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Um cientista de dados é um termo amplo que pode se referir a vários tipos de carreiras. Geralmente, um cientista de dados analisa dados para aprender sobre processos científicos. Alguns títulos de trabalho na ciência dos dados incluem analista de dados, engenheiro de dados, cientista de pesquisa de informática e informação, analista de pesquisa operacional e analista de sistemas informáticos.
Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de indústrias, que vão desde tecnologia a medicina até agências governamentais.
As qualificações para um emprego na ciência dos dados variam, porque o título é tão amplo. No entanto, existem certas habilidades que os empregadores procuram em quase todos os cientistas de dados. Os cientistas de dados precisam de habilidades estatísticas, analíticas e de relatórios.
Aqui está uma lista de habilidades de cientistas de dados para currículos, cartas de apresentação, aplicativos de trabalho e entrevistas. Está incluída uma lista detalhada das cinco habilidades mais importantes de cientistas de dados, bem como uma lista mais longa de habilidades ainda mais relacionadas.
Como usar listas de habilidades
Você pode usar essas listas de habilidades ao longo de seu processo de busca de emprego. Em primeiro lugar, você pode usar essas palavras de habilidade em seu currículo. Na descrição do seu histórico de trabalho, você pode querer usar algumas dessas palavras-chave.
Em segundo lugar, você pode usar isso em sua carta de apresentação. No corpo da sua carta, você pode mencionar uma ou duas dessas habilidades e dar um exemplo específico de um momento em que você demonstrou essas habilidades no trabalho.
Finalmente, você pode usar essas palavras de habilidade em uma entrevista. Certifique-se de ter pelo menos um exemplo de uma vez que você demonstrou cada uma das cinco principais habilidades listadas aqui.
É claro que cada trabalho exigirá diferentes habilidades e experiências, então tenha certeza de que lê atentamente a descrição do trabalho e se concentre nas habilidades listadas pelo empregador.
Veja também nossas outras listas de habilidades listadas pelo trabalho e tipo de habilidade.
Top Five Data Scientist Skills
Analytical
Talvez a habilidade mais importante para um cientista de dados seja poder analisar informações. Os cientistas de dados têm que olhar, e fazer sentido, grandes faixas de dados. Eles têm que ser capazes de ver padrões e tendências nos dados e explicar esses padrões. Tudo isso requer fortes habilidades analíticas.
Criatividade
Ser um bom cientista de dados também significa ser criativo. Em primeiro lugar, você precisa usar criatividade para detectar tendências em dados. Em segundo lugar, você precisa fazer conexões entre dados que podem parecer não relacionados. Isso leva muito pensamento criativo. Finalmente, você precisa explicar esses dados de maneiras que são claras para os executivos em sua empresa. Isso geralmente requer analogias criativas e explicações.
Comunicação
Os cientistas de dados não só precisam analisar dados, mas também precisam explicar esses dados para outros. Eles devem ser capazes de comunicar dados às pessoas, explicar a importância dos padrões nos dados e sugerir soluções.Isso envolve a explicação de questões técnicas complexas de forma fácil de entender. Muitas vezes, a comunicação de dados requer habilidades de comunicação visual, oral e escrita.
Matemática
Enquanto habilidades suaves como análise, criatividade e comunicação são importantes, habilidades difíceis também são críticas para o trabalho. Um cientista de dados precisa de habilidades matemáticas, particularmente em cálculos multivariáveis e álgebra linear.
Programação
Os cientistas de dados precisam de habilidades básicas de informática, mas as habilidades de programação são particularmente importantes. Ser capaz de codificar é fundamental para quase qualquer posição de cientista de dados. O conhecimento de linguagens de programação como Java, R, Python ou SQL é importante.
Habilidades dos cientistas de dados
A - C
- Adaptabilidade
- Algoritmos
- Algorítmico
- Análise
- Ferramentas analíticas
- Análises
- AppEngine
- Assertividade
- AWS < Dados grandes
- C ++
- Colaboração
- Comunicação
- Habilidades informáticas
- Construindo modelos preditivos
- Consultoria
- Transmissão de informações técnicas para pessoas não-técnicas
- CouchDB
- Criando Algoritmos
- Criando controles para garantir a precisão dos dados
- Criatividade
- Pensamento crítico
- Cultivando relacionamentos com partes interessadas internas e externas
- Atendimento ao cliente
- D - J
Dados
- Análise de dados
- Análise de dados
- Manipulação de dados
- Wrangling de dados
- Ferramentas de ciência de dados
- Ferramentas de dados
- Mineração de dados
- D3. js
- Tarefas de decisão
- Árvores de decisão
- Desenvolvimento
- Documentando
- Consumo de desenho
- ECL
- Avaliação de novas metodologias analíticas
- Execução em um ambiente com ritmo rápido
- Reuniões de facilitação
- Flare
- API de visualização do Google
- Hadoop
- HBase
- High Energy
- Conjuntos de dados de recuperação de informações
- Interpretação de dados
- Java
- L - P
Liderança < Álgebra linear
- Pensamento lógico
- Modelos de aprendizado de máquina
- Técnicas de aprendizado de máquina
- Matemáticas
- Matlab
- Mentoring
- Métricas
- Microsoft Excel
- Dados de mídia social de mineração < Dados de modelagem
- Ferramentas de modelagem
- Cálculo multivariável
- Perl
- PowerPoint
- Apresentação
- Solução de problemas
- Produção de visualizações de dados
- Gerenciamento de projetos
- Metodologias de gerenciamento de projetos > Cronogramas do projeto
- Programação
- Fornecer orientação para profissionais de TI
- Python
- R - W
- R
- Raphael. js
- Relatórios
Software de ferramentas de relatórios
- Ferramentas de relatórios
- Relatórios
- Pesquisa
- Pesquisando
- Modelagem de Riscos
- SAS
- Idiomas de script
- Self Motivated
- SQL
- Estatísticas
- Modelos de aprendizagem estatística
- Modelagem estatística
- Supervisores
- Tableau
- Iniciativa de tomada de decisão
- Hipóteses de teste
- Treinamento
- Verbal
- Trabalhando independentemente
- Escrevendo
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