డేటా సైంటిస్టులకు ముఖ్యమైన ఉద్యోగ నైపుణ్యాలు
విషయము
- డేటా సైంటిస్ట్‌గా ఉండటానికి మీకు ఎలాంటి నైపుణ్యాలు అవసరం?
- డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాల రకాలు
- విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలు
- బహిరంగ ధోరణి
- కమ్యూనికేషన్
- గణితం
- ప్రోగ్రామింగ్ మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యాలు
- మరిన్ని డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాలు
- మీ నైపుణ్యాలను ఎలా నిలబెట్టాలి
డేటా సైన్స్ అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం, సరైన డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాలు ఉన్నవారు చేస్తున్నారు. బ్యూరో ఆఫ్ లేబర్ స్టాటిస్టిక్స్ ప్రకారం, ఈ రంగంలో కెరీర్ అవకాశాలు 2026 నాటికి 19% పెరుగుతాయని అంచనా వేస్తున్నారు, ఇది సగటు కంటే చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
విజయవంతమైన డేటా శాస్త్రవేత్తలందరికీ కళాశాల డిగ్రీలు లేనప్పటికీ, వారిలో ఎక్కువ మందికి డేటా సైన్స్ రంగంలో కనీసం బ్యాచిలర్ డిగ్రీ ఉండాలి. వారిలో చాలా మందికి మాస్టర్స్, పిహెచ్‌డి మరియు / లేదా గ్రాడ్యుయేట్ ధృవపత్రాలతో సహా గ్రాడ్యుయేట్ డిగ్రీలు కూడా ఉన్నాయి.
డేటా సైంటిస్ట్‌గా ఉండటానికి మీకు ఎలాంటి నైపుణ్యాలు అవసరం?
"డేటా సైంటిస్ట్" అనేది అనేక విభిన్న వృత్తులను సూచించే విస్తృత పదం. సాధారణంగా, డేటా సైంటిస్ట్ శాస్త్రీయ ప్రక్రియలు, మార్కెట్ పోకడలు మరియు రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ గురించి తెలుసుకోవడానికి డేటాను విశ్లేషిస్తాడు.
డేటా సైన్స్లో కొన్ని ఉద్యోగ శీర్షికలలో డేటా అనలిస్ట్, డేటా ఇంజనీర్, కంప్యూటర్ మరియు ఇన్ఫర్మేషన్ రీసెర్చ్ సైంటిస్ట్, ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ అనలిస్ట్ మరియు కంప్యూటర్ సిస్టమ్స్ అనలిస్ట్ ఉన్నారు.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు టెక్ నుండి మెడిసిన్ వరకు ప్రభుత్వ సంస్థల వరకు వివిధ పరిశ్రమలలో పనిచేస్తారు. డేటా సైన్స్లో ఉద్యోగం కోసం అర్హతలు మారుతూ ఉంటాయి ఎందుకంటే టైటిల్ చాలా విస్తృతమైనది. ఏదేమైనా, దాదాపు ప్రతి డేటా సైంటిస్ట్‌లో యజమానులు చూసే కొన్ని నైపుణ్యాలు ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, డేటా శాస్త్రవేత్తలకు బలమైన గణాంక, విశ్లేషణాత్మక, రిపోర్టింగ్ నైపుణ్యాలు మరియు మరిన్ని అవసరం.
డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాల రకాలు
విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలు
డేటా శాస్త్రవేత్తకు చాలా ముఖ్యమైన నైపుణ్యం సమాచారాన్ని విశ్లేషించగలగడం. డేటా శాస్త్రవేత్తలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను చూడాలి మరియు అర్ధవంతం చేయాలి. వారు నమూనాలను మరియు పోకడలను చూడగలగాలి మరియు ఆ నమూనాల అర్థం ఏమిటో ఒక ఆలోచన కలిగి ఉండాలి. ఇవన్నీ బలమైన విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలను తీసుకుంటాయి.
