ຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສໍາລັບໃບປະກາດ, ຈົດຫມາຍ, ແລະການສໍາພາດ
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫຼາຍໆອຸດສາຫະກໍາ, ເຊິ່ງປະກອບມີຈາກເຕັກໂນໂລຢີກັບຢາໃຫ້ແກ່ອົງການຂອງລັດຖະບານ.
ຄຸນສົມບັດສໍາລັບວຽກເຮັດງານທໍາໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແຕກຕ່າງກັນ, ເນື່ອງຈາກວ່າຫົວຂໍ້ແມ່ນກວ້າງຂວາງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີທັກສະທີ່ແນ່ນອນນາຍຈ້າງຊອກຫາໃນເກືອບທຸກນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງມີທັກສະດ້ານການວິເຄາະ, ການວິເຄາະແລະການລາຍງານ.
ນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສໍາລັບຊີວະປະຫວັດ, ຈົດຫມາຍ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວຽກແລະການສໍາພາດ. ລວມມີບັນຊີລາຍລະອຽດຂອງທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຫ້າທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ຍາວນານຂອງທັກສະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຖິງແມ່ນວ່າ.
ວິທີການໃຊ້ບັນຊີທັກສະ
ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ບັນດາທັກສະເຫຼົ່ານີ້ໃນຂະບວນການຄົ້ນຫາວຽກງານຂອງທ່ານ. ທໍາອິດ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ຄໍາທັກສະເຫຼົ່ານີ້ໃນ ຊີວະປະຫວັດ ຂອງທ່ານ. ໃນລາຍລະອຽດຂອງປະວັດການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ, ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການໃຊ້ຄໍາທີ່ສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້.
ທີສອງ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ເຫຼົ່ານີ້ໃນ ຈົດຫມາຍສະບັບ ຂອງທ່ານ. ໃນຮ່າງກາຍຂອງຈົດຫມາຍຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດເວົ້າເຖິງຫນຶ່ງຫຼືສອງທັກສະເຫຼົ່ານີ້, ແລະໃຫ້ຕົວຢ່າງສະເພາະເວລາທີ່ທ່ານສະແດງໃຫ້ເຫັນທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເຮັດວຽກ.
ສຸດທ້າຍ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ຄໍາທັກສະເຫຼົ່ານີ້ໃນການສໍາພາດ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງຕົວຢ່າງຂອງເວລາທີ່ທ່ານສະແດງໃຫ້ເຫັນແຕ່ລະດ້ານທັກສະທີ່ຫ້າທີ່ໄດ້ລະບຸຢູ່ທີ່ນີ້.
ແນ່ນອນວ່າແຕ່ລະວຽກຈະຕ້ອງມີທັກສະແລະປະສົບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ດັ່ງນັ້ນຈົ່ງແນ່ໃຈວ່າທ່ານໄດ້ອ່ານຄໍາອະທິບາຍວຽກຢ່າງລະມັດລະວັງແລະເນັ້ນຫນັກໃສ່ທັກສະທີ່ລະບຸໄວ້ໂດຍນາຍຈ້າງ.
ຍັງໄດ້ທົບທວນຄືນບັນດາລາຍການທັກສະຂອງພວກເຮົາທີ່ລະບຸໄວ້ໃນວຽກແລະ ປະເພດຂອງທັກສະ .
Top Five Data Scientist Skills
ການວິເຄາະ
ບາງທີທັກສະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນໄດ້. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງໄດ້ເບິ່ງ, ແລະເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ, swaths ຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ພວກເຂົາຕ້ອງມີຄວາມສາມາດເບິ່ງຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມໃນຂໍ້ມູນແລະອະທິບາຍຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນ. ທັງຫມົດນີ້ຕ້ອງໃຊ້ທັກສະການວິເຄາະທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
ຄວາມຄິດສ້າງສັນ
ເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ດີກໍ່ຫມາຍຄວາມວ່າການສ້າງສັນ. ທໍາອິດ, ທ່ານຕ້ອງໃຊ້ຄວາມຄິດສ້າງສັນເພື່ອຈຸດປະສົງໃນຂໍ້ມູນ. ອັນທີສອງ, ທ່ານຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ນີ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍແນວຄິດສ້າງສັນ. ສຸດທ້າຍ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງອະທິບາຍຂໍ້ມູນນີ້ໃນລັກສະນະທີ່ຊັດເຈນກັບຜູ້ບໍລິຫານຢູ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານ. ນີ້ມັກຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປຽບທຽບແລະການອະທິບາຍທີ່ສ້າງສັນ.
