Özgeçmişler, Kapak Mektupları ve Söyleşiler için Veri Bilim Adamı Becerileri
Veri bilimcileri, teknolojiden tıbbı ve devlet kurumlarına kadar çeşitli sektörlerde çalışırlar.
Veri bilimindeki bir iş için yeterlilikler değişir çünkü başlık çok geniştir. Ancak, neredeyse her veri bilimcisinde işverenlerin aradığı bazı beceriler vardır. Veri bilimcileri istatistiksel, analitik ve raporlama becerilerine ihtiyaç duyarlar.
Özgeçmişler, kapak mektupları, iş başvuruları ve röportajlar için veri bilimci becerilerinin bir listesi. Dahil edilen en önemli beş veri bilimci becerisinin ve daha fazla ilgili becerilerin daha uzun bir listesinin ayrıntılı bir listesidir.
Beceri Listeleri Nasıl Kullanılır?
Bu beceri listelerini iş arama sürecinizde kullanabilirsiniz. İlk olarak, bu beceri kelimelerini özgeçmişinizde kullanabilirsiniz . İş geçmişinizin açıklamasında, bu anahtar kelimelerin bazılarını kullanmak isteyebilirsiniz.
İkincisi, bunları kapak mektubunuzda kullanabilirsiniz . Mektubunuzun gövdesinde, bu becerilerin bir ya da ikiinden bahsedebilir ve işte bu becerileri gösterdiğiniz zamanın belirli bir örneğini verebilirsiniz.
Son olarak, bu yetenek sözlerini röportajda kullanabilirsiniz. Burada listelenen en iyi beş yeteneğin her birini gösterdiğiniz en az bir örnek olduğundan emin olun.
Tabii ki, her iş farklı beceri ve deneyimler gerektirecektir, bu yüzden iş tanımını dikkatlice okuduğunuzdan ve işveren tarafından listelenen becerilere odaklandığınızdan emin olun.
Ayrıca, iş ve listeleme türlerine göre listelenen diğer yeteneklerimizi de gözden geçirin .
İlk Beş Veri Bilim Adamı Becerileri
Analitik
Bir veri bilimcisi için belki de en önemli beceri, bilgiyi analiz edebilmektir. Veri bilimcileri, büyük miktarda veriye bakmalı ve anlamalıdır. Verilerindeki kalıpları ve eğilimleri görebilmeli ve bu modelleri açıklamalıdırlar. Bütün bunlar güçlü analitik beceriler alır.
Yaratıcılık
İyi bir veri bilimci olmak, yaratıcı olmak anlamına da gelir. Öncelikle, verideki eğilimleri tespit etmek için yaratıcılığı kullanmalısınız. İkinci olarak, alakasız görünebilecek veriler arasında bağlantı kurmanız gerekir. Bu çok fazla yaratıcı düşünce gerektirir. Son olarak, bu verileri şirketinizdeki yöneticiler için net olan şekillerde açıklamanız gerekir. Bu genellikle yaratıcı analojileri ve açıklamaları gerektirir.
İletişim
Veri bilimcileri sadece verileri analiz etmekle kalmıyor, aynı zamanda bu verileri başkalarına da açıklamak zorunda. Verileri insanlara iletebilmeli , verideki kalıpların önemini açıklamalı ve çözümler önerebilmelidir. Bu karmaşık teknik konuların anlaşılması kolay bir şekilde açıklanmasını içerir. Sıklıkla, iletişim verileri görsel, sözlü ve yazılı iletişim becerileri gerektirir.
Matematik
Analiz, yaratıcılık ve iletişim gibi yumuşak beceriler önemli olsa da, zor beceriler de iş için çok önemlidir. Bir veri bilimcinin matematik becerilerine, özellikle de çok değişkenli hesap ve doğrusal cebire ihtiyacı vardır.
Programlama
Veri bilimcileri temel bilgisayar becerileri gerektirir, ancak programlama becerileri özellikle önemlidir. Kodlayabilmek neredeyse tüm veri bilimci pozisyonları için kritik öneme sahiptir. Java, R, Python veya SQL gibi programlama dilleri bilgisi önemlidir.
Veri Bilim Adamı Becerileri
AC
- adapte olabilirlik
- Algoritmalar
- algoritmik
- Analitik
- Analitik Araçlar
- analitik
- AppEngine
- kendine güven
- AWS
- Büyük veri
- C ++
- İşbirliği
- İletişim
- Bilgisayar yetenekleri
- Tahmin Modelleri Oluşturmak
- Danışmanlık
- Teknik Bilgileri Teknik Olmayan Kişilere Taşımak
- CouchDB
- Algoritmalar oluşturma
- Verilerin Doğruluğunu Sağlamak İçin Kontroller Yaratmak
- Yaratıcılık
- Kritik düşünce
- İç ve Dış Paydaşlarla İlişkilerin Geliştirilmesi
- Müşteri servisi
D-J
- Veri
- Veri analizi
- Veri analizi
- Veri Manipülasyonu
- Veri Sarma
- Veri Bilimi Araçları
- Veri Araçları
- Veri madenciliği
- d3.js
- Karar verme
- Karar ağaçları
- gelişme
- belgeleme
- Konsensüs çizme
- ECL
- Yeni Analitik Metodolojileri Değerlendirme
- Hızlı Paced Ortamında Yürütme
- Kolaylaştırıcı Toplantılar
- işaret fişeği
- Google Görselleştirme API'sı
- Hadoop
- HBase
- Yüksek enerji
- Bilgi Alma Veri Setleri
- Verileri Yorumlama
- Java
L-P,
- Liderlik
- Lineer Cebir
- Mantıksal düşünme
- Makine Öğrenim Modelleri
- Makine Öğrenme Teknikleri
- Matematik
- Matlab
- Mentorluk
- Metrik
- Microsoft Excel
- Madencilik Sosyal Medya Verileri
- Modelleme Verileri
- Modelleme Araçları
- Çok değişkenli hesap
- Perl
- Priz
- Sunum
- Problem çözme
- Veri Görselleştirmeleri Üretmek
- Proje Yönetimi
- Proje Yönetimi Metodolojileri
- Proje Zaman Çizelgeleri
- Programlama
- BT Uzmanlarına Rehberlik Sağlamak
- piton
R-W
- R,
- Raphaël.js'nin
- Raporlama
- Raporlama Aracı Yazılımı
- Raporlama Araçları
- Raporlar
- Araştırma
- Araştırma
- Risk modellemesi
- SAS
- Komut Dosyası Dilleri
- Kendini Motive
- SQL
- istatistik
- İstatistiksel Öğrenme Modelleri
- İstatistiksel Modelleme
- denetleyici
- tablo
- İnisiyatif almak
- Test Hipotezleri
- Eğitim
- Sözlü
- Bağımsız Çalışmak
- yazı
Devamını oku: Veri Bilimi İş Başlıkları
İlgili Yazılar: Soft vs Hard Skills | Özgeçmişinizde Anahtar Kelimeler Nasıl Eklenir? Özgeçmiş ve Kapak Mektupları için Anahtar Kelimeler Listesi | Takım Çalışması Becerileri | Beceri Listesi Özgeçmiş