Lista de Habilidades de Cientistas de Dados e Exemplos

"Cientista de dados" é um termo amplo que pode se referir a vários tipos de carreiras. Geralmente, um cientista de dados analisa dados para aprender sobre processos científicos. Alguns cargos em ciência de dados incluem analista de dados, engenheiro de dados, cientista de pesquisa de computador e informação, analista de pesquisa de operações e analista de sistemas de computação.

Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de indústrias, variando de tecnologia a medicina e agências governamentais. As qualificações para um trabalho em ciência de dados variam porque o título é tão amplo. No entanto, existem certas habilidades que os empregadores procuram em quase todos os cientistas de dados. Os cientistas de dados precisam de fortes habilidades estatísticas, analíticas e de geração de relatórios.

Aqui está uma lista de habilidades de cientistas de dados para currículos, cartas de apresentação, pedidos de emprego e entrevistas. Está incluída uma lista detalhada das cinco qualificações mais importantes dos cientistas de dados, acompanhada de listas de habilidades relacionadas e responsabilidades de trabalho.

Dicas para usar uma lista de habilidades

Uma parte fundamental da criação de um currículo e uma carta de apresentação que seja notada pelos empregadores é incorporar o máximo possível de palavras-chave específicas do trabalho e palavras-chave. Isso ocorre porque empregar empresas agora frequentemente usam sistemas de rastreamento de candidatos automatizados (sistemas ATS) para fornecer uma análise de primeira etapa dos aplicativos de trabalho que recebem. Quanto mais palavras-chave contiverem seu currículo, mais provável será passar o primeiro corte pelo sistema ATS e, em última análise, atingir o olho humano de um gerente de contratação.

Os termos listados aqui estão entre as palavras-chave mais procuradas programadas em sistemas ATS e utilizadas em trabalhos para cientistas de dados. Assim, você deve tentar incorporar muitas dessas frases de palavras-chave em seu currículo - em um resumo inicial de qualificações, em sua seção de histórico de trabalho e em uma tabela de tecnologia descrevendo suas habilidades de hardware e software.

Você também deve descrever o seu comando das mais importantes dessas habilidades em sua carta de apresentação e, eventualmente, durante suas entrevistas pessoais. Certifique-se de aprimorar essas descrições com exemplos específicos de como você utilizou cada habilidade em um ambiente de trabalho ou treinamento.

Seu melhor guia sobre qual dessas palavras-chave você deve incluir é a descrição do cargo à qual você está se candidatando. Cada trabalho para o qual você se inscreve exigirá diferentes habilidades e experiências, por isso, leia atentamente a descrição do trabalho e concentre-se nas habilidades listadas pelo empregador, adaptando cada currículo e carta de apresentação que você enviar às qualificações solicitadas pelos diferentes empregadores.

Cinco principais habilidades de cientista de dados

Analítico

Talvez a habilidade mais importante para um cientista de dados seja a capacidade de analisar informações. Os cientistas de dados precisam analisar e entender grandes quantidades de dados. Eles precisam ser capazes de ver padrões e tendências nos dados e explicar esses padrões. Tudo isso requer fortes habilidades analíticas.

• Ferramentas analíticas
• Analytics
• Big Data
• Construindo Modelos Preditivos
• Criando Controles para Assegurar a Precisão dos Dados
• Pensamento crítico
• Dados
• Análise de dados
• Análise de dados
• Manipulação de dados
• Data Wrangling
• Ferramentas de Data Science / Ferramentas de Dados
• Mineração de dados
• Avaliando Novas Metodologias Analíticas
• Interpretando dados
• Métricas
• Mineração de dados de mídia social
• Modelando Dados
• Ferramentas de modelagem
• Produzindo Visualizações de Dados
• Pesquisa
• Modelagem de Risco
• Testando Hipóteses

Criatividade

Ser um bom cientista de dados também significa ser criativo. Em primeiro lugar, você tem que usar a criatividade para detectar tendências nos dados. Em segundo lugar, você precisa fazer conexões entre dados que possam parecer não relacionados. Isso exige muito pensamento criativo. Finalmente, você precisa explicar esses dados de maneiras que sejam claras para os executivos da sua empresa. Isso geralmente requer analogias e explicações criativas.

• Adaptabilidade
• Transmitindo Informações Técnicas para Pessoas Não Técnicas
• Tomando uma decisão
• Árvores de decisão
• Executando em um ambiente acelerado
• Pensamento lógico
• Solução de problemas
• Trabalhando Independentemente

Comunicação

Os cientistas de dados não precisam apenas analisar os dados, mas também precisam explicar esses dados para outras pessoas. Eles devem ser capazes de comunicar dados a pessoas, explicar a importância dos padrões nos dados e sugerir soluções. Isso envolve a explicação de problemas técnicos complexos de uma maneira fácil de entender. Muitas vezes, a comunicação de dados requer habilidades de comunicação visual, oral e escrita.

• Assertividade
• Colaboração
• Consultando
• Cultivando Relacionamentos com Partes Interessadas Internas e Externas
• Serviço ao cliente
• Documentando
• Desenho de consenso
• Facilitando Reuniões
• Liderança
• Mentoria
• Apresentação
• Gerenciamento de Projetos
• Metodologias de Gerenciamento de Projetos
• Cronogramas do Projeto
• Fornecendo Diretrizes para Profissionais de TI
• Relatórios
• Habilidades de supervisão
• Treinamento
• Comunicações Verbais
• Escrita

Matemática

Embora habilidades leves como análise, criatividade e comunicação sejam importantes, as habilidades difíceis também são críticas para o trabalho. Um cientista de dados precisa de habilidades matemáticas, particularmente em cálculo multivariado e álgebra linear.

• Algoritmos
• Criando Algoritmos
• Conjuntos de dados de recuperação de informações
• Álgebra Linear
• Modelos de aprendizado de máquina
• Técnicas de Aprendizagem de Máquina
• Cálculo Multivariável
• Estatisticas
• Modelos de Aprendizagem Estatística
• Modelagem Estatística

Programação e Proficiência Técnica

Os cientistas de dados precisam de conhecimentos básicos de computação, mas as habilidades de programação são particularmente importantes. Ser capaz de codificar é fundamental para quase qualquer posição de cientista de dados. O conhecimento de linguagens de programação, como Java, R, Python ou SQL, é essencial.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C ++
• Habilidades de computador
• CouchDB
• js
• ECL
• Flare
• API de visualização do Google
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Power Point
• Python
• R
• js
• Software da Ferramenta de Relatórios
• SAS
• Idiomas de script
• SQL
• Quadro

Job Outlook para cientistas de dados

De acordo com o Bureau of Labor Statistics, 27.900 pessoas foram empregadas como cientistas de computação e pesquisa de informações em 2016; seu salário anual médio em 2017 foi de US $ 114.520. Oportunidades de carreira neste campo estão previstas para crescer 19 por cento até 2026, muito mais rápido que a média.