Wichtige berufliche Fähigkeiten für Datenwissenschaftler

Laut Untersuchungen werden täglich über 2,5 Billionen Datenbytes erstellt. Datenwissenschaftler helfen Organisationen dabei, diese Daten zu erörtern, zu interpretieren und zu visualisieren. Es überrascht nicht, dass die Arbeit boomt. Laut dem Bureau of Labour Statistics werden die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich bis 2029 voraussichtlich um 15% wachsen, viel schneller als der Durchschnitt.

Obwohl nicht alle erfolgreichen Datenwissenschaftler einen Hochschulabschluss haben, haben viele mindestens einen Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich. Einige haben auch einen Hochschulabschluss, einschließlich Master-, Ph.D.- und / oder Abschlusszertifizierungen.

Welche Fähigkeiten benötigen Sie, um Datenwissenschaftler zu werden?

„Datenwissenschaftler“ ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf verschiedene Karrieren beziehen kann. Im Allgemeinen analysiert ein Datenwissenschaftler Daten, um mehr über wissenschaftliche Prozesse, Markttrends und Risikomanagement zu erfahren.

Datenwissenschaftler arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, von Technologie über Medizin bis hin zu Regierungsbehörden. Die Qualifikationen für einen Job in der Datenwissenschaft variieren, weil der Titel so weit gefasst ist. Es gibt jedoch bestimmte Fähigkeiten, nach denen Arbeitgeber in fast jedem Datenwissenschaftler suchen. Beispielsweise benötigen Datenwissenschaftler starke statistische, analytische, Berichterstattungsfähigkeiten und mehr.

Arten von Data Scientist-Fähigkeiten

Analytische Fähigkeiten

Die vielleicht wichtigste Fähigkeit eines Datenwissenschaftlers besteht darin, Informationen analysieren zu können. Datenwissenschaftler betrachten große Datenmengen und verstehen sie. Sie müssen in der Lage sein, Muster und Trends zu erkennen und eine Vorstellung davon zu haben, was diese sindMuster bedeuten. All dies dauert stark analytisch Fähigkeiten.

• Künstliche Intelligenz
• Big Data
• Business Intelligence
• Erstellen von Vorhersagemodellen
• Erstellen von Steuerelementen zur Sicherstellung der Datengenauigkeit
• Kritisches Denken
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung
• Datenanalyse
• Datenbankverwaltung
• Datenmanipulation
• Daten-Wrangling
• Data Science Tools / Data Tools
• Data Mining
• DevOps
• Bewertung neuer Analysemethoden
• Daten interpretieren
• Metriken
• Mining von Social Media-Daten
• Modellierungsdaten
• Modellierungswerkzeuge
• Wahrscheinlichkeit und Statistik
• Forschung
• Risikomodellierung
• Testen von Hypothesen

Aufgeschlossenheit

Ein guter Datenwissenschaftler zu sein bedeutet auch, kreativ zu sein. Erstens muss man offen sein, um Trends in Daten zu erkennen. Zweitens muss man Verbindungen zwischen Daten herstellen, die möglicherweise nicht mit jemandem in Verbindung stehen, der voreingenommen istviel Aufgeschlossenheit. Schließlich müssen Sie diese Daten auf eine Weise erklären, die den Führungskräften in Ihrem Unternehmen klar ist. Dies erfordert häufig kreative Analogien und Erklärungen.

• Anpassungsfähigkeit
• Übermittlung technischer Informationen an nichttechnische Personen
• Kreativität
• Neugier
• Entscheidungsfindung
• Entscheidungsbäume
• Ausführung in einer schnelllebigen Umgebung
• Innovation
• Logisches Denken
• Problemlösung
• Selbständig arbeiten

Kommunikation

Datenwissenschaftler müssen nicht nur Daten analysieren, sondern diese Daten auch anderen erklären. Sie müssen in der Lage sein, kommunizieren Daten für Personen mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Erläuterung der Bedeutung von Mustern in den Daten und Lösungsvorschläge. Dazu gehört die Erklärung komplexer technischer Probleme auf leicht verständliche Weise. Oft erfordert die Kommunikation von Daten visuelle, mündliche und schriftliche KommunikationKompetenzen.

• Durchsetzungsvermögen
• Zusammenarbeit
• Beratung
• Pflege der Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern
• Kundendienst
• Dokumentation
• Zeichnungskonsens
• Moderation von Meetings
• Führung
• Mentoring
• Präsentation
• Projektmanagement
• Projektzeitpläne
• Bereitstellung von Richtlinien für IT-Experten
• Berichterstattung
• Fähigkeiten zum Geschichtenerzählen
• Aufsichtskompetenzen
• Schulung
• Mündliche Kommunikation
• schriftliche Mitteilung

Mathematik

während Soft Skills wie Analyse, Kreativität und Kommunikation sind wichtig harte Fähigkeiten sind auch für den Job von entscheidender Bedeutung. Ein Datenwissenschaftler benötigt starke mathematische Fähigkeiten, insbesondere in multivariablen Berechnungen und linearer Algebra.

• Identifizieren von Algorithmen
• Erstellen und Verwalten von Algorithmen
• Informationsabrufdatensätze
• Lineare Algebra
• Modelle für maschinelles Lernen
• Techniken des maschinellen Lernens
• Multivariabler Kalkül
• Statistik
• Statistische Lernmodelle
• Statistische Modellierung

Programmierung und technische Kenntnisse

Datenwissenschaftler benötigen grundlegende Computerkenntnisse, aber Programmierkenntnisse sind besonders wichtig. Die Fähigkeit zum Codieren ist für fast jede Position eines Datenwissenschaftlers von entscheidender Bedeutung. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, R, Python oder SQL sind unerlässlich.

• AppEngine
• Amazon Web Services AWS
• AmCharts
• Apache Spark
• C ++
• Computerkenntnisse
• CouchDB
• js
• ECL
• Fackel
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSQL
• Perl
• Python
• R
• Reporting Tool Software
• SaaS
• SAS
• Skriptsprachen
• SQL
• Tabellen und Abfragen
• Tableau
• TensorFlow

Weitere Fähigkeiten von Data Scientists

• Mining von Social Media-Daten
• Tabellen und Abfragen
• Projektmanagement
• Projektzeitpläne
• Pflege der Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern
• Kundendienst
• AppEngine
• Amazon Web Services AWS
• CouchDB
• js
• ECL
• Fackel
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Skriptsprachen
• Mobile Geräte
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Künstliche Intelligenz KI
• Apache Spark
• Neugier
• Business Intelligence
• Innovation