Data Scientist Skills List und Beispiele

„Data Scientist“ ist ein allgemeiner Begriff, der sich auf eine Reihe von Karrieretypen beziehen kann. Im Allgemeinen analysiert ein Datenwissenschaftler Daten, um über wissenschaftliche Prozesse zu lernen. Zu den Berufsbezeichnungen im Bereich Data Science zählen Datenanalytiker, Data Engineer, Computer- und Informationsforscher, Operations Research Analyst und Computersystemanalytiker.

Datenwissenschaftler arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, von der Technologie über die Medizin bis zu Behörden. Die Qualifikationen für einen Job in Data Science sind unterschiedlich, weil der Titel so breit ist. Es gibt jedoch bestimmte Fähigkeiten, die von Arbeitgebern in nahezu jedem Datenwissenschaftler gesucht werden. Datenwissenschaftler benötigen starke statistische, analytische und Berichterstattungsfähigkeiten.

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern für Lebensläufe, Bewerbungsschreiben, Bewerbungen und Interviews. Enthalten ist eine detaillierte Liste der fünf wichtigsten Data Scientist-Skillsets, zusammen mit einer Liste verwandter Skills und Arbeitsverantwortlichkeiten.

Tipps zur Verwendung einer Liste von Fähigkeiten

Ein wichtiger Aspekt bei der Erstellung eines Lebenslaufs und eines Bewerbungsschreibens, das von den Arbeitgebern wahrgenommen wird, ist die Aufnahme möglichst vieler auftragsspezifischer Keywords und Keyword-Phrasen. Dies liegt daran, dass die Beschäftigten heutzutage häufig automatisierte Bewerber-Tracking-Systeme (ATS-Systeme) verwenden, um eine erste Analyse der Bewerbungen zu erhalten, die sie erhalten. Je mehr Keywords in Ihrem Lebenslauf enthalten sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie den ersten Schnitt durch das ATS-System bestehen und schließlich das menschliche Auge eines Personalchefs erreichen.

Die hier aufgeführten Begriffe gehören zu den am häufigsten gesuchten Schlüsselwörtern in ATS-Systemen und werden in Jobs für Datenwissenschaftler verwendet. Daher sollten Sie versuchen, viele dieser Keyword-Ausdrücke in Ihren Lebenslauf aufzunehmen - in einer ersten Zusammenfassung der Qualifikationen, in Ihrem Arbeitsverlaufsbereich und in einer Technologietabelle, die Ihre Hard- und Software-Fähigkeiten beschreibt.

Sie sollten Ihre Beherrschung der wichtigsten dieser Fähigkeiten auch in Ihrem Anschreiben und eventuell in Ihren persönlichen Interviews beschreiben. Vergewissern Sie sich, dass Sie diese Beschreibungen um spezifische Beispiele für die Verwendung der einzelnen Fertigkeiten in einem Arbeits- oder Trainingsbereich erweitern.

Die beste Anleitung, welche dieser Schlüsselwörter Sie angeben sollten, ist die Stellenbeschreibung, für die Sie sich bewerben. Für jede Stelle, für die Sie sich bewerben, sind andere Fähigkeiten und Erfahrungen erforderlich. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Stellenbeschreibung sorgfältig lesen und sich auf die vom Arbeitgeber aufgeführten Fähigkeiten konzentrieren, indem Sie jeden Lebenslauf und jedes Bewerbungsschreiben, die Sie an die von verschiedenen Arbeitgebern geforderten Qualifikationen anpassen, anpassen.

Top Fünf Data Scientist-Fähigkeiten

Analytisch

Die vielleicht wichtigste Fähigkeit eines Datenwissenschaftlers ist es, Informationen analysieren zu können. Datenwissenschaftler müssen große Datenbereiche betrachten und verstehen. Sie müssen Muster und Trends in den Daten erkennen und erklären können. All dies erfordert starke analytische Fähigkeiten.

