डेटा वैज्ञानिक कौशल सूची और उदाहरण

एक डेटा वैज्ञानिक एक व्यापक शब्द है जो कई तरह के करियर का उल्लेख कर सकता है। आम तौर पर, एक डेटा वैज्ञानिक वैज्ञानिक प्रक्रियाओं के बारे में जानने के लिए डेटा का विश्लेषण करता है। डेटा विज्ञान में कुछ नौकरी के खिताब में डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर, कंप्यूटर और सूचना अनुसंधान वैज्ञानिक, संचालन अनुसंधान विश्लेषक, और कंप्यूटर सिस्टम विश्लेषक शामिल हैं।

डेटा वैज्ञानिक कई प्रकार के उद्योगों में काम करते हैं, तकनीकी से लेकर दवा तक लेकर सरकारी एजेंसियों तक।

डेटा विज्ञान में नौकरी की योग्यता अलग-अलग है, क्योंकि शीर्षक बहुत व्यापक है। हालांकि, कुछ कौशल नियोक्ता नियोक्ताओं के लगभग हर डेटा वैज्ञानिक में दिखते हैं डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकीय, विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग कौशल की आवश्यकता होती है।

यहां शुरू, डेटा पत्रों, नौकरी के लिए आवेदन, और साक्षात्कार के लिए डेटा वैज्ञानिक कौशल की एक सूची है। शामिल पांच सबसे महत्वपूर्ण डेटा वैज्ञानिक कौशल की एक विस्तृत सूची है, साथ ही साथ और अधिक संबंधित कौशल की लंबी सूची भी शामिल है।

कौशल सूची का प्रयोग कैसे करें

आप अपनी नौकरी खोज प्रक्रिया में इन कौशल सूचियों का उपयोग कर सकते हैं। सबसे पहले, आप अपने पुनरारंभ में इन कौशल शब्द का उपयोग कर सकते हैं आपके कार्य इतिहास के विवरण में, आप इनमें से कुछ प्रमुख शब्दों का उपयोग करना चाह सकते हैं

दूसरे, आप अपने कवर पत्र में इन का उपयोग कर सकते हैं आपके 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 आप काम में उन कौशल का प्रदर्शन करते हैं।

अंत में, आप इन साक्षात्कार में इन शब्दों का प्रयोग कर सकते हैं। सुनिश्चित करें कि आपके पास कम से कम एक उदाहरण है जब आपने यहां सूचीबद्ध शीर्ष पांच कौशलों का प्रदर्शन किया है।

बेशक, प्रत्येक कार्य में विभिन्न कौशल और अनुभवों की आवश्यकता होगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप नौकरी विवरण को ध्यानपूर्वक पढ़ें और नियोक्ता द्वारा सूचीबद्ध कौशल पर ध्यान दें।

नौकरी और कौशल के प्रकार द्वारा सूचीबद्ध कौशल की हमारी अन्य सूचियों की भी समीक्षा करें

शीर्ष पांच डाटा वैज्ञानिक कौशल

विश्लेषणात्मक
शायद एक डेटा वैज्ञानिक के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम होना है। डेटा वैज्ञानिकों को आंकड़ों के बारे में समझना और समझना होगा। उन्हें आंकड़ों के पैटर्न और प्रवृत्तियों को देखने में सक्षम होना होगा, और उन नमूनों की व्याख्या करना चाहिए। यह सब मजबूत विश्लेषणात्मक कौशल लेता है।

रचनात्मकता
एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक होने के नाते भी रचनात्मक होने का अर्थ है सबसे पहले, आपको डेटा में रुझानों को आकर्षित करने के लिए रचनात्मकता का उपयोग करना होगा दूसरे, आपको उन डेटा के बीच कनेक्शन बनाने की आवश्यकता होती है जो असंबंधित लग सकते हैं। इसमें बहुत सृजनात्मक सोच होती है अंत में, आपको इस डेटा को उन तरीकों से समझाने की ज़रूरत है जो आपकी कंपनी के अधिकारियों के लिए स्पष्ट हैं। यह अक्सर रचनात्मक अनुरूपता और स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है।

