डेटा साइंटिस्ट कौशल सूची और उदाहरण

"डेटा वैज्ञानिक" एक व्यापक शब्द है जो कई प्रकार के करियर को संदर्भित कर सकता है। आमतौर पर, एक डेटा वैज्ञानिक वैज्ञानिक प्रक्रियाओं के बारे में जानने के लिए डेटा का विश्लेषण करता है। डेटा साइंस में कुछ जॉब टाइटल में डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर, कंप्यूटर और इंफॉर्मेशन रिसर्च साइंटिस्ट, ऑपरेशंस रिसर्च एनालिस्ट और कंप्यूटर सिस्टम एनालिस्ट शामिल हैं।

डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रकार के उद्योगों में काम करते हैं, जिसमें तकनीक से लेकर दवा तक सरकारी एजेंसियों तक शामिल हैं। डेटा साइंस में नौकरी की योग्यता अलग-अलग होती है क्योंकि शीर्षक इतना व्यापक होता है। हालांकि, कुछ कौशल नियोक्ता हैं जो लगभग हर डेटा वैज्ञानिक में देखते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को मजबूत सांख्यिकीय, विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग कौशल की आवश्यकता होती है।

यहां रिज्यूमे, कवर लेटर, जॉब एप्लिकेशन और इंटरव्यू के लिए डेटा साइंटिस्ट स्किल की सूची दी गई है। संबंधित कौशल और कार्य जिम्मेदारियों की सूची के साथ पांच सबसे महत्वपूर्ण डेटा वैज्ञानिक कौशल की एक विस्तृत सूची शामिल है।

एक कौशल सूची का उपयोग करने के लिए युक्तियाँ

एक फिर से शुरू और कवर पत्र बनाने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा जो नियोक्ताओं द्वारा देखा जाता है, संभव के रूप में कई नौकरी-विशिष्ट कीवर्ड और कीवर्ड वाक्यांशों को शामिल करना है। इसका कारण यह है कि अब कंपनियों को नियुक्त करने के लिए अक्सर स्वचालित आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस सिस्टम) का उपयोग करते हैं जो उन्हें प्राप्त होने वाले नौकरी अनुप्रयोगों के पहले चरण का विश्लेषण प्रदान करते हैं। आपके रिज्यूमे में जितने अधिक कीवर्ड होंगे, एटीएस सिस्टम द्वारा पहली कट पास करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी और अंततः, एक हायरिंग मैनेजर की मानवीय दृष्टि तक पहुंच जाएगी।

यहां सूचीबद्ध शब्द एटीएस प्रणालियों में क्रमादेशित और डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे अधिक मांग वाले कीवर्ड हैं। इस प्रकार, आपको अपने काम के इतिहास के खंड में, और अपने हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर कौशल का वर्णन करने वाली एक तकनीकी तालिका में - इनमें से कई कीवर्ड वाक्यांशों को अपने फिर से शुरू में शामिल करने का प्रयास करना चाहिए।

आपको अपने कवर पत्र में और अंत में, अपने व्यक्तिगत साक्षात्कार के दौरान, इन कौशलों के सबसे महत्वपूर्ण आदेशों का वर्णन करना चाहिए। विशिष्ट विवरणों के साथ इन विवरणों को बढ़ाना सुनिश्चित करें कि आपने किसी कार्य या प्रशिक्षण सेटिंग में प्रत्येक कौशल का उपयोग कैसे किया है।

आपका सबसे अच्छा मार्गदर्शक है कि आपको इनमें से किस कीवर्ड को शामिल करना चाहिए, वह नौकरी विवरण है जिसमें आप आवेदन कर रहे हैं। आपके द्वारा लागू किए गए प्रत्येक कार्य के लिए अलग-अलग कौशल और अनुभवों की आवश्यकता होती है, इसलिए सुनिश्चित करें कि आपने नौकरी विवरण को ध्यान से पढ़ा है और नियोक्ता द्वारा सूचीबद्ध कौशल पर ध्यान केंद्रित करें, प्रत्येक नियोक्ता द्वारा अनुरोधित योग्यता के लिए सबमिट किए गए प्रत्येक फिर से शुरू और कवर पत्र को सिलाई करें।

शीर्ष पांच डेटा वैज्ञानिक कौशल

विश्लेषणात्मक

शायद एक डेटा वैज्ञानिक के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम होना है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा के बड़े स्वैथ को देखना और समझना है। उन्हें डेटा में पैटर्न और रुझान देखने और उन पैटर्नों को समझाने में सक्षम होना चाहिए। यह सब मजबूत विश्लेषणात्मक कौशल लेता है।

