Orodha ya Maarifa ya Wanasayansi

Ujuzi wa Wanasayansi wa Takwimu kwa Kuendelea, Barua za Funika, na Mahojiano

Mwanasayansi wa data ni mrefu pana ambayo inaweza kutaja idadi ya aina za kazi. Kwa ujumla, mwanasayansi wa data anachunguza data ili kujifunza kuhusu michakato ya kisayansi. Baadhi ya majukumu ya kazi katika sayansi ya data ni pamoja na mchambuzi wa data, mhandisi wa data, mwanasayansi wa utafiti wa habari, utafiti wa uchunguzi wa shughuli, na mchambuzi wa mifumo ya kompyuta.

Wanasayansi wa data hufanya kazi katika viwanda mbalimbali, kuanzia tech hadi dawa kwa mashirika ya serikali.

Ufafanuzi wa kazi katika sayansi ya data hutofautiana, kwa sababu cheo ni pana. Hata hivyo, kuna ujuzi fulani waajiri ambao wanatafuta karibu kila mwanasayansi wa data. Wanasayansi wa data wanahitaji stadi za takwimu, uchambuzi na taarifa.

Hapa kuna orodha ya ujuzi wa mwanasayansi wa data kwa ajili ya upya, barua za kufunika, maombi ya kazi, na mahojiano. Ikiwa ni pamoja na orodha ya kina ya ujuzi wa mwanasayansi wa tano muhimu zaidi, pamoja na orodha ndefu ya ujuzi wa karibu zaidi.

Jinsi ya kutumia Orodha za Ujuzi

Unaweza kutumia orodha hizi za ujuzi katika mchakato wako wa kutafuta kazi. Kwanza, unaweza kutumia maneno haya ya ujuzi katika resume yako. Katika maelezo ya historia yako ya kazi, unaweza kutaka kutumia baadhi ya maneno haya muhimu.

Pili, unaweza kutumia hizi katika barua yako ya kifuniko . Katika mwili wa barua yako, unaweza kutaja ujuzi moja au mbili, na kutoa mfano maalum wa wakati ulionyesha ujuzi huo katika kazi.

Hatimaye, unaweza kutumia maneno haya ya ujuzi katika mahojiano. Hakikisha una angalau mfano mmoja wa wakati umeonyesha kila ujuzi wa juu tano uliotajwa hapa.

Bila shaka, kila kazi itahitaji ujuzi na uzoefu tofauti, hivyo hakikisha kusoma maelezo ya kazi kwa makini, na uzingatia ujuzi ulioorodheshwa na mwajiri.

Pia pitia orodha zingine za ujuzi zilizoorodheshwa na kazi na aina ya ujuzi .

Ustadi wa Wasayansi wa Tano wa Juu

Uchambuzi
Labda ujuzi muhimu zaidi kwa mwanasayansi wa data ni kuwa na uwezo wa kuchambua habari. Wanasayansi wa data wanapaswa kuangalia, na kuwa na maana ya, kasi kubwa ya data. Wanapaswa kuona ruwaza na mwenendo katika data, na kuelezea mifumo hiyo. Yote hii inachukua ujuzi wa uchunguzi wa nguvu.

Ubunifu
Kuwa mwanasayansi wa data nzuri pia inamaanisha kuwa ubunifu. Kwanza, unatumia ubunifu ili uone mwenendo katika data. Pili, unahitaji kufanya uhusiano kati ya data ambayo inaweza kuonekana isiyohusiana. Hii inachukua mawazo mengi ya ubunifu. Hatimaye, unahitaji kuelezea data hii kwa njia ambazo ni wazi kwa watendaji katika kampuni yako. Hii mara nyingi inahitaji analogies ubunifu na maelezo.

Mawasiliano
Takwimu wanasayansi sio tu kuchambua data, lakini pia wanaelezea data hiyo kwa wengine. Wanapaswa kuwa na uwezo wa kuwasiliana na data kwa watu, kuelezea umuhimu wa mifumo katika data, na kupendekeza ufumbuzi. Hii inahusisha kuelezea masuala tata ya kiufundi kwa njia rahisi kuelewa. Mara nyingi, mawasiliano ya data inahitaji ujuzi wa kuona, mdomo, na maandishi ya mawasiliano.