संचार डेटा वैज्ञानिकों को न केवल डेटा का विश्लेषण करना है, बल्कि उन्हें दूसरों को भी यह डेटा समझा देना होगा। वे लोगों को डेटा संवाद करने में सक्षम होंगे, डेटा में पैटर्न के महत्व की व्याख्या करेंगे और समाधान सुझाएंगे।इसमें जटिल तकनीकी समस्याओं को समझा जाना शामिल है जो समझना आसान है। अक्सर, संप्रेषण डेटा को दृश्य, मौखिक और लिखित संचार कौशल की आवश्यकता होती है।
गणित विश्लेषण, रचनात्मकता और संचार जैसे नरम कौशल महत्वपूर्ण हैं, लेकिन कठोर कौशल भी नौकरी के लिए महत्वपूर्ण हैं। एक डेटा वैज्ञानिक को गणित कौशल की आवश्यकता होती है, विशेषकर बहुव्यापी कैलकुस और रैखिक बीजगणित में।

प्रोग्रामिंग
डेटा वैज्ञानिकों को मूलभूत कंप्यूटर कौशल की आवश्यकता होती है, लेकिन प्रोग्रामिंग कौशल विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं। कोड में सक्षम होना 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
ए - सी

अनुकूलनशीलता

एल्गोरिदम

• एल्गोरिथम
• विश्लेषणात्मक
• विश्लेषणात्मक उपकरण
• एनालिटिक्स
• एपीआईजीन
• अभिमानता
• एडब्ल्यूएस < बिग डेटा
• सी ++
• सहयोग
• संचार
• कंप्यूटर कौशल
• भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण
• परामर्श
• गैर-तकनीकी लोगों को तकनीकी जानकारी देने
• कोचडीबी
• बनाना एल्गोरिदम
• डेटा की शुद्धता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण बनाना> रचनात्मकता
• गंभीर सोच
• आंतरिक और बाह्य हितधारकों के साथ संबंधों को सुदृढ़ करना
• ग्राहक सेवा
• डी-जे डेटा
• डेटा विश्लेषण
• डेटा एनालिटिक्स
• डाटा मैनेप्यूलेशन

डाटा रैंगलिंग

• डेटा साइंस टूल्स
• डेटा टूल्स
• डाटा माइनिंग
• डी 3 जेएस
• निर्णय लेने
• निर्णय पेड़
• विकास
• दस्तावेजीकरण
• आम सहमति को आकर्षित करना
• ईसीएल
• नई विश्लेषणात्मक पद्धतियों का मूल्यांकन करना
• एक फास्ट-पेस वातावरण में निष्पादित करना
• बैठकों की सुविधा
• भड़कना
• Google विज़ुअलाइज़ेशन एपीआई
• हडोप
• एचबीज़
• उच्च ऊर्जा
• सूचना पुनर्प्राप्ति डेटा सेट
• डेटा की व्याख्या करना
• जावा
• एल - पी
• नेतृत्व < रैखिक बीजगणित
• तार्किक सोच
• मशीन सीखने के मॉडल
• मशीन शिक्षण तकनीकें

गणित

• मैटलैब
• परामर्श
• मैट्रिक्स
• माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल
• खनन सोशल मीडिया डेटा < मॉडलिंग उपकरण
• मॉडलिंग उपकरण
• मल्टीवीयएबल कैलकुल्स
• पर्ल
• पावर प्वाइंट
• प्रस्तुति
• समस्या सुलझाना
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तैयार करना
• परियोजना प्रबंधन
• परियोजना प्रबंधन की पद्धतियां > परियोजना समयसीमा
• प्रोग्रामिंग
• आईटी पेशेवरों के लिए मार्गदर्शन प्रदान करना
• पायथन
• आर - डब्ल्यू
• आर
• राफेल जेएस
• रिपोर्टिंग
• रिपोर्टिंग टूल्स
• रिपोर्टिंग टूल्स
• रिपोर्ट्स
• अनुसंधान

शोध

• जोखिम मॉडलिंग
• एसएएस
• स्क्रिप्टिंग भाषाएं
• स्व प्रेरित
• एसक्यूएल
• सांख्यिकी
• सांख्यिकीय मॉडलिंग
• सांख्यिकीय मॉडलिंग
• पर्यवेक्षी
• रंगशाला
• पहल लेना
• परीक्षणों की पूर्वनिर्मिताएं
• प्रशिक्षण
• मौखिक
• स्वतंत्र रूप से कार्य करना
• लेखन
• और पढ़ें:
• डेटा विज्ञान नौकरी टाइटल
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