이력서, 커버 레터 및 인터뷰를위한 데이터 과학자 기술
데이터 과학자는 기술에서 의학, 정부 기관에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 일하고 있습니다.
제목이 너무 광범위하기 때문에 데이터 과학 분야의 직업 자격은 다양합니다. 그러나 고용주가 거의 모든 데이터 과학자를 찾는 특정 기술이 있습니다. 데이터 과학자는 통계, 분석 및보고 기술이 필요합니다.
이력서, 커버 레터, 취업 지원서 및 인터뷰에 대한 데이터 과학자 기술 목록입니다. 5 가지 가장 중요한 데이터 과학자 기술의 자세한 목록과 더 많은 관련 기술 목록이 포함되어 있습니다.
기술 목록 사용 방법
직업 검색 과정에서이 기술 목록을 사용할 수 있습니다. 첫째,이 기술 단어를 이력서 에 사용할 수 있습니다. 직장 역사에 대한 설명에서 이러한 핵심 단어 중 일부를 사용하는 것이 좋습니다.
둘째, 당신은 표지 말에 이것을 사용할 수 있습니다. 편지 본문에이 기술 중 하나 또는 두 가지를 언급하고 직장에서 기술을 시연 한 시간에 대한 구체적인 예를 들려 줄 수 있습니다.
마지막으로 인터뷰에서 이러한 기술 단어를 사용할 수 있습니다. 여기에 나열된 상위 5 가지 기술을 시연 한 시간의 예가 하나 이상 있는지 확인하십시오.
물론 각 직무는 서로 다른 기술과 경험을 필요로하므로 신중하게 직무 내용을 읽고 고용주가 나열한 기술에 중점을 두도록하십시오.
또한 직무 및 기술 유형별로 나열된 다른 기술 목록을 검토하십시오.
상위 5 개 데이터 과학자 기술
분석적
아마도 데이터 과학자에게 가장 중요한 기술은 정보를 분석 할 수있는 능력 일 것입니다. 데이터 과학자들은 많은 양의 데이터를보고 이해해야합니다. 그들은 데이터의 패턴과 추세를보고 그 패턴을 설명 할 수 있어야합니다. 이 모든 것은 강력한 분석 기술을 필요로합니다.
창의력
좋은 데이터 과학자가된다는 것은 또한 창조적이라는 것을 의미합니다. 첫째, 창의성을 활용하여 데이터의 추세를 파악해야합니다. 둘째, 관련없는 것처럼 보일 수있는 데이터를 연결해야합니다. 이것은 많은 창의적 사고를 필요로합니다. 마지막으로, 회사의 임원에게 명확한 방식으로이 데이터를 설명해야합니다. 이것은 종종 창조적 인 유추와 설명이 필요합니다.
통신
데이터 과학자들은 데이터를 분석해야 할뿐만 아니라 다른 사람들에게도 데이터를 설명해야합니다. 사람들에게 데이터를 전달 하고, 데이터의 패턴 중요성을 설명하고, 솔루션을 제안 할 수 있어야합니다. 여기에는 이해하기 쉬운 방식으로 복잡한 기술 문제를 설명하는 작업이 포함됩니다. 대개 의사 소통을 위해서는 시각적, 구두 및 서면 의사 소통 기술이 필요합니다.
수학
분석, 창의력 및 의사 소통과 같은 부드러운 기술 이 중요하지만 어려운 기술 도 업무에 중요합니다. 데이터 과학자는 특히 다 변수 미적분학 및 선형 대수학에서 수학 능력이 필요합니다.
프로그램 작성
데이터 과학자는 기본적인 컴퓨터 기술이 필요하지만 프로그래밍 기술은 특히 중요합니다. 거의 모든 데이터 과학자 입장에서는 코드 작성이 중요합니다. Java, R, Python 또는 SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식은 중요합니다.
데이터 과학자 기술
A-C
- 적응성
- 알고리즘
- 알고리즘
- 분석적
- 분석 도구
- 해석학
- AppEngine
- 주장
- AWS
- 빅 데이터
- C ++
- 협동
- 통신
- 컴퓨터 기술
- 예측 모델 만들기
- 컨설팅
- 비 기술적 인 사람들에게 기술 정보 전달하기
- CouchDB
- 알고리즘 생성하기
- 데이터의 정확성을 보장하는 컨트롤 생성
D-J
- 데이터
- 데이터 분석
- 데이터 분석
- 데이터 조작
- 데이터 논쟁
- 데이터 과학 도구
- 데이터 도구
- 데이터 수집
- D3.js
- 의사 결정
- 의사 결정 트리
- 개발
- 문서화
- 합의를 이끌어 내다.
- ECL
- 새로운 분석 방법론 평가
- 급변하는 환경에서 실행
- 회의 진행하기
- 플레어
- Google 시각화 API
- 하둡
- HBase
- 고 에너지
- 정보 검색 데이터 세트
- 데이터 해석
- 자바
L-P
- 지도
- 선형 대수학
- 논리적 사고
- 기계 학습 모델
- 기계 학습 기법
- 수학
- Matlab
- 멘토링
- 측정 항목
- 마이크로 소프트 엑셀
- 광산 소셜 미디어 데이터 마이닝
- 데이터 모델링
- 모델링 도구
- 다 변수 미적분학
- 펄
- 파워 포인트
- 표시
- 문제 해결
- 데이터 시각화 생성
- 프로젝트 관리
- 프로젝트 관리 방법론
- 프로젝트 일정
- 프로그램 작성
- IT 전문가에게 지침 제공
- 파이썬
R-W
- 아르 자형
- Raphael.js
- 보고
- 보고 도구 소프트웨어
- 보고 도구
- 보고서
- 연구
- 연구 중
- 위험 모델링
- SAS
- 스크립팅 언어
- 자기 동기 부여
- SQL
- 통계
- 통계 학습 모델
- 통계적 모델링
- 감독관
- 태극권
- 이니셔티브
- 가설 테스트
- 훈련
- 언쟁
- 독립적으로 일하기
- 쓰기
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