Datuen zientzilarientzako trebakuntzak, azaleko letrak eta elkarrizketak
Datuen zientzialariek hainbat industriatan lan egiten dute, teknologiatik hasi eta medikuntzara, erakunde publikoetara.
Datu zientzietako lanen tituluak aldatu egiten dira, titulua hain zabal delako. Hala ere, badira zenbait trebetasun enpresaburuen bila dabilen datu zientifiko guztietan. Datuen zientzilari estatistikoak, analitikoak eta txostenak behar dituzte.
Hona hemen datuen zientzietako gaitasunak, curriculumak, letrak, lan eskaerak eta elkarrizketak egiteko gaitasunen zerrenda. Zientzia datuen zientzietako bost ezaugarri garrantzitsuenen zerrenda zehatza dago, baita trebetasun gehiago ere.
Nola erabili trebetasunen zerrendak
Lan bilaketa prozesuan zehar gaitasunen zerrenda erabil ditzakezu. Lehenik eta behin, trebetasun horiek erabil ditzakezu zure curriculuma . Zure lan historiaren deskribapenean, gako-hitz horietako batzuk erabili nahi dituzu.
Bigarrenik, horiek erabili ahal izango dituzu zure gutun-azalan . Zure letraren gorputzean, trebetasun horietako bat edo bi aipa ditzakezu, eta laneko gaitasunak frogatu dituzunean denbora zehatz baten adibidea eman.
Azkenean, hitz horiek elkarrizketan erabil ditzakezu. Ziurtatu hemen zerrendatutako bost trebetasun guztiak frogatu dituen denbora gutxienez adibide bat duzula.
Jakina, lan bakoitza trebetasun eta esperientzia desberdinak eskatuko ditu, beraz, lanaren deskribapena arretaz irakurri eta enpresariak zerrendatutako trebetasunetan oinarritzen da.
Era berean, berrikusi lanaren eta motaren arabera sailkatutako trebetasunen zerrenda.
Top Five Data Scientist Skills
analitikoa
Beharbada, datuen zientzilarentzat trebezia garrantzitsuena informazioa aztertzea da. Datuen zientziek datu zantzu handiak ikusi eta zentzua izan behar dute. Datuen ereduak eta joerak ikusi eta eredu horiek azaltzeko gai izan behar dute. Hori guztia analitiko trebetasun sendoak hartzen ditu.
sormena
Datu zientifiko onak izateak ere sormena izatea esan nahi du. Lehenik eta behin, sormena erabili behar duzu datuak biltzeko. Bigarrenik, zerikusirik ez duten datuen arteko konexioak egin behar dituzu. Pentsamendu sortzaile asko hartzen du. Azkenean, datu horiek azaltzeko konpainiaren exekutiboen artean argi eta garbi azaldu behar dituzu. Askotan sormen analogiak eta azalpenak eskatzen ditu.
Komunikazioa
Datuen zientziek ez dituzte datuak aztertu behar, baizik eta datuak besteei azaltzeko ere. Jendeari datuak komunikatzeko gai izan behar dute, datuen ereduen garrantzia azaldu eta soluzioak iradokitzen dituzte. Horrek arazo tekniko konplexuak azaltzea dakar erraz ulertzeko modu batean. Sarritan, datu komunikatuak ikusizko, ahozko eta idatzizko komunikazio gaitasunak behar ditu.
Matematika
Analisia, sormena eta komunikazioa bezalako gaitasun handiak garrantzi handikoak diren arren, trebetasun gogorrak ere lanarekiko kritikoak dira. Datuen zientzilari batek matematika gaitasunak behar ditu, batez ere kalkulu multivariagarria eta algebra linealean.
Programazioa
Datuen zientziek ordenagailu oinarrizko gaitasunak behar dituzte, baina programazio-gaitasunak oso garrantzitsuak dira. Kodea gai izatea ia edozein datu zientzietako posizio kritikoa da. Java, R, Python edo SQL bezalako programazio-ildoak garrantzitsuak dira.
Datuen zientzialari trebetasunak
A-C
- moldagarritasuna
- algoritmoak
- algoritmikoa
- analitikoa
- Tresna analitikoak
- Analytics
- aplikazioen motorraren interfazean
- asertibitatea
- AWS
- Big Data
- C ++
- Lankidetza
- Komunikazioa
- Informatikako trebetasunak
- Predictive Models eraikitzea
- Aholkularitza
- Pertsona teknikoak ez diren informazio teknikoa bidaltzea
- CouchDB
- Algoritmoak sortzea
- Kontrolak sortzea datuen zehaztasuna ziurtatzeko
- sormena
- Pentsamendu kritikoa
- Barneko eta kanpoko eragileekin harremanak lantzeko
- Bezeroarentzako zerbitzua
D-J
- Datuak
- Datuen analisia
- Datuen analisia
- Datuak manipulatzea
- Datuak biltzea
- Datuen zientzia tresnak
- Datu tresnak
- Datuen meatzaritza
- D3.js
- Erabakiak hartzea
- Erabaki zuhaitzak
- Garapen
- dokumentatzeko
- Kontsumoaren marrazkia
- ECL
- Metodologia analitiko berriak ebaluatzea
- Fast-Raced Ingurunea exekutatzean
- Bilera errazten
- erlantz
- Google Bisualizazio APIa
- Hadoop
- HBase
- Energia altua
- Informazioaren berreskurapen datuen ezarpenak
- Datuak interpretatzea
- Java
L-P
- Lidergoa
- Aljebra lineala
- Pentsamendu logikoa
- Makina ikasteko ereduak
- Makina ikasketen teknikak
- Matematika
- Matlab
- Tutoretza
- metrics
- Microsoft Excel
- Meatzaritza sozialeko datuak
- Datuen modelizazioa
- Modeling tresnak
- Kalkulu multivariagarria
- Perl
- PowerPoint
- aurkezpena
- Arazo konponketa
- Datuen ikustaldiak egitea
- Proiektu-kudeaketa
- Proiektuen kudeaketa metodologiak
- Proiektuaren denbora-lerroak
- Programazioa
- IT profesionalentzako orientazioa ematea
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- berri-
- Informatzeko tresna-softwarea
- Reporting Tools
- Txostenak
- Ikerketa
- Zertan
- Arriskuaren modelizazioa
- SAS
- Scripting Hizkuntzak
- Auto motibatua
- SQL
- Estatistikak
- Estatistika ikasketa ereduak
- Modeling estatistikoa
- arloa
- Tableau
- Ekimena hartzea
- Hipotesi probak
- Prestakuntza
- verbal
- Lan independientea
- Idaztea
Gehiago irakurri: Data Science Job Titles
Lotutako artikuluak: Soft vs Hard Skills | Nola gehitu gako-hitzak zure curriculumean ? Curriculuma eta azal-gutunen gakoen zerrenda | Teamwork Skills | Berrekin trebetasunen zerrenda