Veri Bilimcisi Becerileri Listesi ve Örnekler

“Veri bilimcisi”, çeşitli meslek türlerine atıfta bulunabilecek geniş bir terimdir. Genel olarak, bir veri bilimcisi, bilimsel süreçler hakkında bilgi edinmek için verileri analiz eder. Veri bilimindeki bazı meslekler arasında veri analisti, veri mühendisi, bilgisayar ve bilgi araştırma bilimcisi, işlem araştırma analisti ve bilgisayar sistemleri analisti bulunur.

Veri bilim adamları, teknolojiden ilaca devlet kurumlarına kadar çeşitli sektörlerde çalışmaktadır. Veri bilimindeki bir işin nitelikleri, unvanın çok geniş olması nedeniyle değişmektedir. Ancak, işverenlerin hemen hemen her veri bilimcisinde aradığı bazı beceriler vardır. Veri bilimcilerinin güçlü istatistiksel, analitik ve raporlama becerilerine ihtiyacı vardır.

İşte özgeçmiş, kapak mektupları, iş başvurusu ve görüşmeler için veri bilimci yeteneklerinin bir listesi. Dahil, ilgili beceri listeleri ve iş sorumlulukları ile birlikte verilen en önemli beş veri bilimci beceri setinin detaylı bir listesidir.

Beceri Listesini Kullanma İpuçları

İşverenler tarafından fark edilen bir özgeçmiş ve kapak mektubu oluşturmanın önemli bir kısmı, mümkün olduğu kadar işe özgü anahtar kelimeler ve anahtar kelime öbekleri eklemektir. Bunun nedeni, istihdam eden şirketlerin sık sık aldıkları iş başvurularının ilk aşamasını analiz etmek için otomatik başvuru takip sistemlerini (ATS sistemleri) kullanmalarıdır. Özgeçmişiniz ne kadar fazla anahtar kelime içeriyorsa, ATS sistemi tarafından yapılan ilk kesintiyi geçme ve sonuçta işe alım yöneticisinin insan gözüne ulaşma olasılığı o kadar yüksektir.

Burada listelenen terimler, ATS sistemlerine programlanmış ve veri bilimcileri için işlerde kullanılan en sık aranan anahtar kelimeler arasındadır. Bu nedenle, bu anahtar kelime öbeklerinin birçoğunu özgeçmişinize eklemeyi denemelisiniz - niteliklerin ilk özeti, çalışma geçmişi bölümünüzde ve donanım ve yazılım becerilerinizi anlatan bir teknik tabloda.

Ayrıca, bu becerilerin en önemlisi olan emrini kapak mektubunuzda ve sonunda kişisel görüşmeleriniz sırasında tanımlamanız gerekir. Bu açıklamaları bir işte veya eğitim ortamında her bir beceriyi nasıl kullandığınıza dair spesifik örnekler ile geliştirdiğinizden emin olun.

Bu anahtar kelimelerden hangisine dahil etmeniz gerektiğine dair en iyi rehberiniz, başvurduğunuz iş tanımıdır. Başvurduğunuz her iş, farklı beceriler ve deneyimler gerektirecektir, bu nedenle iş tanımını dikkatlice okuduğunuzdan ve işveren tarafından listelenen becerilere odaklandığınızdan emin olun;

En İyi Beş Bilim Bilim Becerileri

Analitik

Bir veri bilimcisi için belki de en önemli beceri, bilgiyi analiz edebilmektir. Veri bilimcileri, geniş veri alanlarına bakmak ve bunları anlamak zorundadır. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri görebilmeli ve bu kalıpları açıklayabilmelidirler. Bütün bunlar güçlü analitik beceriler gerektirir.