- పెద్ద డేటా
- ప్రిడిక్టివ్ మోడళ్లను నిర్మిస్తోంది
- డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వానికి భరోసా ఇవ్వడానికి నియంత్రణలను సృష్టించడం
- క్లిష్టమైన ఆలోచనా
- డేటా విశ్లేషణ
- డేటా అనలిటిక్స్
- డేటా మానిప్యులేషన్
- డేటా రాంగ్లింగ్
- డేటా సైన్స్ టూల్స్ / డేటా టూల్స్
- డేటా మైనింగ్
- కొత్త విశ్లేషణాత్మక పద్ధతులను అంచనా వేయడం
- డేటాను వివరించడం
- మెట్రిక్స్
- మోడలింగ్ డేటా
- మోడలింగ్ సాధనాలు
- డేటా విజువలైజేషన్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది
- రీసెర్చ్
- రిస్క్ మోడలింగ్
- పరికల్పనలను పరీక్షిస్తోంది
బహిరంగ ధోరణి
మంచి డేటా సైంటిస్ట్ కావడం అంటే సృజనాత్మకంగా ఉండటం. మొదట, డేటాలోని పోకడలను గుర్తించడానికి మీరు ఓపెన్ మైండ్ కలిగి ఉండాలి. రెండవది, మీరు పక్షపాతంతో సంబంధం లేని వ్యక్తికి మధ్య కనెక్షన్‌లను కలిగి ఉండాలి. దీనికి చాలా ఓపెన్ మైండెన్స్ పడుతుంది. చివరగా, మీరు ఈ డేటాను మీ కంపెనీ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లకు స్పష్టంగా వివరించే విధంగా వివరించాలి. దీనికి తరచుగా సృజనాత్మక సారూప్యతలు మరియు వివరణలు అవసరం.
- స్వీకృతి
- సాంకేతికత లేనివారికి సాంకేతిక సమాచారాన్ని తెలియజేయడం
- నిర్ణయం తీసుకోవడం
- నిర్ణయం చెట్లు
- క్రియేటివిటీ
- వేగవంతమైన వాతావరణంలో అమలు చేయడం
- లాజికల్ థింకింగ్
- సమస్య పరిష్కారం
- స్వతంత్రంగా పనిచేస్తోంది
కమ్యూనికేషన్
డేటా శాస్త్రవేత్తలు డేటాను విశ్లేషించడమే కాదు, వారు ఆ డేటాను ఇతరులకు వివరించాలి. వారు వేర్వేరు నైపుణ్య సమితుల వ్యక్తులతో డేటాను కమ్యూనికేట్ చేయగలగాలి, డేటాలోని నమూనాల ప్రాముఖ్యతను వివరించాలి మరియు పరిష్కారాలను సూచించాలి. సంక్లిష్టమైన సాంకేతిక సమస్యలను అర్థం చేసుకునే విధంగా వివరించడం ఇందులో ఉంటుంది. తరచుగా, డేటాను కమ్యూనికేట్ చేయడానికి దృశ్య, మౌఖిక మరియు వ్రాతపూర్వక కమ్యూనికేషన్ నైపుణ్యాలు అవసరం.
- ఉద్యమ
- సహకారం
- కన్సల్టింగ్
- పత్రాలుగా
- డ్రాయింగ్ ఏకాభిప్రాయం
- సమావేశాలను సులభతరం చేస్తుంది
- లీడర్షిప్
- మార్గదర్శకత్వం
- ప్రదర్శన
- ఐటి నిపుణులకు మార్గదర్శకాలను అందించడం
- నివేదించడం
- పర్యవేక్షక నైపుణ్యాలు
- శిక్షణ
- వెర్బల్ కమ్యూనికేషన్స్
- లిఖిత కమ్యూనికేషన్
గణితం
విశ్లేషణ, సృజనాత్మకత మరియు కమ్యూనికేషన్ వంటి మృదువైన నైపుణ్యాలు ముఖ్యమైనవి అయితే, కఠినమైన నైపుణ్యాలు కూడా ఉద్యోగానికి కీలకం. డేటా సైంటిస్ట్‌కు బలమైన గణిత నైపుణ్యాలు అవసరం, ముఖ్యంగా మల్టీవియరబుల్ కాలిక్యులస్ మరియు లీనియర్ ఆల్జీబ్రాలో.
