Data Scientist Skills үчүн резюме, Cover каттар, жана дил маектер
Берилиштер илимпоздор мамлекеттик органдарга дарысына технологиялуу чейин, өнөр жайдын ар кандай иштешет.
аталышы абдан кенен болгондуктан, маалымат, илим ишке орношкондо сапаттары, ар кандай. Бирок, иш берүүчүлөр дээрлик бардык маалыматтар таануучусу издеп бир чеберчилиги бар. Берилиштер окумуштуулар, статистикалык талдоо жана отчеттуулук билимдерге муктаж болушат.
Бул жерде ачып берүү үчүн маалыматтар илимпоз көндүмдөрүн, коштомо кат, жумуш арыздарды жана маектеринде тизмеси. , Кыйла маанилүү беш маалыматтар илимпоз көндүмдөрүн толук тизмеси камтылган, ошондой эле дагы да байланышкан билимдерди узак тизмеси.
Skills кантип колдонсо Lists
Сиз Жумуш издөө иш боюнча бул жөндөмдөр тизмелерди колдоно аласыз. Биринчиден, сиз бул чеберчиликти сөздөрдү колдоно алат резюме . жумуш тарыхында сүрөттөлгөндө, бул негизги сөздөрүн гана колдонуу керек болушу мүмкүн.
Экинчиден, сиз бул колдоно аласыз коштомо кат . Катта болуп, бул көндүмдөрдү бир же эки айтып, сен жумуштан ошол чеберчиликти көрсөтүп жаткан учурда белгилүү бир мисал бере алабыз.
Акыр-аягы, сиз берген маегинде бул чеберчиликти сөздөрдү колдоно алат. Эгер сиз бул жерде саналган беш көндүмдөрдүн ар бир көрсөткөн учурда жок дегенде бир мисал бар болушу керек.
Албетте, ар бир жумуш ар түрдүү ыктарды жана тажрыйба талап кылынат, ошондуктан, силер кунт коюп иш окуп текшерип, жана иш берүүчү тарабынан көрсөтүлгөн ыкмаларга багытталат.
Ошондой эле жумуш жана көрсөтүлгөн көндүмдөрдү башка тизмелерди карап чебер түрү .
Top Беш Data Scientist Skills
Аналитикалык
Балким, маалымат илимпоз үчүн өтө маанилүү жөндөм маалыматты талдай билүү болуп саналат. Берилиштер илимпоздор карап, маалыматтарды, таяныч түшүнүү үчүн керек. Алар маалыматтарды моделдерин жана багыттарын көрүп, ошол үлгүлөрүн түшүндүрүп бере алгыдай болушу керек. Мунун баары күчтүү аналитикалык жөндөмдөрүн алат.
Чыгармачылыкты
жакшы маалыматтар илимпоз болуу эле чыгармачыл болуу дегенди билдирет. Биринчиден, сен маалыматтарды багыттарын байкай чыгармачылык колдонуу керек. Экинчиден, сиз кандай байланышы болушу мүмкүн маалыматтарынын ортосундагы байланыштарды керек. Бул чыгармачыл ой жүгүртүүнү мындан да көп талап кылынат. Акыр-аягы, сиз компаниясынын жетекчилери түшүнүктүү жолдор менен мындай маалыматтарды түшүндүрүү керек. Бул көп учурда чыгармачыл аналогияларды жана түшүндүрүүнү талап кылган.
байланыш
Берилиштер илимпоздор гана маалыматтарды талдоо ээ эмес, бирок, алар да башкаларга ал маалыматты түшүндүрүү керек. Алар жөндөмдүү болууга тийиш пикир , элге маалыматтарды маалыматтарды үлгүлөрүнүн маанисин түшүндүрүү жана чечүү жолдорун сунуштоо. Бул түшүнүктүү бир жагынан татаал техникалык маселелерди түшүндүрүү билдирет. Көп учурда, маалыматтарды пикир, көркөм оозеки жана жазуу ыкмаларын талап кылат.