• Analitik Araçlar
• analitik
• Büyük veri
• Tahmini Modeller Oluşturmak
• Verilerin Doğruluğunu Sağlamak İçin Kontroller Oluşturma
• Kritik düşünce
• Veri
• Veri analizi
• Veri analizi
• Veri İşleme
• Veri Wrangling
• Veri Bilimi Araçları / Veri Araçları
• Veri madenciliği
• Yeni Analitik Metodolojileri Değerlendirme
• Verileri Yorumlama
• Metrik
• Sosyal Medya Verilerini Madencilik
• Veri Modelleme
• Modelleme Araçları
• Veri Görselleştirmeleri Üretmek
• Araştırma
• Risk Modellemesi
• Hipotez Testleri

Yaratıcılık

İyi bir veri bilimcisi olmak aynı zamanda yaratıcı olmak demektir. Öncelikle, verilerdeki eğilimleri tespit etmek için yaratıcılığı kullanmak zorundasınız. İkincisi, ilgisiz görünebilecek veriler arasında bağlantı kurmanız gerekir. Bu çok yaratıcı düşünme gerektirir. Son olarak, bu verileri şirketinizdeki yöneticilere açık bir şekilde açıklamanız gerekir. Bu genellikle yaratıcı analojiler ve açıklamalar gerektirir.

• adapte olabilirlik
• Teknik Bilgilerin Teknik Olmayan Kişilere Taşınması
• Karar verme
• Karar ağaçları
• Hızlı tempolu bir ortamda yürütme
• Mantıksal düşünme
• Problem çözme
• Bağımsız çalışmak

İletişim

Veri bilimciler sadece verileri analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda bu verileri başkalarına da açıklarlar. Verileri insanlara aktarabilmeli, verilerdeki kalıpların önemini açıklayabilmeli ve çözümler önerebilmelidirler. Bu, karmaşık teknik sorunları anlaşılması kolay bir şekilde açıklamayı içerir. Genellikle, veri iletişimi görsel, sözlü ve yazılı iletişim becerileri gerektirir.

• kendine güven
• İşbirliği
• Danışmanlık
• İç ve Dış Paydaşlarla İlişkilerin Geliştirilmesi
• Müşteri servisi
• belgeleme
• Konsensüs Çizim
• Toplantıları Kolaylaştırmak
• Liderlik
• Mentorluk
• Sunum
• Proje Yönetimi
• Proje Yönetimi Metodolojileri
• Proje Zaman Çizelgeleri
• BT Uzmanlarına Yönelik Kılavuz Verme
• Raporlama
• Denetim becerileri
• Eğitim
• Sözlü İletişim
• yazı

Matematik

Analiz, yaratıcılık ve iletişim gibi yumuşak beceriler önemli olmakla birlikte, iş için zor beceriler de çok önemlidir. Bir veri bilimcisi, özellikle çok değişkenli analiz ve doğrusal cebirde matematik becerilerine ihtiyaç duyar.

• Algoritmalar
• Algoritmalar Yaratmak
• Bilgi Alma Veri Kümeleri
• Lineer Cebir
• Makine Öğrenimi Modelleri
• Makine Öğrenmesi Teknikleri
• Çok değişkenli hesap
• istatistik
• İstatistiksel Öğrenme Modelleri
• İstatistiksel Modelleme

Programlama ve Teknik Yeterlilikler

Veri bilimcileri temel bilgisayar becerileri gerektirir, ancak programlama becerileri özellikle önemlidir. Kod yazabilmek neredeyse her veri bilimci pozisyonu için kritik öneme sahiptir. Java, R, Python veya SQL gibi programlama dilleri bilgisi esastır.

• AppEngine
• Amazon İnternet Servisleri (AWS)
• C ++
• Bilgisayar yetenekleri
• CouchDB
• js
• ECL
• işaret fişeği
• Google Görselleştirme API'si
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Priz
• piton
• R,
• js
• Raporlama Aracı Yazılımı
• SAS
• Script Dilleri
• SQL
• tablo

Veri Bilimcileri İçin İş Görünümü

Çalışma İstatistikleri Bürosu'na göre, 2016 yılında 27.900 kişi bilgisayar ve bilgi araştırma bilimcisi olarak istihdam edildi; 2017’de ortanca yıllık maaşları 114,520 dolardı. Bu alandaki kariyer fırsatlarının 2026 yılına kadar yüzde 19, ortalamanın çok üzerinde bir büyüme göstereceği tahmin edilmektedir.