Hisabati
Wakati ujuzi wa laini kama uchambuzi, ubunifu, na mawasiliano ni muhimu, ujuzi ngumu pia ni muhimu kwa kazi. Mwanasayansi wa data anahitaji ujuzi wa hesabu, hasa katika calculus multivariable na algebra linear.

Programu
Wanasayansi wa data wanahitaji ujuzi wa msingi wa kompyuta, lakini ujuzi wa programu ni muhimu sana. Kuwa na uwezo wa kuandika ni muhimu kwa nafasi yoyote ya mwanasayansi wa data. Ujuzi wa lugha za programu kama Java, R, Python, au SQL ni muhimu.

Stadi za Wanasayansi wa Data

A-C

• Adaptability
• Miundo
• Uadilifu
• Uchambuzi
• Vyombo vya uchambuzi
• Analytics
• AppEngine
• Uhakikisho
• AWS
• Data Big
• C + +
• Ushirikiano
• Mawasiliano
• Ujuzi wa kompyuta
• Kujenga Mifano ya Predictive
• Ushauri
• Kuwasilisha Taarifa za Kiufundi kwa Watu Wasio wa Kiufundi
• CouchDB
• Kujenga algorithms
• Kujenga Udhibiti ili Kuhakikisha Usahihi wa Data

• Ubunifu
• Fikiria ya Kufikiria
• Kukuza Mahusiano na Wadau wa ndani na nje
• Huduma kwa wateja

D-J

• Takwimu
• Uchambuzi wa Takwimu
• Analytics Data
• Kudhibiti data
• Data Wrangling
• Vifaa vya Sayansi ya Data
• Vyombo vya Data
• Uchimbaji wa Data
• D3.js
• Kufanya maamuzi
• Miti ya Uamuzi
• Maendeleo
• Kuandika
• Kuchora makubaliano
• ECL
• Kuchunguza Mbinu mpya za Analytical
• Inafanya kazi katika mazingira ya haraka-Paced
• Kuwezesha Mikutano
• Futa
• API ya Visualisation ya Google
• Hadoop
• HBase
• Nishati ya Juu
• Vipengee vya Takwimu za Kurejesha Taarifa
• Tafsiri ya Data
• Java

L-P

• Uongozi
• Algebra ya Linea
• Kufikiria mantiki
• Makala ya Kujifunza Machine
• Mbinu za Kujifunza Machine
• Hisabati
• Matlab
• Ushauri
• Metrics
• Microsoft Excel
• Uchimbaji Data ya Vyombo vya Jamii
• Data ya Mfano
• Zana za Mfano
• Multimariable Calculus
• Perl
• PowerPoint
• Uwasilishaji
• Kutatua tatizo
• Utoaji Visualizations Data
• Usimamizi wa Mradi
• Mbinu za Usimamizi wa Mradi
• Muda wa Mradi
• Programu
• Kutoa Mwongozo kwa Wataalam wa IT
• Python

R-W

• R
• Raphael.js
• Taarifa
• Programu ya Vifaa vya Taarifa
• Vyombo vya Taarifa
• Ripoti
• Utafiti
• Utafiti
• Mfano wa Hatari
• SAS
• Lugha za script
• Kujitegemea
• SQL
• Takwimu
• Mifano ya Kujifunza Takwimu
• Mfano wa Takwimu
• Usimamizi
• Jedwali
• Kuchukua Initiative
• Majaribio ya kupima
• Mafunzo
• Maneno
• Kufanya kazi kwa kujitegemea
• Kuandika

Soma Zaidi: Sayansi ya Takwimu Majina ya Kazi

Makala zinazohusiana : Ujuzi wa Soft vs Hard Hardness | Jinsi ya Kuingiza Maneno katika Utafutaji Wako | Orodha ya Maneno kwa Kuendelea na Barua za Jalada | Ujuzi wa Kazi | Pitia Orodha ya Ujuzi