रेज़्यूमे, कवर लेटर्स और साक्षात्कार के लिए डेटा वैज्ञानिक कौशल
डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रकार के उद्योगों में काम करते हैं, तकनीक से चिकित्सा तक सरकारी एजेंसियों तक।
डेटा विज्ञान में नौकरी के लिए योग्यता अलग-अलग होती है, क्योंकि शीर्षक इतना व्यापक है। हालांकि, कुछ कौशल वैज्ञानिक नियोक्ता लगभग हर डेटा वैज्ञानिक में खोज रहे हैं। डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकीय, विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग कौशल की आवश्यकता होती है।
यहां रेज़्यूमे, कवर लेटर, जॉब एप्लिकेशन और साक्षात्कार के लिए डेटा वैज्ञानिक कौशल की एक सूची दी गई है। पांच सबसे महत्वपूर्ण डेटा वैज्ञानिक कौशल की विस्तृत सूची, साथ ही साथ और भी संबंधित कौशल की एक लंबी सूची शामिल है।
कौशल सूची का उपयोग कैसे करें
आप अपनी नौकरी खोज प्रक्रिया में इन कौशल सूचियों का उपयोग कर सकते हैं। सबसे पहले, आप अपने कौशल में इन कौशल शब्दों का उपयोग कर सकते हैं। अपने कार्य इतिहास के विवरण में, आप इनमें से कुछ महत्वपूर्ण शब्दों का उपयोग करना चाह सकते हैं।
दूसरा, आप इन्हें अपने कवर लेटर में इस्तेमाल कर सकते हैं। अपने पत्र के शरीर में, आप इनमें से एक या दो कौशल का उल्लेख कर सकते हैं, और उस समय का एक विशिष्ट उदाहरण दे सकते हैं जब आपने काम पर उन कौशल का प्रदर्शन किया था।
अंत में, आप एक साक्षात्कार में इन कौशल शब्दों का उपयोग कर सकते हैं। सुनिश्चित करें कि आपके पास यहां सूचीबद्ध शीर्ष पांच कौशल में से प्रत्येक का प्रदर्शन करने के समय का कम से कम एक उदाहरण है।
बेशक, प्रत्येक नौकरी के लिए विभिन्न कौशल और अनुभव की आवश्यकता होगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप नौकरी विवरण सावधानीपूर्वक पढ़ लें, और नियोक्ता द्वारा सूचीबद्ध कौशल पर ध्यान केंद्रित करें।
नौकरी और कौशल के प्रकार द्वारा सूचीबद्ध कौशल की हमारी अन्य सूचियों की भी समीक्षा करें।
शीर्ष पांच डेटा वैज्ञानिक कौशल
विश्लेषणात्मक
शायद डेटा वैज्ञानिक के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल सूचना का विश्लेषण करने में सक्षम होना है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा के बड़े swaths को देखने और समझने के लिए है। उन्हें डेटा में पैटर्न और रुझान देखने में सक्षम होना चाहिए, और उन पैटर्न को समझाएं। यह सब मजबूत विश्लेषणात्मक कौशल लेता है।
रचनात्मकता
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक होने के नाते भी रचनात्मक होने का मतलब है। सबसे पहले, आपको डेटा में स्पॉट रुझानों के लिए रचनात्मकता का उपयोग करना होगा। दूसरा, आपको डेटा के बीच कनेक्शन बनाने की आवश्यकता है जो असंबद्ध लग सकता है। यह बहुत रचनात्मक सोच लेता है। अंत में, आपको इस डेटा को उन तरीकों से समझाने की आवश्यकता है जो आपकी कंपनी के अधिकारियों के लिए स्पष्ट हैं। इसे अक्सर रचनात्मक अनुरूपता और स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है।
संचार
