Viktige jobbferdigheter for dataforskere

Over 2.5 kvintillion byte data opprettes hver dag, ifølge forskning.Dataforskere hjelper organisasjoner å krangle, tolke og visualisere disse dataene. Overraskende er jobben blomstrende. I følge Bureau of Labor Statistics forventes karrieremuligheter på dette feltet å vokse 15% innen 2029, mye raskere enn gjennomsnittet.

Selv om ikke alle vellykkede dataforskere har høyskolegrader, har mange minst en bachelorgrad i datavitenskap eller et beslektet felt. Noen har også grads grader, inkludert master, pH.D., og/eller kandidatsertifiseringer.

Hva slags ferdigheter trenger du for å være dataforsker?

"Data Scientist" er et bredt begrep som kan referere til en rekke forskjellige karrierer. Generelt analyserer en dataforsker data for å lære om vitenskapelige prosesser, markedstrender og risikostyring.

Noen jobbtitler innen datavitenskap inkluderer dataanalytiker, dataingeniør, datamaskin- og informasjonsforsker, Operations Research Analyst og Computer Systems Analyst.

Dataforskere jobber i en rekke bransjer, alt fra teknologi til medisin til offentlige etater.Kvalifikasjonene for en jobb innen datavitenskap varierer fordi tittelen er så bred. Imidlertid er det visse ferdigheter arbeidsgivere ser etter i nesten alle dataforskere. For eksempel trenger dataforskere sterke statistiske, analytiske, rapporteringsferdigheter og mer.

Typer dataforskere ferdigheter

Analytiske ferdigheter

Kanskje den viktigste ferdigheten for en dataforsker er å kunne analysere informasjon. Dataforskere ser på og gir mening om store datamengder. De må kunne se mønstre og trender og ha en ide om hva disse mønstrene betyr. Alt dette tar sterke analytiske ferdigheter.

• Kunstig intelligens
• Stor Data
• Forretningsintelligens
• Konstruere prediktive modeller
• Opprette kontroller for å sikre nøyaktigheten av data
• Kritisk tenking
• Dataanalyse
• Datavisualisering
• Dataanalyse
• Database ledelse
• Datamanipulasjon
• Data krangling
• Data Science Tools / Data Tools
• Datautvinning
• DevOps
• Evaluering av nye analysemetoder
• Tolke data
• Beregninger
• Gruve sosiale mediedata
• Modellering av data
• Modelleringsverktøy
• Sannsynlighet og statistikk
• Forskning
• Risikomodellering
• Testing av hypoteser

Åpent sinn

Å være en god dataforsker betyr også å være kreativ. Først må du ha et åpent sinn for å oppdage trender i data. For det andre må du lage forbindelser mellom data som kan virke uten tilknytning til noen som er partisk. Dette tar mye åpenhet. Til slutt må du forklare disse dataene på måter som er klare for lederne i selskapet ditt. Dette krever ofte kreative analogier og forklaringer.

• Tilpasningsevne
• Formidle teknisk informasjon til ikke-tekniske mennesker
• Kreativitet
• Nysgjerrighet
• Beslutningstaking
• Beslutningstrær
• Utføre i et fartsfylt miljø
• Innovasjon
• Logisk tenkning
• Problemløsning
• Jobber uavhengig

Kommunikasjon

Dataforskere trenger ikke bare å analysere data, men de må også forklare disse dataene til andre. De må kunne kommunisere data til personer med forskjellige ferdighetssett, forklare viktigheten av mønstre i dataene og foreslå løsninger. Dette innebærer å forklare komplekse tekniske problemer på en måte som er lett å forstå. Ofte krever kommunikasjonsdata visuelle, muntlige og skriftlige kommunikasjonsevner.

• Selvsikkerhet
• Samarbeid
• Rådgivning
• Dyrke forhold til interne og eksterne interessenter
• Kundeservice
• Dokumentere
• Tegner konsensus
• Tilrettelegge for møter
• Ledelse
• Veiledning
• Presentasjon
• Prosjektledelse
• Prosjektets tidslinjer
• Gi retningslinjer til IT -fagfolk
• Rapportering
• Historiefortellingsevner
• Tilsynsferdigheter
• Opplæring
• Verbal kommunikasjon
• Skriftlig kommunikasjon

Matematikk

Mens myke ferdigheter som analyse, kreativitet og kommunikasjon er viktige, er harde ferdigheter også kritiske for jobben. En dataforsker trenger sterke matematikkferdigheter, spesielt i multivariabel kalkulus og lineær algebra.

• Identifisere algoritmer
• Opprette og vedlikeholde algoritmer
• Informasjonsinnhentingsdatasett
• Lineær algebra
• Maskinlæringsmodeller
• Maskinlæringsteknikker
• Multivariabel kalkulus
• Statistikk
• Statistiske læringsmodeller
• Statistisk modellering

Programmering og tekniske ferdigheter

Dataforskere krever grunnleggende dataferdigheter, men programmeringsferdigheter er spesielt viktige. Å kunne kode er kritisk for nesten enhver dataforskerposisjon. Kunnskap om programmeringsspråk som Java, R, Python eller SQL er viktig.

• Appengine
• Amazon Web Services (AWS)
• Amcharts
• Apache Spark
• C++
• Dataferdigheter
• Couchdb
• JS
• ECL
• Bluss
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NOSQL
• Perl
• Python
• R
• Rapportering av verktøyprogramvare
• SaaS
• Sas
• Skriptspråk
• SQL
• Bord og spørsmål
• Tableau
• Tensorflow

Flere dataforskere ferdigheter

• Gruve sosiale mediedata
• Bord og spørsmål
• Prosjektledelse
• Prosjektets tidslinjer
• Dyrke forhold til interne og eksterne interessenter
• Kundeservice
• Appengine
• Amazon Web Services (AWS)
• Couchdb
• JS
• ECL
• Bluss
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• R
• Sas
• Skriptspråk
• Mobile enheter
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Kunstig intelligens (AI)
• Apache Spark
• Nysgjerrighet
• Forretningsintelligens
• Innovasjon

Hvordan få ferdighetene dine til å skille seg ut

Legg til relevante ferdigheter til CVen din: Inkluder dine ferdigheter i din CV-er i en første oppsummering av kvalifikasjoner, i din arbeidshistorikk-del, eller i et teknisk tabell som beskriver maskinvare- og programvareferdigheter.

Uthev ferdigheter i følgebrevet: Du bør også beskrive din kommando over de viktigste av disse ferdighetene i følgebrevet.

Bruk ferdighetsord i jobbintervjuet ditt: I intervjuet ditt, sørg for å forbedre svarene dine med eksempler på ferdighetene dine.