ทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการสมัครงานจดหมายปกและการสัมภาษณ์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรมตั้งแต่เทคโนโลยีไปจนถึงหน่วยงานรัฐบาล
คุณวุฒิการทำงานของข้อมูลศาสตร์แตกต่างกันเนื่องจากชื่อมีความกว้างมาก อย่างไรก็ตามนายจ้างมีทักษะบางอย่างที่มองหาในเกือบทุกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะทางสถิติการวิเคราะห์และการรายงาน
นี่คือรายชื่อนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสำหรับประวัติการทำงานจดหมายสมัครงานและบทสัมภาษณ์ รวมเป็นรายละเอียดของห้าข้อมูลที่สำคัญที่สุดทักษะนักวิทยาศาสตร์เช่นเดียวกับอีกรายการของทักษะที่เกี่ยวข้องมากยิ่งขึ้น
วิธีการใช้รายการทักษะ
คุณสามารถใช้รายการทักษะเหล่านี้ได้ตลอดกระบวนการค้นหางานของคุณ ประการแรกคุณสามารถใช้คำศัพท์เหล่านี้ใน ประวัติส่วนตัว ของคุณได้ ในคำอธิบายประวัติการทำงานของคุณคุณอาจต้องการใช้คำสำคัญเหล่านี้บางคำ
ประการที่สองคุณสามารถใช้สิ่งเหล่านี้ใน จดหมายสมัครงาน ของคุณได้ ในเนื้อหาของจดหมายคุณสามารถพูดถึงหนึ่งหรือสองทักษะเหล่านี้และให้ตัวอย่างเฉพาะของเวลาที่คุณแสดงให้เห็นทักษะเหล่านั้นในที่ทำงาน
สุดท้ายคุณสามารถใช้คำศัพท์เหล่านี้ในการสัมภาษณ์ได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีตัวอย่างอย่างน้อยหนึ่งข้อในช่วงเวลาที่คุณได้แสดงทักษะแต่ละด้านบนห้ารายการที่นี่
แน่นอนว่างานแต่ละงานจะต้องมีทักษะและประสบการณ์ที่แตกต่างกันดังนั้นโปรดอ่านรายละเอียดงานอย่างละเอียดและเน้นทักษะที่นายจ้างระบุ
รวมทั้งทบทวนรายการทักษะอื่น ๆ ตาม ประเภท งานและ ชนิดของทักษะ
ทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลห้าอันดับแรก
วิเคราะห์
บางทีทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมองดูและทำความเข้าใจกับข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขาต้องสามารถมองเห็นรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลและอธิบายรูปแบบเหล่านั้นได้ ทั้งหมดนี้ใช้ทักษะการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง
ความคิดสร้างสรรค์
การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีก็หมายถึงความคิดสร้างสรรค์ ประการแรกคุณต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์เพื่อดูแนวโน้มในข้อมูล ประการที่สองคุณต้องเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลที่อาจดูเหมือนไม่เกี่ยวข้อง การคิดสร้างสรรค์นี้ใช้เวลามาก สุดท้ายคุณต้องอธิบายข้อมูลนี้ในลักษณะที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหารที่ บริษัท ของคุณ นี้มักจะต้องมีความคิดสร้างสรรค์และคำอธิบาย
การสื่อสาร
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียง แต่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องอธิบายข้อมูลเหล่านั้นแก่ผู้อื่น พวกเขาต้องสามารถ สื่อสาร ข้อมูลกับผู้คนอธิบายถึงความสำคัญของรูปแบบในข้อมูลและแนะนำแนวทางแก้ไข นี้เกี่ยวข้องกับการอธิบายปัญหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ บ่อยครั้งที่การสื่อสารข้อมูลต้องมีทักษะการสื่อสารด้วยภาพปากและลายลักษณ์อักษร
คณิตศาสตร์
