Data Scientist Vaardigheden voor cv's, sollicitatiebrieven en interviews
Gegevenswetenschappers werken in verschillende bedrijfstakken, van tech tot geneeskunde tot overheidsinstanties.
De kwalificaties voor een baan in de gegevenswetenschappen variëren, omdat de titel zo breed is. Er zijn echter bepaalde vaardigheden die werkgevers zoeken bij bijna elke gegevenswetenschapper. Dataskundigen hebben statistische, analytische en rapportagevaardigheden nodig.
Hier is een lijst met vaardigheden van gegevenswetenschappers voor cv's, sollicitatiebrieven, sollicitaties en interviews. Inbegrepen is een gedetailleerde lijst van de vijf belangrijkste vaardigheden van gegevenswetenschappers, evenals een langere lijst met nog meer gerelateerde vaardigheden.
Vaardigheidslijsten gebruiken
U kunt deze vaardighedenlijsten gebruiken tijdens uw zoekproces naar werk. Ten eerste kunt u deze vaardigheidswoorden gebruiken in uw cv . In de beschrijving van uw werkgeschiedenis wilt u mogelijk enkele van deze sleutelwoorden gebruiken.
Ten tweede kunt u deze gebruiken in uw begeleidende brief . In de tekst van uw brief kunt u een of twee van deze vaardigheden noemen en een specifiek voorbeeld geven van een tijd waarin u die vaardigheden op het werk hebt aangetoond.
Ten slotte kunt u deze vaardigheidswoorden gebruiken in een interview. Zorg ervoor dat je ten minste één voorbeeld hebt van een keer dat je elk van de vijf beste vaardigheden hebt aangetoond die hier worden vermeld.
Natuurlijk vereist elke taak andere vaardigheden en ervaringen, dus zorg ervoor dat je de taakomschrijving aandachtig leest en concentreer je op de vaardigheden die door de werkgever zijn opgesomd.
Bekijk ook onze andere lijst met vaardigheden per baan en soort vaardigheid .
Top vijf Data Scientist-vaardigheden
analytisch
Misschien wel de belangrijkste vaardigheid voor een data scientist is om informatie te kunnen analyseren. Gegevenswetenschappers moeten grote hoeveelheden gegevens bekijken en begrijpen. Ze moeten patronen en trends in de gegevens kunnen zien en die patronen kunnen verklaren. Dit alles vereist sterke analytische vaardigheden.
creativiteit
Een goede gegevenswetenschapper zijn betekent ook creatief zijn. Ten eerste moet je creativiteit gebruiken om trends in gegevens te herkennen. Ten tweede moet u verbindingen tot stand brengen tussen gegevens die mogelijk niet met elkaar verband houden. Dit vraagt veel creatief denken. Ten slotte moet u deze gegevens uitleggen op een manier die duidelijk is voor de leidinggevenden in uw bedrijf. Dit vereist vaak creatieve analogieën en verklaringen.
Communicatie
Dataswetenschappers moeten niet alleen gegevens analyseren, maar ook die gegevens aan anderen uitleggen. Ze moeten gegevens kunnen communiceren met mensen, het belang van patronen in de gegevens kunnen verklaren en oplossingen kunnen voorstellen. Dit omvat het uitleggen van complexe technische problemen op een manier die gemakkelijk te begrijpen is. Het communiceren van gegevens vereist vaak visuele, mondelinge en schriftelijke communicatievaardigheden.
Wiskunde
Hoewel soft skills zoals analyse, creativiteit en communicatie belangrijk zijn, zijn harde vaardigheden ook cruciaal voor het werk. Een data-wetenschapper heeft wiskundige vaardigheden nodig, met name in multivariabele calculus en lineaire algebra.
Programming
Datawetenschappers hebben basiscomputervaardigheden nodig, maar programmeervaardigheden zijn bijzonder belangrijk. In staat zijn om te coderen is van cruciaal belang voor bijna elke positie als data scientist. Kennis van programmeertalen zoals Java, R, Python of SQL zijn belangrijk.
Data Scientist Vaardigheden
A-C
- Aanpassingsvermogen
- algoritmes
- Algorithmic
- analytisch
- Analytische hulpmiddelen
- Analytics
- AppEngine
- zelfbewustzijn
- AWS
- Big Data
- C ++
- Samenwerking
- Communicatie
- Computer vaardigheden
- Voorspellende modellen bouwen
- Overleg plegen
- Technische informatie overbrengen aan niet-technische mensen
- CouchDB
- Algoritmen maken
- Besturingselementen maken om de nauwkeurigheid van gegevens te waarborgen
- creativiteit
- Kritisch denken
- Het cultiveren van relaties met interne en externe belanghebbenden
- Klantenservice
D-J
- Gegevens
- Gegevensanalyse
- Gegevensanalyse
- Data manipulatie
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- Dataprogramma's
- Data Mining
- d3.js
- Besluitvorming
- Beslissingsbomen
- Ontwikkeling
- documenteren
- Consensus opstellen
- ECL
- Evaluatie van nieuwe analysemethoden
- Uitvoeren in een snel veranderende omgeving
- Vergaderingen faciliteren
- Gloed
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Hoge energie
- Gegevens ophalen Gegevensreeksen
- Gegevens interpreteren
- Java
L-P
- Leiderschap
- Lineaire algebra
- Logisch denken
- Machine learning-modellen
- Machine-leertechnieken
- Wiskunde
- Matlab
- mentoring
- metriek
- Microsoft Excel
- Mijnbouw Social Media Data
- Modellering van gegevens
- Modelleringshulpmiddelen
- Multivariabele calculus
- Perl
- Power Point
- Presentatie
- Probleemoplossing
- Gegevensvisualisaties produceren
- Project management
- Project Management Methodologieën
- Project tijdlijnen
- Programming
- Leidraad bieden voor IT-professionals
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Rapportage
- Reporting Tool Software
- Rapportagetools
- rapporten
- Onderzoek
- Onderzoek
- Risicomodellering
- SAS
- Scripting Languages
- Zelf gemotiveerd
- SQL
- Statistieken
- Statistische leermodellen
- Statistische modellering
- Toezicht
- Tableau
- Initiatief nemen
- Hypothesen testen
- Opleiding
- verbaal
- Zelfstandig werken
- schrift
Lees meer: Data Science Job Titles
Gerelateerde artikelen: Soft vs. Hard Vaardigheden | Hoe zoekwoorden opnemen in uw CV | Lijst met trefwoorden voor cv's en begeleidende brieven Teamwork vaardigheden | Hervat vaardighedenlijst