履歴書、カバーレター、インタビューのデータ科学者のスキル
データ科学者は、技術から医学、政府機関など様々な業界で働いています。
タイトルが非常に広いため、データサイエンスの仕事の資格は異なります。 しかし、雇用者がほとんどすべてのデータ科学者を魅了するスキルがある。 データ科学者には、統計的、分析的、および報告的なスキルが必要です。
履歴書、カバーレター、雇用申請、インタビューのためのデータ科学者スキルのリストです。 5つの最も重要なデータ科学者のスキルの詳細なリストと、さらに関連するスキルのリストが含まれています。
スキルリストの使い方
あなたの就職活動の過程でこれらのスキルリストを使用することができます。 まず、 履歴書にこれらの技能語を使用することができます。 あなたの仕事の歴史の記述では、これらのキーワードのいくつかを使いたいかもしれません。
第二に、 カバーレターでこれらを使用することができます。 あなたの手紙の本文では、これらのスキルのうちの1つまたは2つについて言及し、そのスキルを職場で実演したときの具体的な例を挙げることができます。
最後に、これらのスキル・ワードをインタビューで使用することができます。 ここにリストアップされている上位5つのスキルのそれぞれを実証した時間の例が1つ以上あることを確認してください。
もちろん、それぞれの職務はそれぞれ異なるスキルと経験を必要とするため、職務内容を慎重に読んで、雇用者がリストアップしたスキルに焦点を当ててください。
仕事とスキルの種類別にリストされたスキルの他のリストも見直してください。
上位5つのデータ科学者のスキル
分析的
おそらく、データ科学者にとって最も重要なスキルは、情報を分析できることです。 データ科学者は、膨大な数のデータを見て、意味をなさない必要があります。 彼らは、データのパターンと傾向を確認し、それらのパターンを説明することができなければなりません。 これらのすべてが強力な分析能力を必要とします。
創造性
優れたデータ科学者であることは、創造的であることも意味します。 まず、データの傾向を把握するために創造性を使用する必要があります。 第二に、関係のないように見えるかもしれないデータ間を結びつける必要があります。 これには多くの創造的思考が必要です。 最後に、このデータを会社の役員に明確な方法で説明する必要があります。 これはしばしば創造的な類推と説明を必要とする。
コミュニケーション
データ科学者はデータを分析するだけでなく、そのデータを他の人に説明する必要があります。 彼らは人々にデータを伝え 、データのパターンの重要性を説明し、解決策を提案することができなければなりません。 これには、複雑な技術的問題を理解しやすい方法で説明することが含まれます。 しばしば、コミュニケーションするためには、ビジュアル、口頭、および書面によるコミュニケーションスキルが必要です。
数学
分析、創造性、コミュニケーションなどのソフトスキルは重要ですが、 ハードスキルも仕事にとって重要です。 データ科学者は、特に多変数微積分と線形代数で数学スキルが必要です。
プログラミング
データ科学者は基本的なコンピュータ技術が必要ですが、プログラミングスキルは特に重要です。 ほとんどすべてのデータ科学者の立場では、コード化が不可欠です。 Java、R、Python、SQLなどのプログラミング言語に関する知識は重要です。
データ科学者のスキル
交流
- 適合性
- アルゴリズム
- アルゴリズム
- 分析的
- 分析ツール
- アナリティクス
- App Engine
- 積極性
- AWS
- ビッグデータ
- C ++
- コラボレーション
- コミュニケーション
- コンピュータのスキル
- 予測モデルの作成
- コンサルティング
- 非技術者への技術情報の伝達
- CouchDB
- アルゴリズムの作成
- データの正確性を保証するコントロールの作成
- 創造性
- クリティカルシンキング
- 内外のステークホルダーとの関係の醸成
- 顧客サービス
D-J
- データ
- データ分析
- データ分析
- データ操作
- データ争い
- データ科学ツール
- データツール
- データマイニング
- D3.js
- 意思決定
- 決定木
- 開発
- 文書化
- コンセンサスを描く
- ECL
- 新しい分析方法の評価
- 急速に変化する環境での実行
- ミーティングを促進する
- フレア
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- 高エネルギー
- 情報検索データセット
- データの解釈
- Java
L-P
- リーダーシップ
- 線形代数
- 論理的思考
- 機械学習モデル
- 機械学習のテクニック
- 数学
- Matlab
- メンター
- メトリック
- マイクロソフトエクセル
- ソーシャルメディアデータのマイニング
- モデリングデータ
- モデリングツール
- 多変数微積分
- Perl
- パワーポイント
- プレゼンテーション
- 問題解決
- データの可視化の作成
- プロジェクト管理
- プロジェクト管理方法論
- プロジェクトのタイムライン
- プログラミング
- ITプロフェッショナルへのガイダンスの提供
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- 報告
- レポーティングツールソフトウェア
- レポートツール
- レポート
- 研究
- リサーチ
- リスクモデリング
- SAS
- スクリプト言語
- 自己動機
- SQL
- 統計
- 統計学習モデル
- 統計モデリング
- 監督
- テーブルウ
- イニシアティブを取る
- テスト仮説
- トレーニング
- 口頭
- 独立して働く
- 書き込み
もっと読む： データサイエンスジョブのタイトル
関連記事： ソフト対ハードスキル | あなたの履歴書にキーワードを含める方法 | 履歴書とカバーレターのキーワード一覧 | チームワークのスキル | スキルリストを再開する