Veri Bilim Adamları Becerileri Listesi ve Örnekleri

Bir veri bilimcisi, bir dizi kariyerine atıfta bulunabilen geniş bir terimdir. Genel olarak, bir veri bilimcisi bilimsel süreçleri öğrenmek için verileri analiz eder. Veri biliminde bazı iş unvanlarında veri analisti, veri mühendisi, bilgisayar ve bilgi araştırması bilim adamı, operasyon araştırması analisti ve bilgisayar sistemleri analisti bulunmaktadır.

Veri bilimcileri, teknolojiden tıbba ve devlet kurumlarına kadar çeşitli sektörlerde çalışırlar.

Veri biliminde bir mesleğin nitelikleri değişir çünkü başlık çok geniştir. Bununla birlikte, işverenlerin hemen hemen her veri bilimcisinde aradıkları bazı yetenekler vardır. Veri bilimcileri, istatistiksel, analitik ve raporlama becerilerine ihtiyaç duyar.

İşte özgeçmiş, kapak mektubu, iş başvurusu ve görüşmeler için veri bilimcisi becerilerinin bir listesi. En önemli beş veri bilimcisi becerisinin yanı sıra daha da ilgili becerilerin daha uzun bir listesi ayrıntılı olarak verilmektedir.

Yetenek Listelerinin Kullanımı

Bu beceri listelerini iş arama süreciniz boyunca kullanabilirsiniz. Öncelikle, bu beceri kelimelerinizi özgeçmişinizde kullanabilirsiniz. İş geçmişinizin açıklamasında, bu anahtar kelimelerden bazılarını kullanmak isteyebilirsiniz.

İkinci olarak, bunları mektubunuzda kullanabilirsiniz. Mektubunuzun gövdesinde, bu becerilerden bir ya da iki tanesinden bahsedebilir ve bu becerileri iş yerinde sergilediğiniz zamana spesifik bir örnek verebilirsiniz.

Son olarak, bir röportajda bu beceri kelimelerini kullanabilirsiniz. Burada listelenen en iyi beş becerinin her birini sergilediğiniz bir zamanın en az bir örneğine sahip olduğunuzdan emin olun.

Elbette, her işin farklı beceri ve deneyimler gerektireceğinden, iş tanımını dikkatlice okuduğunuzdan ve işveren tarafından listelenen becerilere odaklandığınızdan emin olun.

Ayrıca iş ve beceri türüne göre listelenen diğer beceriler listemizi gözden geçirin.

En İyi Beş Veri Bilimcisi Yeteneği

Analitik
Belki de bir veri bilimcisi için en önemli beceri bilgiyi analiz edebilmektir. Veri bilimcileri büyük miktardaki verilere bakmak ve bunu anlamlandırmak zorundalar. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri görmek ve bu kalıpları açıklayabilmek zorundalar. Bütün bunlar güçlü analitik becerileri gerektirir.

Yaratıcılık
İyi bir veri bilimcisi olmak da yaratıcı olmak demektir. Öncelikle, verilerin trendlerini belirlemek için yaratıcılığı kullanmanız gerekir. İkincisi, ilgisiz görünebilecek veriler arasında bağlantılar kurmanız gerekir. Bu çok yaratıcı düşünme gerektirir. Sonunda, bu verileri şirketinizdeki yöneticilere açık şekilde açıklamalısınız. Bu genellikle yaratıcı analojiler ve açıklamalar gerektirir.

İletişim
Veri bilimcileri sadece verileri analiz etmek zorunda kalmazlar, aynı zamanda bu verileri diğerlerine açıklamak zorundadırlar. Verileri insanlarla iletişim kurabilmeli, verilerdeki kalıpların önemini açıklayabilmeli ve çözüm önerileri sunabilmeliyiz.Bu, karmaşık teknik sorunları açıklanması kolay bir şekilde açıklamakla ilgilidir. Genellikle, veri iletişimi görsel, sözlü ve yazılı iletişim becerileri gerektirir.

Matematik
Analiz, yaratıcılık ve iletişim gibi yumuşak beceriler önemlidir, ancak zor beceriler iş için de kritik öneme sahiptir. Bir veri bilimcisi, özellikle çok değişkenli hesap ve doğrusal cebirde matematik becerilerine ihtiyaç duyar.

Programlama
Veri bilimcileri temel bilgisayar becerileri gerektirir ancak programlama becerileri özellikle önemlidir. Kodlama yapabilmek, hemen hemen her veri bilimcisi için çok önemlidir. Java, R, Python veya SQL gibi programlama dilleri bilgisi önemlidir.

Analitik

Analitik Araçlar

• Analitik
• AppEngine
• Atılganlık
• AWS
• Analitik
• Analitik
• Büyük Veriler
• C ++
• İşbirliği
• İletişim
• Bilgisayar Becerileri
• Tahmin Edici Modeller Oluşturma
• Danışmanlık
• Teknik Olmayanlara Teknik Doküman Taşıma
• CouchDB
• Algoritmalar
• Verilerin Doğrulukunu Belirlemek İçin Kontrol Oluşturma
• Yaratıcılık
• Eleştirel Düşünme
• İç ve Dış Paydaşlarla
• Müşteri Hizmetleri
• D-J
• Veriler
• Veri Analizi

Veri Analizi

• Veri İşleme
• Veri Yaygınlaştırma
• Veri Bilim Araçları
• Veri Araçları
• Veri Madenciliği
• D3. js
• Karar Alma
• Karar Ağaçları
• Kalkınma
• Dokümantasyon
• Fikir Getirme
• ECL
• Yeni Analitik Metodolojileri Değerlendirme
• Hızlandırılmış Ortamda Çalıştırma
• Toplantıları Kolaylaştırma
• Flair
• Google Görselleştirme API'sı
• Hadoop
• HBase
• Yüksek Enerji
• Bilgi Alma Veri Setleri
• Yorumlama Verileri
• Java
• L - P
• Liderlik < Lineer Cebir
• Mantıksal Düşünme

Makine Öğrenme Modelleri

• Makine Öğrenme Teknikleri
• Matematik
• Mentoring
• Metrikler
• Microsoft Excel
• Madencilik Sosyal Medya Verileri < Modelleme Verileri
• Modelleme Araçları
• Çok Değişkenli Analiz
• Perl
• PowerPoint
• Sunum
• Problem Çözme
• Verilerin Görselleştirilmesi Üretimi
• Proje Yönetimi
• Proje Yönetim Metodolojileri > Proje Zaman Çizelgeleri
• Programlama
• BT Uzmanlarına Rehberlik Sağlama
• Python
• R - W
• R
• Raphael. js
• Raporlama
• Raporlama Aracı Yazılımı
• Raporlama Araçları
• Raporlar

Araştırma

• Araştırma
• Risk Modellemesi
• SAS
• Komut Dosyası Dilleri
• Özürlü
• SQL
• İstatistik
• İstatistiksel Öğrenme Modelleri
• İstatistiksel Modelleme
• Denetleyici
• Tabloau
• Girişimi Alma
• Habercileri Test Etme
• Eğitim
• Sözlü
• Bağımsız Çalışma
• Yazma
• Devamını Oku:
• Veri Bilimi İş Başlıklar
• İlgili Makaleler:
• Yumuşak ve Sert Beceriler | Özgeçmişinize Anahtar Kelimeler Nasıl Eklenir | Özgeçmişler ve Kapak Mektupları İçin Anahtar Kelimeler Listesi | Takım Çalışması Becerileri | Özgeçmiş Yetenek Listesine