Резюме, ғаламтор және сұхбаттарға арналған мәліметтердің ғалымгерлері
Деректер ғалымдары технологиядан медицинадан бастап мемлекеттік мекемелерге дейін әртүрлі салаларда жұмыс істейді.
Деректер ғылымында жұмысқа орналасу біліктілігі әртүрлі, себебі атағы соншалықты кең. Дегенмен, белгілі бір дағдылар бар, жұмыс берушілер дерлік әрбір деректер ғалымын іздеуде. Деректердің ғалымдары статистикалық, аналитикалық және есептілік дағдыларын қажет етеді.
Міне, резюмелерге арналған деректер ғалымдарының дағдылары, хат, жұмысқа орналасу және сұхбаттар туралы мәліметтер тізімі. Бес маңызды ғалымдардың біліктілігінің толық тізімі, сондай-ақ одан да көп байланысты дағдылар тізімі бар.
Біліктілік тізімдерін қалай пайдалануға болады
Сіз осы біліктілік тізімдерін жұмыс іздеу үдерісінде пайдалана аласыз. Біріншіден, сіз өз түйіндемеңізде осы шеберлік сөздерін пайдалана аласыз. Жұмыс тарихыңыздың сипаттамасында осы негізгі сөздердің кейбірін қолданғыңыз келуі мүмкін.
Екіншіден, сіз оларды мұқабаңызда пайдалана аласыз. Сіздің хатыңыздың корпусында сіз осы дағдылардың біреуін немесе екеуін еске түсіре аласыз және жұмыс барысында осы дағдыларды көрсеткен уақыттың белгілі бір мысалын келтіре аласыз.
Ақырында, бұл дағдылар сөздерін сұхбатта қолдануға болады. Мұнда көрсетілген ең жақсы бес дағдының әрқайсысын көрсеткен уақыттың кем дегенде бір мысалы бар екеніне көз жеткізіңіз.
Әрбір жұмыс әр түрлі дағдылар мен тәжірибелерді талап етеді, сондықтан жұмыс сипаттамасын мұқият оқып, жұмыс берушінің тізімде тұрған дағдыларына назар аударыңыз.
Сондай-ақ, жұмыс және жұмыс түрлерінің тізіміне енгізілген басқа да біліктілік тізімдерімізді қарап шығыңыз.
Берілген алғашқы бес білімді ғалым
Аналитикалық
Мүмкін, деректерді зерттеуші ғалым үшін ең маңыздысы - ақпаратты талдай білу. Деректер ғалымдары деректердің үлкен қиғаштарын қарауға және түсінуге тиіс. Олар деректердегі үлгілер мен тенденцияларды көре білуі керек және осы үлгіні түсіндіруі керек. Мұның бәрі күшті аналитикалық дағдыларды талап етеді.
Шығармашылық
Жақсы деректер ғалымы бола, шығармашылық болуды білдіреді. Біріншіден, деректердегі үрдістерді анықтау үшін шығармашылықты пайдалану керек. Екіншіден, байланыссыз көрінуі мүмкін деректер арасындағы байланыстарды жасау керек. Бұл көптеген шығармашылық ойлауды талап етеді. Ақырында, бұл деректерді компанияңыздың басшыларына түсінікті тәсілдермен түсіндіруіңіз керек. Бұл көбінесе шығармашылық ұқсастықтар мен түсіндірулерді қажет етеді.
Байланыс
Деректер ғалымдары деректерді талдауға ғана емес, сонымен бірге олар деректерді басқаларға түсіндіруі керек. Олар адамдарға деректерді жеткізуге, деректердегі үлгілердің маңыздылығын түсіндіруге және шешімдерді ұсынуға қабілетті болуы керек. Бұл күрделі техникалық мәселелерді түсінуге оңай түсіндіруді талап етеді. Жиі деректерді жеткізу визуалды, ауызша және жазбаша қарым-қатынас дағдыларын қажет етеді.
Математика
Талдау, шығармашылық және коммуникация секілді жұмсақ дағдылар маңызды болғанымен, қиын дағдылар жұмыс үшін де маңызды. Деректер ғалымы математикалық дағдыларды талап етеді, әсіресе көп мәнді есептеу және сызықтық алгебра.
Бағдарламалау
Деректердің ғалымдары базалық компьютерлік дағдыларды талап етеді, бірақ бағдарламалау дағдылары аса маңызды. Кодты білу - кез-келген ғалымның позициясы үшін маңызды. Java, R, Python немесе SQL сияқты бағдарламалау тілдерін білу маңызды.
Деректер ғалымы дағдылары
A-C
- Адаптация
- Алгоритмдер
- Алгоритмдік
- Аналитикалық
- Аналитикалық құралдар
- Аналитика
- AppEngine
- Сенімділік
- AWS
- Үлкен деректер
- C ++
- Ынтымақтастық
- Байланыс
- Компьютерлік дағдылар
- Болжалды модельдерді құрастыру
- Консалтинг
- Техникалық емес тұлғаларға техникалық ақпаратты жеткізу
- CouchDB
- Алгоритмдерді құру
- Деректердің дұрыстығын қамтамасыз ету үшін басқару элементтерін жасау
- Шығармашылық
- Сыни ойлау
- Ішкі және сыртқы мүдделі тараптармен қарым-қатынасты дамыту
- Клиенттерге қызмет көрсету
D-J
- Деректер
- Деректерді талдау
- Деректер талдауы
- Деректерді манипуляциялау
- Деректерді сөндіру
- Деректермен жұмыс істеу құралдары
- Деректер құралдары
- Деректерді өңдеу
- D3.js
- Шешім қабылдау
- Шешім Ағаштары
- Даму
- Құжаттау
- Консенсусқа қол жеткізу
- ECL
- Жаңа талдамалық әдістемелерді бағалау
- Жылдам араласқан ортада жұмыс істеу
- Кездесулерді жеңілдету
- Алау
- Google Visualization API
- Хадооп
- HBase
- Жоғары энергия
- Ақпаратты іздеу деректер жиынтығы
- Деректерді интерпретациялау
- Java
L-P
- Көшбасшылық
- Сызықтық алгебра
- Логикалық ойлау
- Машина жасау модельдері
- Машиналарды оқыту әдістемесі
- Математика
- Матлаб
- Менторинг
- Метрика
- Microsoft Excel
- Mining Social Media Data
- Деректерді модельдеу
- Модельдеу құралдары
- Көп өзгермелі есептеу
- Perl
- Power point
- Презентация
- Мәселені шешу
- Деректерді визуализациялау
- Жоба менеджменті
- Жобаны басқару әдістемесі
- Жобаның мерзімі
- Бағдарламалау
- АТ мамандарына басшылық жасау
- Python
R-W
- R.
- Raphael.js
- Есеп беру
- Есеп беру құралы бағдарламалары
- Есеп беру құралдары
- Есептер
- Зерттеу
- Зерттеу
- Тәуекелдерді модельдеу
- SAS
- Сценарийлер тілдері
- Өздігінен мотивацияланған
- SQL
- Статистика
- Статистикалық оқыту модельдері
- Статистикалық модельдеу
- Қадағалау
- Кесте
- Бастаманы қабылдау
- Тестілеу гипотезасы
- Оқыту
- Ауызша
- Тәуелсіз жұмыс
- Жазу
Толығырақ: Деректермен жұмыс істеу тақырыптары
Қатысты мақалалар: Soft vs. Hard Skills | Түйін сөздеріңізді қалай қосуға болады Резюме мен мұқабаға арналған кілт сөздердің тізімі Командада жұмыс істеу дағдылары | Резюме дағдылары тізімі