- అల్గోరిథంలను గుర్తించడం
- అల్గోరిథంలను సృష్టించడం మరియు నిర్వహించడం
- సమాచార పునరుద్ధరణ డేటా సెట్లు
- లీనియర్ ఆల్జీబ్రా
- మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్
- మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్
- మల్టీవియరబుల్ కాలిక్యులస్
- గణాంకాలు
- గణాంక అభ్యాస నమూనాలు
- స్టాటిస్టికల్ మోడలింగ్
ప్రోగ్రామింగ్ మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యాలు
డేటా శాస్త్రవేత్తలకు ప్రాథమిక కంప్యూటర్ నైపుణ్యాలు అవసరం, కాని ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలు చాలా ముఖ్యమైనవి. ఏదైనా డేటా సైంటిస్ట్ స్థానానికి కోడ్ చేయగలగడం చాలా అవసరం. జావా, ఆర్, పైథాన్ లేదా SQL వంటి ప్రోగ్రామింగ్ భాషల పరిజ్ఞానం అవసరం.
- C ++
- కంప్యూటర్ నైపుణ్యాలు
- జావా
- మతలబ్
- మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్
- పెర్ల్
- పైథాన్
- రిపోర్టింగ్ టూల్ సాఫ్ట్‌వేర్
- SQL
- NoSQL
- tableau
మరిన్ని డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాలు
- మైనింగ్ సోషల్ మీడియా డేటా
- పట్టికలు మరియు ప్రశ్నలు
- ప్రాజెక్ట్ నిర్వహణ
- ప్రాజెక్ట్ సమయపాలన
- అంతర్గత మరియు బాహ్య వాటాదారులతో సంబంధాలను పెంపొందించుకోవడం
- వినియోగదారుల సేవ
- అప్ ఇంజిన్
- అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS)
- CouchDB
- JS
- ఇసిఎల్
- ఫ్లేర్
- Google విజువలైజేషన్ API
- హడూప్
- HBase
- R
- SAS
- స్క్రిప్టింగ్ భాషలు
- మొబైల్ పరికరాలు
- మైక్రోసాఫ్ట్ ఆఫీస్ సూట్
- SaaS
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)
- అపాచీ స్పార్క్
- క్యూరియాసిటీ
- వ్యాపార నైపుణ్యం
- ఇన్నోవేషన్
మీ నైపుణ్యాలను ఎలా నిలబెట్టాలి
మీ పున res ప్రారంభానికి సంబంధిత నైపుణ్యాలను జోడించండి: మీ పున res ప్రారంభంలో మీ నైపుణ్యాలను చేర్చండి - అర్హతల ప్రారంభ సారాంశంలో, మీ పని చరిత్ర విభాగంలో లేదా మీ హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ నైపుణ్యాలను వివరించే టెక్ పట్టికలో.
మీ కవర్ లేఖలో నైపుణ్యాలను హైలైట్ చేయండి: ఈ నైపుణ్యాలలో అతి ముఖ్యమైన మీ ఆదేశాన్ని మీ కవర్ లేఖలో కూడా మీరు వివరించాలి.
మీ ఉద్యోగ ఇంటర్వ్యూలో నైపుణ్య పదాలను ఉపయోగించండి: మీ ఇంటర్వ్యూలో, మీ నైపుణ్యాల ఉదాహరణలతో మీ ప్రతిస్పందనలను మెరుగుపరచాలని నిర్ధారించుకోండి.
