데이터 과학자 기술 목록 및 예

"데이터 과학자"는 다양한 유형의 경력을 나타낼 수있는 광범위한 용어입니다. 일반적으로 데이터 과학자는 데이터를 분석하여 과학적 프로세스에 대해 학습합니다. 데이터 과학의 일부 직책에는 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 컴퓨터 및 정보 연구 과학자, 운영 연구 분석가 및 컴퓨터 시스템 분석가가 포함됩니다.

데이터 과학자는 기술에서 의학, 정부 기관에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 일하고 있습니다. 제목이 너무 광범위하기 때문에 데이터 과학 분야의 직업 자격은 다양합니다. 그러나 고용주가 거의 모든 데이터 과학자를 찾는 특정 기술이 있습니다. 데이터 과학자는 강력한 통계, 분석 및보고 기술이 필요합니다.

이력서, 커버 레터, 취업 지원서 및 인터뷰에 대한 데이터 과학자 기술 목록입니다. 5 가지 가장 중요한 데이터 과학자 스킬 셋의 세부 목록이 관련 스킬 및 작업 책임 목록과 함께 제공됩니다.

기술 목록 사용 팁

고용주가 알아 차리는 이력서 및 커버 레터 작성의 핵심 부분은 최대한 많은 직업 관련 키워드 및 키워드 문구를 통합하는 것입니다. 이것은 고용 회사가 이제 자동 애플리케이션 추적 시스템 (ATS 시스템)을 사용하여 자신이받는 업무 애플리케이션의 1 단계 분석을 제공하기 때문입니다. 귀하의 이력서에 수록된 키워드가 많을수록 ATS 시스템의 첫 번째 단락을 통과하고 궁극적으로 채용 관리자의 인간적 시각에 도달 할 확률이 높아집니다.

여기에 나열된 용어는 ATS 시스템에 프로그래밍되고 데이터 과학자를 위해 직업에서 활용되는 가장 자주 추구되는 키워드 중 하나입니다. 따라서 자격의 초기 요약, 작업 내역 섹션 및 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 설명하는 기술 테이블에서 이러한 키워드 구문 중 많은 부분을 이력서에 포함시켜야합니다.

당신은 또한 당신의 표지 말에이 기술 중 가장 중요한 것에 대한 당신의 명령을 기술해야하고, 결국 당신의 개인적인 인터뷰 중에 기술해야합니다. 작업 또는 교육 설정에서 각 기술을 어떻게 활용했는지에 대한 구체적인 예를 들어 이러한 설명을 향상 시키십시오.

포함해야하는 키워드 중 가장 적합한 지침은 적용하려는 직무 기술입니다. 신청하는 각 직무마다 다른 기술과 경험이 필요하므로 신중하게 직업 설명을 읽고 고용주가 요구하는 자격에 제출하는 이력서와 커버 레터를 작성하여 고용주가 나열한 기술에 중점을 두도록하십시오.

상위 5 개 데이터 과학자 기술

분석적

아마도 데이터 과학자에게 가장 중요한 기술은 정보를 분석 할 수있는 능력 일 것입니다. 데이터 과학자들은 많은 양의 데이터를보고 이해해야합니다. 그들은 데이터의 패턴과 경향을보고 그 패턴을 설명 할 수 있어야합니다. 이 모든 것은 강력한 분석 기술을 필요로합니다.

• 분석 도구
• 해석학
• 빅 데이터
• 예측 모델 구축
• 데이터의 정확성을 보장하는 컨트롤 생성
• 비판적 사고
• 데이터
• 데이터 분석
• 데이터 분석
• 데이터 조작
• 데이터 논쟁
• 데이터 과학 도구 / 데이터 도구
• 데이터 수집
• 새로운 분석 방법론 평가
• 데이터 해석
• 측정 항목
• 광산 소셜 미디어 데이터 마이닝
• 데이터 모델링
• 모델링 도구
• 데이터 시각화 생성
• 연구
• 위험 모델링
• 테스트 가설

창의력

좋은 데이터 과학자라는 것은 또한 창조적이라는 것을 의미합니다. 첫째, 창의성을 이용하여 데이터 추세를 파악해야합니다. 둘째, 관련없는 것처럼 보일 수있는 데이터를 연결해야합니다. 이것은 많은 창조적 인 생각을 필요로합니다. 마지막으로, 회사의 임원에게 명확한 방식으로이 데이터를 설명해야합니다. 이것은 종종 창의적인 유추와 설명이 필요합니다.

• 적응성
• 비 기술적 인 사람들에게 기술 정보 전달하기
• 의사 결정
• 의사 결정 트리
• 급변하는 환경에서 실행
• 논리적 사고
• 문제 해결
• 독립적으로 일하기

통신

데이터 과학자들은 데이터를 분석해야 할뿐만 아니라 데이터를 다른 사람들에게 설명해야합니다. 사람들에게 데이터를 전달하고, 데이터에서 패턴의 중요성을 설명하고, 솔루션을 제안 할 수 있어야합니다. 여기에는 이해하기 쉬운 방식으로 복잡한 기술 문제를 설명하는 것이 포함됩니다. 대개 의사 소통을 위해서는 시각적, 구두 및 서면 의사 소통 기술이 필요합니다.

• 주장
• 협동
• 컨설팅
• 내부 및 외부 이해 관계자와의 관계 구축
• 고객 서비스
• 문서화
• 합의를 이끌어 내다.
• 회의 진행하기
• 지도
• 멘토링
• 표시
• 프로젝트 관리
• 프로젝트 관리 방법론
• 프로젝트 일정
• IT 전문가에게 지침 제공
• 보고
• 감독 기술
• 훈련
• 구두 의사 소통
• 쓰기

수학

분석, 창의력 및 의사 소통과 같은 부드러운 기술이 중요하지만 어려운 기술도 업무에 중요합니다. 데이터 과학자는 특히 다 변수 미적분 및 선형 대수학에서 수학 능력이 필요합니다.

• 알고리즘
• 알고리즘 생성하기
• 정보 검색 데이터 세트
• 선형 대수학
• 기계 학습 모델
• 기계 학습 기법
• 다 변수 미적분학
• 통계
• 통계 학습 모델
• 통계적 모델링

프로그래밍 및 기술 숙련도

데이터 과학자는 기본적인 컴퓨터 기술이 필요하지만 프로그래밍 기술은 특히 중요합니다. 거의 모든 데이터 과학자 입장에서는 코드 작성이 중요합니다. Java, R, Python 또는 SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필수적입니다.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C ++
• 컴퓨터 기술
• CouchDB
• js
• ECL
• 플레어
• Google Visualization API
• 하둡
• HBase
• 자바
• Matlab
• 마이크로 소프트 엑셀
• 펄
• 파워 포인트
• 파이썬
• 아르 자형
• js
• 보고 도구 소프트웨어
• SAS
• 스크립팅 언어
• SQL
• 태극권

데이터 과학자를위한 작업 Outlook

노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)에 따르면 2016 년에는 27,900 명이 컴퓨터 및 정보 연구 과학자로 고용되었으며, 2017 년의 그들의 연평균 임금은 $ 114,520이었다. 이 분야의 커리어 기회는 평균보다 훨씬 빠른 2026 년까지 19 % 성장할 것으로 예상됩니다.