ການສື່ສານ
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແຕ່ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງໄດ້ອະທິບາຍຂໍ້ມູນໃຫ້ຄົນອື່ນ. ພວກເຂົາຕ້ອງມີຄວາມສາມາດ ສື່ສານ ຂໍ້ມູນໃຫ້ແກ່ປະຊາຊົນ, ອະທິບາຍເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນແລະແນະນໍາວິທີແກ້ໄຂ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອະທິບາຍບັນຫາດ້ານວິຊາການສະລັບສັບຊ້ອນໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ. ມັກ, ການສື່ສານຂໍ້ມູນຕ້ອງມີຄວາມສາມາດໃນການສື່ສານທາງປາກ, ປາກ, ແລະຂຽນ.
ຄະນິດສາດ
ໃນຂະນະ ທີ່ຄວາມສາມາດຂອງລູກຄ້າ ເຊັ່ນການວິເຄາະ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະການສື່ສານມີຄວາມສໍາຄັນ, ທັກສະທັກສະ ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ວຽກເຮັດງານທໍາ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງການທັກສະເລກຄະນິດສາດ, ໂດຍສະເພາະໃນຄະນິດສາດທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະເລກຖານຄະນິດສາດ.
ການຂຽນໂປລແກລມ
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈໍາເປັນຕ້ອງມີທັກສະຄອມພິວເຕີຂັ້ນພື້ນຖານ, ການສາມາດລະຫັດແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ເກືອບທຸກຕໍາແຫນ່ງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມເຊັ່ນ Java, R, Python, ຫຼື SQL ແມ່ນສໍາຄັນ.
Data Scientist Skills
A-C
- ເຫມາະສົມ
- Algorithms
- ການຄິດໄລ່ algorithmic
- ການວິເຄາະ
- ເຄື່ອງມືວິເຄາະ
- Analytics
- AppEngine
- ຄວາມຫມັ້ນໃຈ
- AWS
- Big Data
- C ++
- ການຮ່ວມມື
- ການສື່ສານ
- ທັກສະຄອມພິວເຕີ
- ການກໍ່ສ້າງຮູບແບບຄາດຄະເນ
- ການປຶກສາຫາລື
- ການສົ່ງຂໍ້ມູນຂ່າວສານດ້ານເຕັກນິກໃຫ້ແກ່ຜູ້ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການ
- CouchDB
- Creating Algorithms
- ສ້າງການຄວບຄຸມເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ
- ຄວາມຄິດສ້າງສັນ
- Critical Thinking
- ການພົວພັນກັບຜູ້ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມພາຍໃນແລະຕ່າງປະເທດ
- ບໍລິການລູກຄ້າ
D-J
- ຂໍ້ມູນ
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- Data Manipulation
- Data Wrangling
- Data Science Tools
- ເຄື່ອງມືຂໍ້ມູນ
- Data Mining
- D3js
- ການຕັດສິນໃຈ
- ການຕັດສິນໃຈຕົ້ນໄມ້
- ການພັດທະນາ
- Documenting
- Drawing Consensus
- ECL
- ການປະເມີນວິທີການວິເຄາະໃຫມ່
- ການປະຕິບັດໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ລວດໄວ
- Facilitating Meetings
- Flare
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- ພະລັງງານສູງ
- ຂໍ້ມູນການເກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ມູນ
- Interpreting Data
- Java
L-P
- ຜູ້ນໍາ
- Linear Algebra
- Logical Thinking
- Machine Learning Models
- Machine Learning Techniques
- ຄະນິດສາດ
- Matlab
- Mentoring
- Metrics
- Microsoft Excel
- ຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ
- Modeling Data
- ເຄື່ອງມືສ້າງແບບຈໍາລອງ
- Multivariable Calculus
- Perl
- PowerPoint
- ການນໍາສະເຫນີ
- ການແກ້ໄຂບັນຫາ
- ການຜະລິດ Visualizations ຂໍ້ມູນ
- ການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ
- Project Management Methodologies
- ໄລຍະເວລາຂອງໂຄງການ
- ການຂຽນໂປລແກລມ
- ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໄອທີ
- Python
R-W
- R
- Raphaeljs
- ການລາຍງານ
- Reporting Tool Software
- ລາຍງານເຄື່ອງມື
- ບົດລາຍງານ
- ການຄົ້ນຄວ້າ
- ການຄົ້ນຄວ້າ
- Risk Modeling
- SAS
- Scripting Languages
- ຕົວເອງກະຕຸ້ນ
- SQL
- ສະຖິຕິ
- ຮູບແບບການຮຽນແບບສະຖິຕິ
- Statistical Modeling
- Supervisory
- Tableau
- ກໍາລັງເລີ່ມຕົ້ນ
- Testing Hypotheses
- ການຝຶກອົບຮົມ
- ຄໍາເວົ້າ
- ການເຮັດວຽກຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ
- ການຂຽນ
ອ່ານ: ຫົວ ຂໍ້ວຽກງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: Soft vs Hard Skills | ວິທີການລວມຄໍາສໍາຄັນໃນໃບປະກາດ | ລາຍຊື່ຂອງຄໍາສໍາລັບໃບປະກາດແລະຈົດຫມາຍ | | ທີມງານທັກສະ | Resume Skills List