математика
Ал эми жумшак көндүмдөр талдоо, чыгармачылык, жана байланыш сыяктуу маанилүү, оор көндүмдөр , ошондой эле жумуш үчүн зор мааниге ээ. Бир маалымат окумуштуу өзгөчө Көп эсептөөнүн жана сызыктуу алгебранын жана математика боюнча билимдерин керек.
программалоо
Берилиштер окумуштуулар негизги компьютер билимди талап кылган, бирок программалоо жөндөмдөрү өзгөчө маанилүү болуп саналат. кодексине албай дээрлик эч кандай маалымат илимпоз ордуна маанилүү. мисалы, Java катары программалоо тилдери, R, Python, же SQL маанилүү болуп саналат.
Data Scientist Skills
A-C
- планынын
- Алгоритмдер
- Algorithmic
- Аналитикалык
- Аналитикалык Tools
- Аналитика
- Agora'нын колдонмолор
- солгундай элек
- AWS
- Big маалыматтар
- C ++
- кызматташтык
- байланыш
- компьютер Skills
- Куруу Жарыш Models
- Консалтинг
- Жаюу келишимдик-техникалык адамдардын техникалык маалымат
- CouchDB
- түзүү Алгоритмдер
- Контроллердин түзүү маалыматтардын тууралыгын камсыз кылуу
- Чыгармачылыкты
- сынчыл ойлом
- Өрчүтүү Ички жана тышкы субъекттер менен өз-ара мамилелерин
- Кардар кызматы
D-J
- маалыматтар
- Data Analysis
- берилиштер Аналитика
- берилиштер Manipulation
- берилиштер талаш
- Data Science Tools
- маалыматтар Tools
- берилиштерди алуу
- d3.js
- Чечим кабыл алуу
- чечим Дарактар
- өнүгүү
- документтештирүү
- Drawing Консенсус
- ECL
- Баалоо Болумушту Аналитикалык методикалары
- тез арада Айлана-чөйрөнү коргоо боюнча аткаруу
- тренерлер Жолугушуулардын
- от
- Google Элестетүү API
- Hadoop
- HBase
- Жогорку энергия
- Маалыматтык издөөнүн маалыматтар жыйындары
- чечмелөө жөнүндө маалыматтар
- Java
L-P
- жетекчилик
- Сызыктуу алгебра
- логикалык ой жүгүртүү
- Machine Learning Models
- Machine Learning техникасы
- математика
- MATLAB
- Насаатчылык
- ченемдери
- Microsoft Excel
- Тоо-кен Social Media маалыматтар
- моделдештирүү маалыматтар
- моделдөө Tools
- Көп эсептелиши
- Perl
- PowerPoint
- көрсөтүү
- Маселени чечүү
- Даярдалган маалыматтар сүрөттөлүштүн
- Долбоорду башкаруу
- Долбоорду башкаруу методологиясы
- Долбоор мөөнөттөрү
- программалоо
- IT Кесипкөй көрсөтүү
- Python
R-W
- R
- Raphael.js
- Отчеттуулук
- Отчеттуулук курал программасы
- Отчеттуулук Аспаптар
- Отчеттор
- изилдөө
- изилдеп
- Risk моделдөө
- SAS
- Scripting тилдери
- Өзүн өзү түрткү берет
- SQL
- статистика
- Статистикалык Learning Models
- Статистикалык моделдөөнүн
- байкоочу
- Tableau
- алуу боюнча демилге
- Testing гипОтезалар
- үйрөтүү
- ооз эки
- иштөө Мечитке
- жазуу
Read More: Data Science Аюб Баш аты А-Я
Тектеш макалалар: Soft Hard көндүмдөр vs. | Сиздин Резюме сөздөр кантип кошуу үчүн | Резюме түзгөндү жана коштоочу кат боюнча Keywords тизмеси | Биргелешип иш Skills | Резюме Skills List