Habilidades de trabalho importantes para cientistas de dados

Mais de 2.5 quintilhões bytes de dados são criados todos os dias, de acordo com a pesquisa.Os cientistas de dados ajudam as organizações a disputar, interpretar e visualizar esses dados. Sem surpresa, o trabalho está crescendo. De acordo com o Bureau of Labor Statistics, prevê -se que as oportunidades de carreira neste campo cresçam 15% até 2029, muito mais rápido que a média.

Embora nem todos os cientistas de dados de sucesso tenham diplomas universitários, muitos têm pelo menos um diploma de bacharel em ciência de dados ou um campo relacionado. Alguns também têm pós -graduação, incluindo mestrado, pH.D., e/ou certificações de pós -graduação.

Que tipo de habilidades você precisa para ser um cientista de dados?

"Data Scientist" é um termo amplo que pode se referir a várias carreiras diferentes. Geralmente, um cientista de dados analisa dados para aprender sobre processos científicos, tendências de mercado e gerenciamento de riscos.

Alguns títulos de trabalho em ciência de dados incluem analista de dados, engenheiro de dados, cientista de pesquisa e pesquisa de informações, analista de pesquisa de operações e analista de sistemas de computadores.

Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de indústrias, variando de tecnologia a medicina a agências governamentais.As qualificações para um emprego na ciência de dados variam porque o título é tão amplo. No entanto, existem certas habilidades que os empregadores procuram em quase todos os cientistas de dados. Por exemplo, os cientistas de dados precisam de fortes habilidades estatísticas, analíticas e de relatórios e muito mais.

Tipos de habilidades de cientista de dados

Habilidades analíticas

Talvez a habilidade mais importante para um cientista de dados seja capaz de analisar informações. Os cientistas de dados olham e entendem, grandes quantidades de dados. Eles devem ser capazes de ver padrões e tendências e ter uma idéia do que esses padrões significam. Tudo isso exige fortes habilidades analíticas.

• Inteligência artificial
• Big data
• Inteligência de negócios
• Construindo modelos preditivos
• Criando controles para garantir a precisão dos dados
• Pensamento crítico
• Análise de dados
• Visualização de dados
• Análise de dados
• Gerenciamento de banco de dados
• Manipulação de dados
• Disputa de dados
• Ferramentas de ciência de dados / ferramentas de dados
• Mineração de dados
• DevOps
• Avaliando novas metodologias analíticas
• Interpretação de dados
• Métricas
• Mineração de dados de mídia social
• Dados de modelagem
• Ferramentas de modelagem
• Probabilidade e estatística
• Pesquisar
• Modelagem de risco
• Testando hipóteses

De mente aberta

Ser um bom cientista de dados também significa ser criativo. Primeiro, você precisa ter a mente aberta para identificar tendências nos dados. Em segundo lugar, você precisa fazer conexões entre dados que podem parecer não relacionados a alguém que é tendencioso. Isso exige muita mente aberta. Por fim, você precisa explicar esses dados de maneiras claras para os executivos da sua empresa. Isso geralmente requer analogias e explicações criativas.

• Adaptabilidade
• Transmitir informações técnicas para pessoas não técnicas
• Criatividade
• Curiosidade
• Tomando uma decisão
• Árvores de decisão
• Executando em um ambiente de ritmo acelerado
• Inovação
• Pensamento lógico
• Solução de problemas
• Trabalhando de forma independente

Comunicação

Os cientistas de dados não apenas precisam analisar dados, mas também precisam explicar esses dados para outros. Eles devem ser capazes de comunicar dados a pessoas de diferentes conjuntos de habilidades, explicar a importância dos padrões nos dados e sugerir soluções. Isso envolve explicar questões técnicas complexas de uma maneira fácil de entender. Freqüentemente, a comunicação de dados requer habilidades de comunicação visual, oral e escrita.

• Assertividade
• Colaboração
• Consultando
• Cultivar relacionamentos com partes interessadas internas e externas
• Atendimento ao Cliente
• Documentando
• Desenho de consenso
• Facilitar reuniões
• Liderança
• Mentoria
• Apresentação
• Gerenciamento de projetos
• Linhas de tempo do projeto
• Fornecendo diretrizes para profissionais de TI
• Comunicando
• Habilidades de contar histórias
• Habilidades de supervisão
• Treinamento
• Comunicação verbal
• Comunicação escrita

Matemática

Embora as habilidades sociais, como análise, criatividade e comunicação sejam importantes, habilidades difíceis também são críticas para o trabalho. Um cientista de dados precisa de fortes habilidades matemáticas, particularmente em cálculo multivariável e álgebra linear.

• Identificando algoritmos
• Criando e manutenção de algoritmos
• Conjuntos de dados de recuperação de informações
• Álgebra Linear
• Modelos de aprendizado de máquina
• Técnicas de aprendizado de máquina
• Cálculo multivariável
• Estatisticas
• Modelos de aprendizado estatístico
• Modelagem Estatística

Programação e Profiências Técnicas

Os cientistas de dados exigem habilidades básicas de informática, mas as habilidades de programação são particularmente importantes. Ser capaz de codificar é fundamental para quase qualquer posição de cientista de dados. Conhecimento de linguagens de programação como Java, R, Python ou SQL é essencial.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• AmCharts
• Apache Spark
• C++
• Habilidades de informática
• Couchdb
• JS
• ECL
• Flare
• API de visualização do Google
• Hadoop
• Hbase
• HighCharts
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Suíte do Microsoft Office
• Nosql
• Perl
• Pitão
• R
• Software de ferramenta de relatório
• SaaS
• Sas
• Linguagens de script
• SQL
• Mesas e consultas
• Quadro
• Tensorflow

Mais habilidades cientistas de dados

• Mineração de dados de mídia social
• Mesas e consultas
• Gerenciamento de projetos
• Linhas de tempo do projeto
• Cultivar relacionamentos com partes interessadas internas e externas
• Atendimento ao Cliente
• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• Couchdb
• JS
• ECL
• Flare
• API de visualização do Google
• Hadoop
• Hbase
• R
• Sas
• Linguagens de script
• Dispositivos móveis
• Suíte do Microsoft Office
• SaaS
• Inteligência Artificial (AI)
• Apache Spark
• Curiosidade
• Inteligência de negócios
• Inovação

Como destacar suas habilidades

Adicione habilidades relevantes ao seu currículo: Inclua suas habilidades em seu currículo em um resumo inicial de qualificações, em sua seção de histórico de trabalho ou em uma tabela de tecnologia que descreve suas habilidades de hardware e software.

Destaque as habilidades em sua carta de apresentação: Você também deve descrever o seu comando dos mais importantes dessas habilidades em sua carta de apresentação.

Use palavras de habilidade em sua entrevista de emprego: Em sua entrevista, aprimore suas respostas com exemplos de suas habilidades.