• विश्लेषणात्मक उपकरण
• एनालिटिक्स
• बड़ा डाटा
• प्रिडिक्टिव मॉडल का निर्माण
• डेटा की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण बनाना
• गहन सोच
• डेटा
• डेटा विश्लेषण
• डेटा विश्लेषण
• डेटा मेनिपुलेशन
• डेटा की तकरार
• डेटा विज्ञान उपकरण / डेटा उपकरण
• डेटा माइनिंग
• नए विश्लेषणात्मक तरीकों का मूल्यांकन
• डेटा की व्याख्या करना
• मेट्रिक्स
• खनन सामाजिक मीडिया डेटा
• मॉडलिंग डेटा
• मॉडलिंग उपकरण
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण
• अनुसंधान
• रिस्क मॉडलिंग
• परीक्षण परिकल्पना

रचनात्मकता

एक अच्छा डाटा वैज्ञानिक होने का मतलब रचनात्मक होना भी है। सबसे पहले, आपको डेटा में रुझानों को स्पॉट करने के लिए रचनात्मकता का उपयोग करना होगा। दूसरे, आपको डेटा के बीच संबंध बनाने की जरूरत है जो असंबंधित लग सकते हैं। यह बहुत रचनात्मक सोच लेता है। अंत में, आपको इस डेटा को उन तरीकों से समझाना होगा जो आपकी कंपनी के अधिकारियों के लिए स्पष्ट हैं। इसके लिए अक्सर रचनात्मक उपमाओं और स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है।

• अनुकूलन क्षमता
• गैर-तकनीकी लोगों को तकनीकी जानकारी देना
• निर्णय लेना
• निर्णय के पेड़
• फास्ट-पेड वातावरण में निष्पादित करना
• तार्किक साेच
• समस्या को सुलझाना
• स्वतंत्र रूप से काम करना

संचार

डेटा वैज्ञानिकों को न केवल डेटा का विश्लेषण करना होगा, बल्कि उन्हें उस डेटा को दूसरों को भी समझाना होगा। वे लोगों को डेटा संचार करने में सक्षम होना चाहिए, डेटा में पैटर्न के महत्व को समझाएं और समाधान सुझाएं। इसमें जटिल तकनीकी मुद्दों को एक तरह से समझाना आसान है, जिसे समझना आसान है। अक्सर, संचार डेटा को दृश्य, मौखिक और लिखित संचार कौशल की आवश्यकता होती है।

• मुखरता
• सहयोग
• परामर्श
• आंतरिक और बाह्य हितधारकों के साथ संबंध बनाना
• ग्राहक सेवा
• दस्तावेजीकरण
• ड्राइंग सर्वसम्मति
• बैठक की सुविधा
• नेतृत्व
• सलाह
• प्रदर्शन
• परियोजना प्रबंधन
• परियोजना प्रबंधन के तरीके
• प्रोजेक्ट टाइमलाइन
• आईटी पेशेवरों को दिशानिर्देश प्रदान करना
• रिपोर्ट कर रहा है
• पर्यवेक्षी कौशल
• प्रशिक्षण
• मौखिक संचार
• लिख रहे हैं

अंक शास्त्र

जबकि विश्लेषण, रचनात्मकता और संचार जैसे नरम कौशल महत्वपूर्ण हैं, कठिन कौशल भी नौकरी के लिए महत्वपूर्ण हैं। एक डेटा वैज्ञानिक को गणित कौशल की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से बहुभिन्नरूपी पथरी और रैखिक बीजगणित में।

• एल्गोरिदम
• एल्गोरिदम बनाना
• सूचना पुनर्प्राप्ति डेटा सेट
• रेखीय बीजगणित
• मशीन लर्निंग मॉडल
• मशीन लर्निंग तकनीक
• बहुविकल्पी पथरी
• आंकड़े
• सांख्यिकीय सीखना मॉडल
• सांख्यिकीय मॉडलिंग

प्रोग्रामिंग और तकनीकी लाभ

डेटा वैज्ञानिकों को बुनियादी कंप्यूटर कौशल की आवश्यकता होती है, लेकिन प्रोग्रामिंग कौशल विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं। कोड करने में सक्षम होना लगभग किसी भी डेटा वैज्ञानिक स्थिति के लिए महत्वपूर्ण है। जावा, आर, पायथन या एसक्यूएल जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान आवश्यक है।

• AppEngine
• अमेज़न वेब सेवा (AWS)
• सी ++
• कंप्यूटर कौशल
• CouchDB
• js
• ईसीएल
• चमक
• Google विज़ुअलाइज़ेशन एपीआई
• Hadoop
• HBase
• जावा
• मैटलैब
• माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल
• पर्ल
• पावर प्वाइंट
• अजगर
• आर
• js
• रिपोर्टिंग सॉफ्टवेयर सॉफ्टवेयर
• एसएएस
• स्क्रिप्टिंग भाषाएँ
• एसक्यूएल
• चित्रमय तसवीर

डेटा वैज्ञानिकों के लिए नौकरी आउटलुक

श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, 2016 में 27,900 लोग कंप्यूटर और सूचना अनुसंधान वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत थे; 2017 में उनका औसत वार्षिक वेतन $ 114,520 था। इस क्षेत्र में कैरियर के अवसर 2026 तक 19 प्रतिशत बढ़ने का अनुमान है, औसत से बहुत तेज।