• Analysetools
• Analytics
• Große Daten
• Erstellen von prädiktiven Modellen
• Erstellen von Steuerelementen zur Sicherstellung der Datengenauigkeit
• Kritisches Denken
• Daten
• Datenanalyse
• Datenanalyse
• Datenmanipulation
• Data Wrangling
• Data Science Tools / Datenwerkzeuge
• Data Mining
• Bewertung neuer analytischer Methoden
• Daten interpretieren
• Metriken
• Mining Social Media-Daten
• Modellierungsdaten
• Modellierungswerkzeuge
• Datenvisualisierungen erstellen
• Forschung
• Risikomodellierung
• Hypothesen prüfen

Kreativität

Ein guter Datenwissenschaftler zu sein, bedeutet auch, kreativ zu sein. Erstens müssen Sie Kreativität einsetzen, um Trends in Daten zu erkennen. Zweitens müssen Sie Verbindungen zwischen Daten herstellen, die möglicherweise nicht miteinander zusammenhängen. Dies erfordert viel kreatives Denken. Schließlich müssen Sie diese Daten so erklären, dass sie den Führungskräften Ihres Unternehmens klar sind. Dies erfordert häufig kreative Analogien und Erklärungen.

• Anpassungsfähigkeit
• Vermittlung technischer Informationen an nichttechnische Personen
• Entscheidungen fällen
• Entscheidungsbäume
• Ausführen in einer schnelllebigen Umgebung
• Logisches Denken
• Probleme lösen
• Unabhängig arbeiten

Kommunikation

Datenwissenschaftler müssen nicht nur Daten analysieren, sondern diese Daten auch anderen erklären. Sie müssen in der Lage sein, Daten an Personen weiterzugeben, die Bedeutung von Mustern in den Daten zu erklären und Lösungen vorzuschlagen. Dazu müssen komplexe technische Fragen leicht verständlich erklärt werden. Die Kommunikation von Daten erfordert häufig visuelle, mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.

• Durchsetzungsvermögen
• Zusammenarbeit
• Beratung
• Pflege der Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern
• Kundendienst
• Dokumentieren
• Konsens zeichnen
• Meetings erleichtern
• Führung
• Mentoring
• Präsentation
• Projektmanagement
• Projektmanagement-Methoden
• Projektzeitpläne
• Bereitstellen von Richtlinien für IT-Experten
• Berichterstattung
• Aufsichtsfähigkeiten
• Ausbildung
• Verbale Kommunikation
• Schreiben

Mathematik

Während Soft Skills wie Analyse, Kreativität und Kommunikation wichtig sind, sind Hard Skills auch für die Arbeit von entscheidender Bedeutung. Ein Datenwissenschaftler benötigt mathematische Fähigkeiten, insbesondere in multivariablem Kalkül und linearer Algebra.

• Algorithmen
• Algorithmen erstellen
• Datenabruf-Datensätze
• Lineare Algebra
• Maschinenlernmodelle
• Maschinelle Lerntechniken
• Multivariable Infinitesimalrechnung
• Statistiken
• Statistische Lernmodelle
• Statistische Modellierung

Programmierung und technische Fähigkeiten

Datenwissenschaftler benötigen grundlegende Computerkenntnisse, aber Programmierkenntnisse sind besonders wichtig. In der Lage zu sein, zu kodieren, ist für fast jede Position eines Datenwissenschaftlers von entscheidender Bedeutung. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, R, Python oder SQL sind unerlässlich.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C ++
• Computerfähigkeiten
• CouchDB
• js
• ECL
• Flare
• Google Visualisierungs-API
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Power Point
• Python
• R
• js
• Reporting-Tool-Software
• SAS
• Skriptsprachen
• SQL
• Tableau

Job-Ausblick für Datenwissenschaftler

Laut dem Amt für Arbeitsstatistik waren im Jahr 2016 27.900 Menschen als Computer- und Informationsforscher beschäftigt; Ihr durchschnittlicher Jahreslohn lag 2017 bei 114.520 USD. Es wird erwartet, dass die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich bis 2026 um 19 Prozent wachsen werden, viel schneller als der Durchschnitt.