026 г., много по-бързо от средното.