数据科学家技能列表和示例

“数据科学家”是一个广义的术语，可以指代许多类型的职业。通常，数据科学家分析数据以了解科学过程。数据科学的一些职称包括数据分析师，数据工程师，计算机和信息研究科学家，运营研究分析师和计算机系统分析师。

数据科学家在各个行业工作，从科技到医学再到政府机构。数据科学工作的资格有所不同，因为标题如此广泛。但是，几乎每个数据科学家都有一些雇主寻求的技能。数据科学家需要强大的统计，分析和报告技能。

以下是简历，求职信，求职申请和面试的数据科学家技能列表。其中包括五个最重要的数据科学家技能组的详细列表，并附有相关技能和工作职责列表。

使用技能列表的提示

创建雇主注意到的简历和求职信的关键部分是尽可能多地包含特定于工作的关键字和关键字短语。这是因为雇用公司现在经常使用自动申请人跟踪系统（ATS系统）来提供他们收到的工作申请的第一阶段分析。您的简历中包含的关键字越多，ATS系统通过第一次剪切的可能性就越大，最终会达到招聘经理的人眼。

这里列出的术语是ATS系统中最常用的关键词，也是数据科学家工作中使用的关键词。因此，您应该尝试将许多这些关键字短语合并到您的简历中 - 在资格的初始摘要中，在您的工作历史部分以及描述您的硬件和软件技能的技术表中。

您还应该在求职信中描述您对这些技能中最重要技能的掌握，并最终在您的个人访谈中描述。请务必使用有关如何在工作或培训环境中使用每项技能的具体示例来增强这些说明。

关于您应该包含哪些关键字的最佳指南是您要应用的职位描述。您申请的每份工作都需要不同的技能和经验，因此请务必仔细阅读工作说明，并注重雇主列出的技能，定制您提交的每份简历和求职信，以满足不同雇主的要求。

五大数据科学家技能

分析

也许数据科学家最重要的技能是能够分析信息。数据科学家必须关注并理解大量数据。他们必须能够看到数据中的模式和趋势并解释这些模式。所有这些都需要很强的分析能力。

• 分析工具
• Analytics（分析）
• 大数据
• 构建预测模型
• 创建控件以确保数据的准确性
• 批判性思考
• 数据
• 数据分析
• 数据分析
• 数据操作
• 数据争吵
• 数据科学工具/数据工具
• 数据挖掘
• 评估新的分析方法
• 解释数据
• 度量
• 挖掘社交媒体数据
• 建模数据
• 建模工具
• 生成数据可视化
• 研究
• 风险建模
• 测试假设

创造力

做一名优秀的数据科学家也意味着要有创意。首先，您必须使用创造力来发现数据趋势。其次，您需要在可能看起来无关的数据之间建立连接。这需要很多创造性思维。最后，您需要以贵公司高管明确的方式解释这些数据。这通常需要创造性的类比和解释。

• 适应性
• 向非技术人员传递技术信息
• 做决定
• 决策树
• 在快速环境中执行
• 逻辑思维
• 解决问题
• 独立工作

通讯

数据科学家不仅要分析数据，还要向其他人解释数据。他们必须能够向人们传达数据，解释模式在数据中的重要性，并提出解决方案。这涉及以易于理解的方式解释复杂的技术问题。通常，沟通数据需要视觉，口头和书面沟通技巧。

• 独断
• 合作
• 咨询
• 培养与内部和外部利益相关者的关系
• 客户服务
• 文档化
• 达成共识
• 促进会议
• 领导
• 指导
• 介绍
• 项目管理
• 项目管理方法
• 项目时间表
• 为IT专业人员提供指导
• 报告
• 督导技能
• 训练
• 口头交流
• 写作

数学

虽然分析，创造力和沟通等软技能很重要，但硬技能对于工作也至关重要。数据科学家需要数学技能，特别是在多变量微积分和线性代数中。

• 算法
• 创建算法
• 信息检索数据集
• 线性代数
• 机器学习模型
• 机器学习技术
• 多变量微积分
• 统计
• 统计学习模型
• 统计建模

编程和技术熟练程度

数据科学家需要基本的计算机技能，但编程技能尤为重要。能够编码对几乎任何数据科学家的位置都至关重要。了解Java，R，Python或SQL等编程语言至关重要。

• AppEngine上
• 亚马逊网络服务（AWS）
• C ++
• 计算机技能
• CouchDB的
• JS
• ECL
• 闪光
• Google Visualization API
• Hadoop的
• HBase的
• Java的
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Perl的
• 微软幻灯片软件
• 蟒蛇
• R
• JS
• 报告工具软件
• SAS
• 脚本语言
• SQL
• 画面

数据科学家的就业展望

根据劳工统计局的数据，2016年有27,900人被聘为计算机和信息研究科学家;他们2017年的年薪中位数为114,520美元。预计该领域的就业机会到2026年将增长19％，远快于平均水平。