Compétences professionnelles importantes pour les scientifiques des données

Plus de 2.5 Les octets de données de données sont créés chaque jour, selon la recherche.Les scientifiques des données aident les organisations à terminer, à interpréter et à visualiser ces données. Sans surprise, le travail est en plein essor. Selon le Bureau of Labor Statistics, les opportunités de carrière dans ce domaine devraient croître de 15% d'ici 2029, beaucoup plus rapide que la moyenne.

Bien que tous les scientifiques des données qui réussissent ne détiennent pas de diplômes universitaires, beaucoup ont au moins un baccalauréat en science des données ou un domaine connexe. Certains ont également des diplômes d'études supérieures, y compris la maîtrise, le pH.D., et / ou les certifications de diplômés.

De quel type de compétences avez-vous besoin pour être un scientifique des données?

«Data Scientist» est un terme large qui peut faire référence à un certain nombre de carrières différentes. Généralement, un scientifique des données analyse les données pour en savoir plus sur les processus scientifiques, les tendances du marché et la gestion des risques.

Certains titres d'emploi en science des données incluent l'analyste des données, l'ingénieur de données, le chercheur informatique et l'information, l'analyste de recherche opérationnelle et l'analyste des systèmes informatiques.

Les scientifiques 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 emploi en science des données varient car le titre est si large. Cependant, il existe certaines compétences que les employeurs recherchent dans presque tous les data scientists. Par exemple, les scientifiques des données ont besoin de compétences statistiques, analytiques, de rapport fortes.

Types de compétences en scientifique des données

Compétences analytiques

La compétence la plus importante pour un data scientist est peut-être de pouvoir analyser les informations. Les scientifiques des données examinent et donnent un sens à de grandes quantités de données. Ils doivent être capables de voir des modèles et des tendances et avoir une idée de ce que signifient ces modèles. Tout cela prend de solides compétences analytiques.

• Intelligence artificielle
• Big Data
• L'intelligence d'entreprise
• Construire des modèles prédictifs
• Création de contrôles pour assurer la précision des données
• Esprit critique
• L'analyse des données
• Visualisation de données
• Analyse des données
• Gestion de base de données
• Manipulation de données
• Données en train de faire des données
• Outils de science des données / outils de données
• Exploration de données
• DevOps
• Évaluation de nouvelles méthodologies analytiques
• Interpréter les données
• Métrique
• Données sur les réseaux sociaux miniers
• Modélisation des données
• Outils de modélisation
• Probabilité et statistiques
• Recherche
• Modélisation des risques
• Tester les hypothèses

Ouverture d'esprit

Être un bon scientifique des données signifie également être créatif. Tout d'abord, vous devez avoir un esprit ouvert afin de repérer les tendances des données. Deuxièmement, vous devez établir des connexions entre des données qui peuvent sembler sans rapport avec quelqu'un qui est biaisé. Cela prend beaucoup d'ouverture d'esprit. Enfin, vous devez expliquer ces données de manière claire pour les dirigeants de votre entreprise. Cela nécessite souvent des analogies et des explications créatives.

• Adaptabilité
• Transmettre des informations techniques à des personnes non techniques
• La créativité
• Curiosité
• La prise de décision
• Arbres de décision
• Exécution dans un environnement rapide
• Innovation
• Pensée logique
• Résolution de problème
• Travailler indépendamment

Communication

Les scientifiques des données doivent non seulement analyser les données, mais ils doivent également expliquer ces données à d'autres. Ils doivent être en mesure de communiquer des données aux personnes de différents ensembles de compétences, 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 des données nécessite des compétences en communication visuelle, orale et écrite.

• Assurance
• Collaboration
• Consultant
• Cultiver les relations avec les parties prenantes internes et externes
• Service Clients
• Documentation
• Consensus de dessin
• Faciliter les réunions
• Direction
• Mentorat
• Présentation
• Gestion de projet
• Touraux du projet
• Fournir des directives aux professionnels de l'informatique
• Déclaration
• Compétences de narration
• Compétences de supervision
• Entraînement
• Communication verbale
• Communication écrite

Mathématiques

Alors que les compétences générales comme l'analyse, la créativité et la communication sont importantes, les compétences difficiles sont également essentielles pour l'emploi. Un data scientifique a besoin de fortes compétences en mathématiques, en particulier dans le calcul multivariable et l'algèbre linéaire.

• Identification des algorithmes
• Créer et maintenir des algorithmes
• Ensembles de données de récupération d'informations
• Algèbre linéaire
• Modèles d'apprentissage automatique
• Techniques d'apprentissage automatique
• Calcul à variables multiples
• Statistiques
• Modèles d'apprentissage statistique
• Modélisation statistique

Programmation et compétences techniques

Les scientifiques des données nécessitent des 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 data scientist. La connaissance des langages de programmation telles que Java, R, Python ou SQL est essentielle.

• Appliquer
• Amazon Web Services (AWS)
• Amacharts
• Apache Spark
• C++
• Compétences informatiques
• Canapé
• js
• ECL
• Éclater
• API de visualisation Google
• Hadoop
• HBASE
• Hauts-pards
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• Nosql
• Perler
• Python
• R
• Logiciel d'outil de rapport
• SaaS
• Sas
• Langues de script
• SQL
• Tables et requêtes
• Tableau
• Tensorflow

Plus de compétences en data scientist

• Données sur les réseaux sociaux miniers
• Tables et requêtes
• Gestion de projet
• Touraux du projet
• Cultiver les relations avec les parties prenantes internes et externes
• Service Clients
• Appliquer
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• Canapé
• js
• ECL
• Éclater
• API de visualisation Google
• Hadoop
• HBASE
• R
• Sas
• Langues de script
• Appareils mobiles
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Intelligence artificielle (IA)
• Apache Spark
• Curiosité
• L'intelligence d'entreprise
• Innovation

Comment faire ressortir vos compétences

Ajoutez des compétences pertinentes à votre CV: Incluez vos compétences dans votre CV dans un résumé initial des qualifications, dans votre section d'historique de travail ou dans un tableau technologique décrivant vos compétences matérielles et logicielles.

Soulignez les compétences de votre lettre de motivation: Vous devez également décrire votre maîtrise de la plus importante de ces compétences dans votre lettre de motivation.

Utilisez des mots de compétence dans votre entretien d'embauche: Dans votre entretien, assurez-vous d'améliorer vos réponses avec des exemples de vos compétences.