Kemahiran Saintifik Data untuk Resume, Surat Penutup, dan Temubual
Para saintis data bekerja dalam pelbagai industri, mulai dari teknologi ke perubatan kepada agensi kerajaan.
Kelayakan untuk pekerjaan dalam sains data berbeza, kerana tajuknya sangat luas. Walau bagaimanapun, terdapat kemahiran tertentu majikan mencari di hampir setiap saintis data. Para saintis data memerlukan kemahiran statistik, analisis dan pelaporan.
Berikut adalah senarai kemahiran saintis data untuk resume, surat lamaran, aplikasi kerja, dan wawancara. Termasuk adalah senarai terperinci mengenai lima kemahiran saintis data yang paling penting, serta senarai lebih banyak kemahiran yang lebih berkaitan.
Cara Menggunakan Senarai Kemahiran
Anda boleh menggunakan senarai kemahiran ini sepanjang proses carian kerja anda. Pertama, anda boleh menggunakan kata-kata kemahiran ini dalam resume anda. Dalam perihalan sejarah kerja anda, anda mungkin mahu menggunakan beberapa kata kunci ini.
Kedua, anda boleh menggunakannya dalam surat pelindung anda. Di dalam badan surat anda, anda boleh menyebut satu atau dua kemahiran ini, dan memberikan contoh khusus pada saat anda menunjukkan kemahiran tersebut di tempat kerja.
Akhirnya, anda boleh menggunakan kata-kata kemahiran ini dalam temu bual. Pastikan anda mempunyai sekurang-kurangnya satu contoh masa yang anda tunjukkan setiap lima kemahiran teratas yang disenaraikan di sini.
Sudah tentu, setiap pekerjaan memerlukan kemahiran dan pengalaman yang berlainan, jadi pastikan anda membaca huraian kerja dengan teliti, dan memberi tumpuan kepada kemahiran yang disenaraikan oleh majikan.
Juga semak senarai kemahiran kami yang disenaraikan oleh pekerjaan dan jenis kemahiran .
Keterampilan Saintifik Data Lima Teratas
Analisis
Kemahiran yang paling penting untuk saintis data adalah untuk dapat menganalisis maklumat. Para saintis data perlu melihat dan memahami data besar. Mereka perlu melihat corak dan trend dalam data, dan menerangkan pola tersebut. Semua ini memerlukan kemahiran analisis yang kuat.
Kreativiti
Menjadi ahli sains data yang baik juga bermaksud menjadi kreatif. Pertama, anda perlu menggunakan kreativiti untuk melihat trend dalam data. Kedua, anda perlu membuat sambungan antara data yang mungkin kelihatan tidak berkaitan. Ini memerlukan banyak pemikiran kreatif. Akhirnya, anda perlu menerangkan data ini dengan cara yang jelas kepada eksekutif di syarikat anda. Ini sering memerlukan analogi dan penjelasan yang kreatif.
Komunikasi
Para saintis data bukan sahaja perlu menganalisis data, tetapi mereka juga perlu menjelaskan data tersebut kepada orang lain. Mereka mesti dapat menyampaikan data kepada orang, menjelaskan pentingnya pola dalam data, dan mencadangkan penyelesaian. Ini melibatkan menjelaskan isu teknikal yang rumit dengan cara yang mudah difahami. Selalunya, berkomunikasi data memerlukan kemahiran komunikasi visual, lisan, dan bertulis.
Matematik
Walaupun kemahiran lembut seperti analisis, kreativiti, dan komunikasi adalah penting, kemahiran keras juga penting untuk pekerjaan. Seorang saintis data memerlukan kemahiran matematik, terutamanya dalam kalkulus multivariat dan aljabar linear.
Pengaturcaraan
Para saintis data memerlukan kemahiran komputer asas, tetapi kemahiran pengaturcaraan sangat penting. Mampu kod adalah penting untuk hampir semua kedudukan saintis data. Pengetahuan bahasa pengaturcaraan seperti Java, R, Python, atau SQL adalah penting.
Kemahiran Saintifik Data
A-C
- Kesesuaian
- Algoritma
- Algoritma
- Analisis
- Alat Analisis
- Analitis
- AppEngine
- Ketegasan
- AWS
- Data besar
- C ++
- Kerjasama
- Komunikasi
- Kemahiran komputer
- Membina Model Prediktif
- Perundingan
- Menyampaikan Maklumat Teknikal kepada Orang Bukan Teknikal
- CouchDB
- Mewujudkan Algoritma
- Mewujudkan Kawalan untuk Menjamin Ketepatan Data
- Kreativiti
- Pemikiran kritikal
- Memupuk Hubungan dengan Para Pemegang Dalam dan Luar
- Khidmat Pelanggan
D-J
- Data
- Analisis data
- Analitis Data
- Manipulasi Data
- Data Wrangling
- Alat Sains Data
- Alat Data
- Perlombongan Data
- D3.js
- Membuat keputusan
- Pokok Keputusan
- Pembangunan
- Mendokumentasikan
- Lukisan Konsensus
- ECL
- Menilai New Analytical Methodologies
- Melaksanakan dalam Alam Sekitar yang Pantas
- Memudahkan Mesyuarat
- Suar
- API Visualisasi Google
- Hadoop
- HBase
- Tenaga Tinggi
- Set Data Maklumat Retrieval
- Menterjemah Data
- Java
L-P
- Kepimpinan
- Algebra Linear
- Pemikiran logik
- Model Pembelajaran Mesin
- Teknik Pembelajaran Mesin
- Matematik
- Matlab
- Mentoring
- Metrik
- Microsoft Excel
- Perlombongan Data Media Sosial
- Data Pemodelan
- Alat Pemodelan
- Kalkulus multivariable
- Perl
- PowerPoint
- Persembahan
- Penyelesaian masalah
- Menghasilkan Visualisasi Data
- Pengurusan projek
- Kaedah Pengurusan Projek
- Masa Depan Projek
- Pengaturcaraan
- Memberi Panduan kepada Profesional IT
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Pelaporan
- Perisian Alat Pelaporan
- Alat Pelaporan
- Laporan
- Penyelidikan
- Penyelidikan
- Pemodelan Risiko
- SAS
- Bahasa Skrip
- Motivasi diri
- SQL
- Statistik
- Model Pembelajaran Statistik
- Pemodelan Statistik
- Penyelia
- Tableau
- Mengambil Inisiatif
- Ujian Hipotesis
- Latihan
- Lisan
- Kerja Bebas
- Menulis
Baca Lagi: Tajuk Pekerjaan Sains Data
Artikel berkaitan: Soft vs Hard Skills | Cara Termasuk Kata Kunci dalam Resume Anda | Senarai Kata Kunci untuk Resume dan Surat Cover | Kemahiran Kerja Berpasangan | Teruskan Senarai Kemahiran