Habilidades de Cientistas de Dados para Currículos, Cartas de Apresentação e Entrevistas
Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de indústrias, variando de tecnologia a medicina e agências governamentais.
As qualificações para um trabalho em ciência de 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 geração de relatórios.
Aqui está uma lista de habilidades de cientistas de dados para currículos, cartas de apresentação, pedidos de emprego e entrevistas. Está incluída uma lista detalhada das cinco habilidades mais importantes dos cientistas de dados, bem como uma lista mais longa de habilidades ainda mais relacionadas.
Como usar as listas de habilidades
Você pode usar essas listas de habilidades em todo o processo de procura 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 usá-los em sua carta de apresentação . No corpo de sua carta, você pode mencionar uma ou duas dessas habilidades e dar um exemplo específico de quando 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.
Naturalmente, cada trabalho exigirá diferentes habilidades e experiências, por isso, leia atentamente a descrição do trabalho e concentre-se nas habilidades listadas pelo empregador.
Revise também nossas outras listas de habilidades listadas por trabalho e tipo de habilidade .
Cinco principais habilidades de cientista de dados
Analítico
Talvez a habilidade mais importante para um cientista de dados seja a capacidade de analisar informações. Os cientistas de dados precisam analisar e entender grandes quantidades de dados. Eles precisam 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 tem que usar a criatividade para detectar tendências nos dados. Em segundo lugar, você precisa fazer conexões entre dados que possam parecer não relacionados. Isso exige muito pensamento criativo. Finalmente, você precisa explicar esses dados de maneiras que sejam claras para os executivos da sua empresa. Isso geralmente requer analogias e explicações criativas.
Comunicação
Os cientistas de dados não precisam apenas analisar os dados, mas também precisam explicar esses dados para outras pessoas. Eles devem ser capazes de comunicar dados às pessoas, explicar a importância dos padrões nos dados e sugerir soluções. Isso envolve a explicação de problemas técnicos complexos de uma maneira que seja fácil de entender. Muitas vezes, a comunicação de dados requer habilidades de comunicação visual, oral e escrita.
Matemática
Embora habilidades leves como análise, criatividade e comunicação sejam importantes, as habilidades duras também são críticas para o trabalho. Um cientista de dados precisa de habilidades matemáticas, particularmente em cálculo multivariado e álgebra linear.
Programação
Os cientistas de dados precisam de conhecimentos básicos de computação, 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 de Cientista de Dados
A – C
- Adaptabilidade
- Algoritmos
- Algoritmico
- Analítico
- Ferramentas analíticas
- Analytics
- AppEngine
- Assertividade
- AWS
- Big Data
- C ++
- Colaboração
- Comunicação
- Habilidades de computador
- Construindo Modelos Preditivos
- Consultando
- Transmitindo Informações Técnicas para Pessoas Não Técnicas
- CouchDB
- Criando Algoritmos
- Criando Controles para Assegurar a Precisão dos Dados
- Criatividade
- Pensamento crítico
- Cultivando Relacionamentos com Partes Interessadas Internas e Externas
- Serviço ao cliente
D – J
- Dados
- Análise de dados
- Análise de dados
- Manipulação de dados
- Data Wrangling
- Ferramentas de Data Science
- Ferramentas de dados
- Mineração de dados
- D3.js
- Tomando uma decisão
- Árvores de decisão
- Desenvolvimento
- Documentando
- Desenho de consenso
- ECL
- Avaliando Novas Metodologias Analíticas
- Executando em um ambiente acelerado
- Facilitando Reuniões
- Flare
- API de visualização do Google
- Hadoop
- HBase
- Energia alta
- Conjuntos de dados de recuperação de informações
- Interpretando Dados
- Java
L-P
- Liderança
- Álgebra Linear
- Pensamento lógico
- Modelos de aprendizado de máquina
- Técnicas de Aprendizagem de Máquina
- Matemática
- Matlab
- Mentoria
- Métricas
- Microsoft Excel
- Mineração de dados de mídia social
- Modelando Dados
- Ferramentas de Modelagem
- Cálculo Multivariável
- Perl
- Power Point
- Apresentação
- Solução de problemas
- Produzindo Visualizações de Dados
- Gerenciamento de Projetos
- Metodologias de Gerenciamento de Projetos
- Cronogramas do Projeto
- Programação
- Fornecendo orientação para profissionais de TI
- Python
R – W
- R
- Raphael.js
- Relatório
- Software da Ferramenta de Relatórios
- Ferramentas de Relatório
- Relatórios
- Pesquisa
- Pesquisando
- Modelagem de Risco
- SAS
- Idiomas de script
- Auto motivado
- SQL
- Estatisticas
- Modelos de Aprendizagem Estatística
- Modelagem Estatística
- Supervisão
- Quadro
- Tomando iniciativa
- Testando Hipóteses
- Treinamento
- Verbal
- Trabalhando Independentemente
- Escrevendo
Leia Mais: Títulos de Emprego em Ciência de Dados
Artigos Relacionados: Soft vs. Hard Skills | Como incluir palavras-chave em seu currículo | Lista de palavras-chave para currículos e cartas de apresentação | Habilidades de trabalho em equipe | Retomar lista de habilidades