Liste de compétences Data Scientist et exemples

«Data Scientist» est un terme large qui peut désigner plusieurs types de carrières. Généralement, un scientifique analyse les données pour en savoir plus sur les processus scientifiques. Certains postes en sciences des données incluent analyste de données, ingénieur de données, chercheur en informatique et information, analyste de recherche opérationnelle et analyste de systèmes informatiques.

Les scientifiques de données travaillent dans une variété d'industries, allant de la technologie à la médecine en passant par les agences gouvernementales. Les qualifications pour un emploi dans la science des données varient parce que le titre est si large. Cependant, il existe certaines compétences que les employeurs recherchent chez presque tous les informaticiens. Les scientifiques de données ont besoin de compétences solides en statistiques, analyse et reporting.

Voici une liste des compétences des scientifiques de données pour les curriculum vitae, les lettres de motivation, les candidatures et les entretiens. Vous y trouverez une liste détaillée des cinq ensembles de compétences les plus importants en informatique, accompagnée d'une liste des compétences et des responsabilités professionnelles associées.

Conseils pour utiliser une liste de compétences

Un élément clé de la création d’un curriculum vitae et d’une lettre de motivation remarqués par les employeurs est d’incorporer autant de mots-clés et expressions de mots-clés spécifiques à un emploi que possible. En effet, les entreprises qui emploient actuellement utilisent fréquemment des systèmes automatisés de suivi des candidats (systèmes ATS) pour fournir une première analyse des candidatures reçues. Plus votre CV contient de mots clés, plus il a de chances de réussir la première coupe du système ATS et, finalement, d'atteindre l'œil humain d'un responsable du recrutement.

Les termes énumérés ici font partie des mots-clés les plus fréquemment recherchés, programmés dans les systèmes ATS et utilisés dans les travaux pour les scientifiques de données. Par conséquent, vous devriez essayer d’incorporer un grand nombre de ces expressions-clés dans votre CV - dans un résumé initial des qualifications, dans la section historique de votre travail et dans un tableau technique décrivant vos compétences en matière de matériel et de logiciel.

Vous devez également décrire votre maîtrise des plus importantes de ces compétences dans votre lettre de motivation et, éventuellement, lors de vos entretiens personnels. Veillez à améliorer ces descriptions avec des exemples spécifiques de la manière dont vous avez utilisé chaque compétence dans un contexte de travail ou de formation.

Votre meilleur guide sur les mots-clés à inclure est la description de poste pour laquelle vous postulez. Chaque poste auquel vous postulez nécessitera des compétences et des expériences différentes. Veillez donc à lire attentivement la description du poste et à vous concentrer sur les compétences énumérées par l'employeur, en adaptant chaque curriculum vitae et lettre d'accompagnement que vous soumettez aux qualifications requises par différents employeurs.

Cinq principales compétences en données scientifiques

Analytique

Peut-être que la compétence la plus importante pour un scientifique des données consiste à analyser des informations. Les scientifiques de données doivent examiner et comprendre de grandes quantités de données. Ils doivent être capables de voir les tendances et les tendances dans les données et d'expliquer ces tendances. Tout cela nécessite de fortes compétences analytiques.

• Outils d'analyse
• Analytique
• Big Data
• Construire des modèles prédictifs
• Création de contrôles pour assurer l'exactitude des données
• Pensée critique
• Les données
• L'analyse des données
• Analyse des données
• Manipulation de données
• Conflit de données
• Data Science Tools / Outils de données
• Data Mining
• Évaluation de nouvelles méthodologies analytiques
• Interprétation des données
• Métrique
• Exploitation de données de médias sociaux
• Données de modélisation
• Outils de modélisation
• Produire des visualisations de données
• Recherche
• Modélisation des risques
• Test d'hypothèses

La créativité

Être un bon scientifique signifie aussi être créatif. Tout d'abord, vous devez utiliser votre créativité pour repérer les tendances dans les données. Deuxièmement, vous devez établir des liens entre des données qui peuvent sembler ne pas être liées. Cela prend beaucoup de créativité. Enfin, vous devez expliquer ces données de manière claire pour les dirigeants de votre entreprise. Cela nécessite souvent des analogies et des explications créatives.

• Adaptabilité
• Transmission d'informations techniques à des personnes non techniques
• La prise de décision
• Arbres de décision
• Exécution dans un environnement en évolution rapide
• Pensée logique
• Résolution de problème
• Travailler indépendamment

la communication

Les scientifiques doivent non seulement analyser les données, mais aussi les expliquer à d’autres. Ils doivent pouvoir communiquer des données aux personnes, expliquer l'importance des modèles dans les données et suggérer des solutions. Cela implique d'expliquer des problèmes techniques complexes d'une manière facile à comprendre. Souvent, la communication de données nécessite des compétences de communication visuelles, orales et écrites.

• Affirmation de soi
• Collaboration
• Consultant
• Cultiver les relations avec les intervenants internes et externes
• Service Clients
• La documentation
• Obtenir un consensus
• Faciliter les réunions
• Direction
• Mentorat
• Présentation
• Gestion de projet
• Méthodologies de gestion de projet
• Calendrier du projet
• Fournir des directives aux professionnels de l'informatique
• Faire rapport
• Compétences de supervision
• Entraînement
• Communications verbales
• L'écriture

Mathématiques

Bien que les compétences générales comme l'analyse, la créativité et la communication soient importantes, les compétences techniques sont également essentielles au travail. Un scientifique de données a besoin de compétences en mathématiques, en particulier en calcul multivariable et en algèbre linéaire.

• Algorithmes
• Création d'algorithmes
• Jeux de données de récupération d'informations
• Algèbre linéaire
• Modèles d'apprentissage automatique
• Techniques d'apprentissage machine
• Calcul à variables multiples
• Statistiques
• Modèles d'apprentissage statistique
• Modélisation statistique

Programmation et compétences techniques

Les informaticiens ont besoin de compétences informatiques de base, mais les compétences en programmation sont particulièrement importantes. Etre capable de coder est essentiel pour presque tous les postes de data scientist. La connaissance de langages de programmation tels que Java, R, Python ou SQL est essentielle.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• C ++
• Compétences informatiques
• CouchDB
• js
• ECL
• Éclater
• API de visualisation Google
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• Power Point
• Python
• R
• js
• Logiciel d'outil de reporting
• SAS
• Langages de script
• SQL
• Tableau

Perspectives d'emploi pour les scientifiques de données

Selon le Bureau of Labor Statistics, 27 900 personnes étaient employées en tant que scientifiques dans le domaine de l'informatique et de la recherche documentaire en 2016; leur salaire annuel médian en 2017 était de 114 520 $. Les opportunités de carrière dans ce domaine devraient croître de 19% d’ici 2026, beaucoup plus rapidement que la moyenne.