Datos Lista de habilidades científicas y ejemplos

Un científico de datos es un término amplio que puede referirse a varios tipos de carreras. Generalmente, un científico de datos analiza datos para aprender sobre procesos científicos. Algunos títulos de trabajo en ciencia de datos incluyen analista de datos, ingeniero de datos, científico de investigación informática y de informática, analista de investigación de operaciones y analista de sistemas informáticos.

Los científicos de datos trabajan en una variedad de industrias, que van desde la tecnología a la medicina a las agencias gubernamentales.

Las calificaciones para un trabajo en ciencia de datos varían, porque el título es muy amplio. Sin embargo, hay ciertas habilidades que los empleadores buscan en casi todos los científicos de datos. Los científicos de datos necesitan habilidades estadísticas, analíticas y de elaboración de informes.

Aquí hay una lista de habilidades de científicos de datos para hojas de vida, cartas de presentación, solicitudes de empleo y entrevistas. Se incluye una lista detallada de las cinco habilidades científicas de datos más importantes, así como una lista más larga de habilidades aún más relacionadas.

Cómo usar listas de habilidades

Puede usar estas listas de habilidades a lo largo de su proceso de búsqueda de trabajo. En primer lugar, puede utilizar estas palabras de habilidad en su currículum. En la descripción de su historial de trabajo, es posible que desee utilizar algunas de estas palabras clave.

En segundo lugar, puede usarlos en su carta de presentación. En el cuerpo de su carta, puede mencionar una o dos de estas habilidades, y dar un ejemplo específico de un momento en que demostró esas habilidades en el trabajo.

Finalmente, puede usar estas palabras de habilidad en una entrevista. Asegúrese de tener al menos un ejemplo de una vez que haya demostrado cada una de las cinco habilidades principales que se enumeran aquí.

Por supuesto, cada trabajo requerirá diferentes habilidades y experiencias, así que asegúrese de leer cuidadosamente la descripción del trabajo y centrarse en las habilidades enumeradas por el empleador.

También revise nuestras otras listas de habilidades enumeradas por trabajo y tipo de habilidad.

Las cinco habilidades principales del científico de datos

Analíticas
Quizás la habilidad más importante para un científico de datos es poder analizar la información. Los científicos de datos tienen que mirar y dar sentido a grandes cantidades de datos. Deben poder ver patrones y tendencias en los datos, y explicar esos patrones. Todo esto requiere grandes habilidades analíticas.

Creatividad
Ser un buen científico de datos también significa ser creativo. En primer lugar, debe usar la creatividad para detectar tendencias en los datos. En segundo lugar, debe establecer conexiones entre los datos que pueden parecer ajenos. Esto requiere mucho pensamiento creativo. Finalmente, debe explicar esta información de manera clara para los ejecutivos de su empresa. Esto a menudo requiere analogías y explicaciones creativas.

Comunicación
Los científicos de datos no solo tienen que analizar datos, sino que también deben explicar esos datos a otros. Deben poder comunicar datos a las personas, explicar la importancia de los patrones en los datos y sugerir soluciones.Esto implica explicar problemas técnicos complejos de una manera que sea fácil de entender. A menudo, la comunicación de datos requiere habilidades de comunicación visual, oral y escrita.

Matemáticas
Si bien las habilidades sociales como el análisis, la creatividad y la comunicación son importantes, las habilidades básicas también son fundamentales para el trabajo. Un científico de datos necesita habilidades matemáticas, particularmente en cálculo multivariable y álgebra lineal.

Programación
Los científicos de datos requieren conocimientos básicos de informática, pero las habilidades de programación son particularmente importantes. Poder codificar es fundamental para casi cualquier puesto de científico de datos. El conocimiento de lenguajes de programación como Java, R, Python o SQL es importante.

Habilidades del científico de datos

A - C

• Adaptabilidad
• Algoritmos
• Algorítmico
• Analítico
• Herramientas analíticas
• Análisis
• App Engine
• Asertividad
• AWS < Big Data
• C ++
• Colaboración
• Comunicación
• Habilidades informáticas
• Construcción de modelos predictivos
• Consultoría
• Transmisión de información técnica a personas no técnicas
• CouchDB
• Creación Algoritmos
• Creación de controles para garantizar la exactitud de los datos
• Creatividad
• Pensamiento crítico
• Cultivo de relaciones con grupos de interés internos y externos
• Servicio al cliente
• D - J

Datos

• Análisis de datos
• Análisis de datos
• Manipulación de datos
• Reorganización de datos
• Herramientas de ciencia de datos
• Herramientas de datos
• Minería de datos
• D3. js
• Toma de decisiones
• Árboles de decisión
• Desarrollo
• Documentación
• Consenso de diseño
• ECL
• Evaluación de nuevas metodologías analíticas
• Ejecución en un entorno de ritmo rápido
• Facilitación de reuniones
• Flare
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• High Energy
• Conjuntos de datos de recuperación de información
• Interpretación de datos
• Java
• L - P

Leadership < Álgebra lineal

• Pensamiento lógico
• Modelos de aprendizaje automático
• Técnicas de aprendizaje automático
• Matemáticas
• Matlab
• Mentoring
• Métricas
• Microsoft Excel
• Minería Social Media Data < Modelado de datos
• Herramientas de modelado
• Cálculo multivariable
• Perl
• Presentación de PowerPoint
• Solución de problemas
• Visualización de datos de producción
• Gestión de proyectos
• Metodologías de gestión de proyectos > Project Timelines
• Programación
• Proporcionar orientación a los profesionales de TI
• Python
• R - W
• R
• Raphael. js
• Informes

Software de herramientas de informes

• Herramientas de informes
• Informes
• Investigación
• Investigación
• Modelación de riesgos
• SAS
• Idiomas de scripts
• Motivado por sí mismo
• SQL
• Estadísticas
• Modelos de aprendizaje estadístico
• Modelado estadístico
• Supervisión
• Tableau
• Iniciación
• Hipótesis de prueba
• Capacitación
• Verbal
• Trabajando independientemente
• Writing
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