ในขณะที่ ทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่นการวิเคราะห์ความคิดสร้างสรรค์และการสื่อสารเป็นสิ่งที่สำคัญ ทักษะที่หนัก ก็มีความสำคัญต่องาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะทางคณิตศาสตร์โดยเฉพาะในแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้น
การเขียนโปรแกรม
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะคอมพิวเตอร์ขั้นพื้นฐาน แต่ทักษะการเขียนโปรแกรมมีความสำคัญเป็นพิเศษ ความสามารถในการเขียนโค้ดมีความสำคัญต่อตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกือบทุกแห่ง ความรู้เกี่ยวกับภาษาเขียนโปรแกรมเช่น Java, R, Python หรือ SQL มีความสำคัญ
ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์
A-C
- การปรับตัว
- อัลกอริทึม
- อัลกอริทึม
- วิเคราะห์
- เครื่องมือวิเคราะห์
- Analytics
- AppEngine
- อหังการ
- AWS
- ข้อมูลใหญ่
- C ++
- การร่วมมือ
- การสื่อสาร
- ความถนัดทางด้านคอมพิวเตอร์
- การสร้างแบบจำลองที่คาดเดา
- การให้คำปรึกษา
- การถ่ายทอดข้อมูลด้านเทคนิคให้แก่ผู้ที่ไม่ได้ใช้เทคนิค
- CouchDB
- การสร้างอัลกอริทึม
- การสร้างการควบคุมเพื่อความถูกต้องของข้อมูล
- ความคิดสร้างสรรค์
- การคิดเชิงวิพากษ์
- การเพาะปลูกความสัมพันธ์กับผู้มีส่วนได้เสียทั้งภายในและภายนอก
- บริการลูกค้า
D-J
- ข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล
- Analytics ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- การถกเถียงข้อมูล
- เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- เครื่องมือข้อมูล
- การทำเหมืองข้อมูล
- D3.js
- การตัดสินใจ
- ต้นไม้การตัดสินใจ
- พัฒนาการ
- จัดเก็บเอกสาร
- การวาดภาพ Consensus
- ECL
- การประเมินวิธีการวิเคราะห์ใหม่
- การดำเนินการในสภาพแวดล้อมแบบ Fast-Paced
- อำนวยความสะดวกในการประชุม
- เปลวไฟ
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- พลังงานสูง
- ข้อมูลการสืบค้นข้อมูล
- การตีความข้อมูล
- ชวา
L-P
- ความเป็นผู้นำ
- พีชคณิตเชิงเส้น
- การคิดอย่างมีตรรกะ
- โมเดลการเรียนรู้เครื่องจักร
- เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร (Machine Learning Techniques)
- คณิตศาสตร์
- Matlab
- การให้คำปรึกษา
- ตัวชี้วัด
- Microsoft Excel
- การทำเหมืองข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์
- ข้อมูลการสร้างแบบจำลอง
- เครื่องมือการสร้างแบบจำลอง
- แคลคูลัสหลายตัวแปร
- Perl
- PowerPoint
- การเสนอ
- การแก้ปัญหา
- การสร้างภาพข้อมูล
- การบริหารโครงการ
- วิธีการจัดการโครงการ
- ระยะเวลาโครงการ
- การเขียนโปรแกรม
- ให้คำแนะนำแก่ผู้เชี่ยวชาญด้าน IT
- หลาม
R-W
- R
- Raphaël.js
- การรายงาน
- ซอฟต์แวร์เครื่องมือรายงาน
- เครื่องมือรายงาน
- รายงาน
- การวิจัย
- การวิจัย
- การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง
- SAS
- ภาษาสคริปต์
- มีแรงจูงใจในตนเอง
- SQL
- สถิติ
- โมเดลการเรียนรู้เชิงสถิติ
- การสร้างแบบจำลองทางสถิติ
- กำกับ
- ฉาก
- การริเริ่ม
- ทดสอบสมมุติฐาน
- การอบรม
- ทางวาจา
- การทำงานอย่างอิสระ
- การเขียน
อ่านเพิ่มเติม: งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิทยาศาสตร์
บทความที่เกี่ยวข้อง: ทักษะแบบอ่อนเทียบกับฮาร์ด | วิธีการรวมคำสำคัญในประวัติการทำงานของคุณ | รายชื่อคำศัพท์สำหรับใบสมัครและจดหมายสมัครงาน | ทักษะการทำงานเป็นทีม รายการทักษะงานต่อ