데이터 과학자 기술 목록 및 예

데이터 과학자는 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 일합니다.

데이터 과학 분야의 직업 자격은 매우 다양합니다. 제목이 너무 광범위하기 때문입니다. 그러나 고용주가 거의 모든 데이터 과학자를 찾는 특정 기술이 있습니다. 데이터 과학자는 통계, 분석 및보고 기술이 필요합니다.

다음은 이력서, 커버 레터, 취업 지원서 및 인터뷰를위한 데이터 과학자 기술 목록입니다. 5 가지 가장 중요한 데이터 과학자 기술의 자세한 목록과 더 많은 관련 기술 목록이 포함되어 있습니다.

기술 목록 사용 방법

직업 검색 과정에서이 기술 목록을 사용할 수 있습니다. 첫째,이 기술 단어를 이력서에 사용할 수 있습니다. 직장 역사에 대한 설명에서 이러한 핵심 단어 중 일부를 사용하는 것이 좋습니다.

두 번째로, 당신은 표지 말에 이것을 사용할 수 있습니다. 편지 본문에이 기술 중 하나 또는 두 가지를 언급하고 직장에서 기술을 시연 한 시간에 대한 구체적인 예를 들려 줄 수 있습니다.

마지막으로 인터뷰에서이 기술 단어를 사용할 수 있습니다. 여기에 나열된 상위 5 가지 기술을 시연 한 시간의 예가 하나 이상 있는지 확인하십시오.

물론 각 직업마다 다른 기술과 경험이 필요하므로 신중하게 직업 설명을 읽고 고용주가 나열한 기술에 집중하십시오.

직업 및 기술 유형별로 나열된 다른 기술 목록도 검토하십시오.

상위 5 명의 데이터 과학자 기술

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

창의력
좋은 데이터 과학자 란 창조적이라는 의미입니다. 첫째, 창의성을 활용하여 데이터의 추세를 파악해야합니다. 둘째, 관련없는 것처럼 보일 수있는 데이터를 연결해야합니다. 이것은 많은 창의적 사고를 필요로합니다. 마지막으로, 회사의 임원에게 명확한 방식으로이 데이터를 설명해야합니다. 이것은 종종 창조적 인 유추와 설명이 필요합니다.

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

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

프로그래밍
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 중요합니다.

데이터 과학자 기술

A-C

• 적응력
• 알고리즘
• 알고리즘 적
• 분석적
• 분석 도구
• 분석
• AppEngine
• 능동태
• AWS < 빅 데이터
• C ++
• 협업
• 의사 소통
• 컴퓨터 기술
• 예측 모델 구축
• 컨설팅
• 비 기술적 인 사람들에게 기술 정보 전달
• CouchDB
• 알고리즘
• 데이터의 정확성을 보장하는 컨트롤 생성
• 창의력
• 비판적 사고
• 내부 및 외부 이해 관계자와의 관계 구축
• 고객 서비스
• D - J

데이터

• 데이터 분석
• 데이터 분석
• 데이터 조작
• 데이터 논쟁
• 데이터 과학 도구
• 데이터 도구
• 데이터 마이닝
• D3. js
• 의사 결정 나무
• 개발
• 문서 작성
• 합의 수립
• ECL
• 새로운 분석 방법론 평가
• 급변하는 환경에서 실행
• 회의 진행
• 플레어
• Google 시각화 API
• 하둡
• HBase
• 고 에너지
• 정보 검색 데이터 세트
• 데이터 해석
• 자바
• L - P
• 논리 대수학

기계 학습 모델

• 기계 학습 기법
• 수학
• Matlab
• 멘토링
• 메트릭스
• Microsoft Excel
• 소셜 미디어 데이터 마이닝 < 모델링 도구
• 모델링 도구
• 다 변수 계산법
• 펄
• PowerPoint
• 프레젠테이션
• 문제 해결
• 데이터 시각화 생성
• 프로젝트 관리
• 프로젝트 관리 방법론 > 프로젝트 일정
• 프로그래밍
• IT 전문가에게 지침 제공
• Python
• R-W
• R Raphael. js
• 보고 도구 소프트웨어
• 보고 도구
• 보고서
• 조사

조사

• 위험 모델링
• SAS
• 스크립팅 언어
• 자기 동기
• 통계학 모델
• 통계 모델링
• 통계 모델링
• 감독
• 태도
• 이니셔티브 테스트
• 테스트 가설
• 훈련
• 구두
• 독립적으로 작업
• Writing
• Read More :
• 데이터 과학 직업 타이틀
• 관련 기사 :
• 소프트 대 하드 스킬 | 이력서에 키워드를 포함시키는 방법 | 이력서 및 커버 레터의 키워드 목록 | 팀웍 기술 | 기술 목록 재개