Données Liste des compétences scientifiques et exemples

Un data scientist est un terme général qui peut désigner un certain nombre de types de carrières. Généralement, un spécialiste des données analyse les données pour en apprendre davantage sur les processus scientifiques. Certains titres d'emploi en science des données comprennent un analyste de données, un ingénieur de données, un chercheur en informatique et en recherche de l'information, un analyste de recherche opérationnelle et un analyste de systèmes informatiques.

Les spécialistes des données travaillent dans une variété d'industries, allant de la technologie à la médecine en passant par les agences gouvernementales.

Les qualifications pour un travail en science des données varient, parce que le titre est si large. Cependant, il existe certaines compétences recherchées par les employeurs dans presque tous les spécialistes des données. Les spécialistes des données ont besoin de compétences statistiques, analytiques et de reporting.

Voici une liste de compétences en informatique pour les curriculum vitae, les lettres de motivation, les demandes d'emploi et les entretiens. Vous y trouverez une liste détaillée des cinq compétences les plus importantes des scientifiques de données, ainsi qu'une liste plus longue de compétences encore plus liées.

Comment utiliser les listes de compétences

Vous pouvez utiliser ces listes de compétences tout au long de votre processus de recherche d'emploi. Tout d'abord, vous pouvez utiliser ces mots de compétences dans votre CV. Dans la description de votre historique de travail, vous pouvez utiliser certains de ces mots clés.

Deuxièmement, vous pouvez les utiliser dans votre lettre de motivation. Dans le corps de votre lettre, vous pouvez mentionner une ou deux de ces compétences, et donner un exemple spécifique d'un moment où vous avez démontré ces compétences au travail.

Enfin, vous pouvez utiliser ces mots de compétence dans une interview. Assurez-vous d'avoir au moins un exemple de temps où vous avez démontré chacune des cinq principales compétences énumérées ici.

Bien sûr, chaque emploi exigera des compétences et des expériences différentes, alors assurez-vous de lire attentivement la description de poste et de vous concentrer sur les compétences énumérées par l'employeur.

Consultez également nos autres listes de compétences répertoriées par emploi et type de compétence.

Les cinq premières compétences des scientifiques de données

Analytique
La compétence la plus importante pour un chercheur de données est peut-être de pouvoir analyser l'information. Les spécialistes des données doivent examiner et comprendre un grand nombre de données. Ils doivent être en mesure de voir les tendances et les tendances dans les données, et d'expliquer ces modèles. Tout cela nécessite de solides compétences analytiques.

Créativité
Être un bon informaticien, c'est aussi être créatif. Premièrement, vous devez utiliser la créativité pour repérer les tendances dans les données. Deuxièmement, vous devez établir des liens entre les données qui peuvent sembler sans rapport. Cela prend beaucoup de créativité. Enfin, vous devez expliquer ces données de manière claire pour les cadres de votre entreprise. Cela nécessite souvent des analogies créatives et des explications.

Communication
Les data scientists n'ont pas seulement à analyser des données, mais ils doivent aussi les expliquer à d'autres. Ils doivent être capables de communiquer des données aux personnes, d'expliquer l'importance des modèles dans les données et de suggérer des solutions.Cela implique d'expliquer des problèmes techniques complexes d'une manière facile à comprendre. Souvent, la communication de données nécessite des compétences de communication visuelles, orales et écrites.

Mathématiques
Bien que les compétences générales comme l'analyse, la créativité et la communication soient importantes, les compétences professionnelles sont également essentielles au travail. Un chercheur de données a besoin de compétences en mathématiques, en particulier dans le calcul multivariable et l'algèbre linéaire.

Programmation
Les spécialistes des données ont besoin de compétences informatiques de base, mais les compétences en programmation sont particulièrement importantes. Être capable de coder est essentiel à presque n'importe quelle position de scientifique de données. La connaissance des langages de programmation tels que Java, R, Python ou SQL est importante.

Compétences en Data Scientist

A - C

• Adaptabilité
• Algorithmes
• Algorithmique
• Analytique
• Outils analytiques
• Analytique
• AppEngine
• Assertivité
• AWS < Big Data
• C ++
• Collaboration
• Communication
• Compétences informatiques
• Construire des modèles prédictifs
• Conseil
• Transmettre des informations techniques à des personnes non techniques
• CouchDB
• Création Algorithmes
• Créer des contrôles pour assurer l'exactitude des données
• Créativité
• Pensée critique
• Cultiver des relations avec des intervenants internes et externes
• Service à la clientèle
• D - J

Données

• Analyse des données
• Analyse de données
• Manipulation de données
• Suppression de données
• Outils de science des données
• Outils de données
• Exploration de données
• D3. js
• Prise de décision
• Arbres de décision
• Développement
• Documentation
• Dessin Consensus
• LCE
• Évaluation des nouvelles méthodologies analytiques
• Exécution dans un environnement accéléré
• Facilitation des réunions
• Flare
• API de visualisation Google
• Hadoop
• HBase
• Haute énergie
• Jeux de données de recherche d'information
• Interprétation des données
• Java
• L - P

Leadership < Algèbre linéaire

• Réflexion logique
• Modèles d'apprentissage automatique
• Techniques d'apprentissage automatique
• Mathématiques
• Matlab
• Mentoring
• Mesures
• Microsoft Excel
• Données sur les médias sociaux Données de modélisation
• Outils de modélisation
• Calcul multivariable
• Perl
• PowerPoint
• Présentation
• Résolution de problèmes
• Production de visualisations de données
• Gestion de projet
• Méthodologies de gestion de projet > Délais du projet
• Programmation
• Fourniture de conseils aux professionnels de l'informatique
• Python
• R - W
• R
• Raphael. js
• Reporting

Logiciel d'outils de reporting

• Outils de reporting
• Rapports
• Recherche
• Recherche
• Modélisation des risques
• SAS
• Langages de script
• Auto-motivation
• SQL
• Statistiques
• Modèles d'apprentissage statistique
• Modélisation statistique
• Supervision
• Tableau
• Prise d'initiative
• Test d'hypothèses
• Formation
• Verbal
• Travail indépendant
• Writing
• Lire la suite:
• Titres d'emplois en science des données
• Articles en relation:
• Compétences molles vs. Comment inclure des mots clés dans votre CV Liste des mots-clés pour les curriculum vitae et les lettres de présentation | Compétences en travail d'équipe | Reprendre la liste des compétences