डेटा वैज्ञानिकों को न केवल डेटा का विश्लेषण करना पड़ता है, बल्कि उन्हें डेटा को दूसरों को समझा देना पड़ता है। वे लोगों को डेटा संवाद करने, डेटा में पैटर्न के महत्व की व्याख्या करने और समाधान का सुझाव देने में सक्षम होना चाहिए। इसमें जटिल तकनीकी मुद्दों को इस तरह से समझना शामिल है जो समझना आसान है। अक्सर, डेटा संचार करने के लिए दृश्य, मौखिक और लिखित संचार कौशल की आवश्यकता होती है।
अंक शास्त्र
जबकि विश्लेषण, रचनात्मकता और संचार जैसे नरम कौशल महत्वपूर्ण हैं, नौकरी के लिए कठिन कौशल भी महत्वपूर्ण हैं। एक डेटा वैज्ञानिक को गणित कौशल की आवश्यकता होती है, खासकर बहुआयामी गणक और रैखिक बीजगणित में।
प्रोग्रामिंग
डेटा वैज्ञानिकों को बुनियादी कंप्यूटर कौशल की आवश्यकता होती है, लेकिन प्रोग्रामिंग कौशल विशेष रूप से महत्वपूर्ण होते हैं। कोड में सक्षम होने के नाते लगभग किसी भी डेटा वैज्ञानिक स्थिति के लिए महत्वपूर्ण है। जावा, आर, पायथन, या एसक्यूएल जैसे प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान महत्वपूर्ण है।
डेटा वैज्ञानिक कौशल
एसी
- अनुकूलन क्षमता
- एल्गोरिदम
- एल्गोरिथम
- विश्लेषणात्मक
- विश्लेषणात्मक उपकरण
- एनालिटिक्स
- AppEngine
- मुखरता
- एडब्ल्यूएस
- बड़ा डाटा
- सी ++
- सहयोग
- संचार
- कंप्यूटर कौशल
- भविष्यवाणी मॉडल का निर्माण
- परामर्श
- गैर-तकनीकी लोगों को तकनीकी जानकारी देना
- CouchDB
- एल्गोरिदम बनाना
- डेटा की शुद्धता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण बनाना
- रचनात्मकता
- गहन सोच
- आंतरिक और बाहरी शेयरधारकों के साथ संबंध पैदा करना
- ग्राहक सेवा
डी-जम्मू
- डेटा
- डेटा विश्लेषण
- डेटा विश्लेषण
- डेटा मेनिपुलेशन
- डेटा Wrangling
- डेटा विज्ञान उपकरण
- डेटा टूल्स
- डेटा माइनिंग
- D3.js
- निर्णय लेना
- निर्णय के पेड़
- विकास
- दस्तावेजीकरण
- आम सहमति ड्राइंग
- ईसीएल
- नई विश्लेषणात्मक पद्धतियों का मूल्यांकन करना
- एक तेजी से विकसित पर्यावरण में निष्पादन
- मीटिंग सुविधा
- चमक
- Google विजुअलाइजेशन एपीआई
- Hadoop
- HBase
- उच्च ऊर्जा
- सूचना पुनर्प्राप्ति डेटा सेट
- डेटा व्याख्या करना
- जावा
एल पी
- नेतृत्व
- रेखीय बीजगणित
- तार्किक साेच
- मशीन लर्निंग मॉडल
- मशीन लर्निंग तकनीकें
- अंक शास्त्र
- मैटलैब
- सलाह
- मेट्रिक्स
- माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल
- खनन सोशल मीडिया डेटा
- मॉडलिंग डेटा
- मॉडलिंग उपकरण
- बहुआयामी कैलकुस
- पर्ल
- पावर प्वाइंट
- प्रदर्शन
- समस्या को सुलझाना
- डेटा विजुअलाइजेशन का निर्माण
- परियोजना प्रबंधन
- परियोजना प्रबंधन पद्धतियां
- परियोजना समयरेखा
- प्रोग्रामिंग
- आईटी पेशेवरों को मार्गदर्शन प्रदान करना
- अजगर
आर डब्ल्यू
- आर
- Raphael.js
- रिपोर्ट कर रहा है
- रिपोर्टिंग टूल सॉफ्टवेयर
- रिपोर्टिंग टूल्स
- रिपोर्ट
- अनुसंधान
- शोध
- जोखिम मॉडलिंग
- एसएएस
- स्क्रिप्टिंग भाषाएं
- आत्म प्रेरित
- एसक्यूएल
- आंकड़े
- सांख्यिकीय शिक्षण मॉडल
- सांख्यिकीय मॉडलिंग
- सुपरवाइजरी
- चित्रमय तसवीर
- पहलाव लेना
- परीक्षण परिकल्पना
- प्रशिक्षण
- मौखिक
- स्वतंत्र रूप से काम करना
- लिख रहे हैं
और पढ़ें: डेटा साइंस जॉब टाइटल
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