Keterampilan Ilmuwan Data untuk Resume, Surat Sampul, dan Wawancara
Para ilmuwan data bekerja di berbagai industri, mulai dari teknologi, kedokteran, hingga lembaga pemerintah.
Kualifikasi untuk pekerjaan dalam ilmu data bervariasi, karena judulnya sangat luas. Namun, ada keterampilan tertentu yang dicari oleh majikan di hampir setiap ilmuwan data. Ilmuwan data membutuhkan keterampilan statistik, analitis, dan pelaporan.
Berikut ini daftar keterampilan ilmuwan data untuk resume, surat lamaran, lamaran kerja, dan wawancara. Termasuk adalah daftar rinci dari lima keterampilan ilmuwan data paling penting, serta daftar yang lebih panjang dari keterampilan yang lebih terkait.
Cara Menggunakan Daftar Keterampilan
Anda dapat menggunakan daftar keterampilan ini di seluruh proses pencarian pekerjaan Anda. Pertama, Anda dapat menggunakan kata-kata keterampilan ini dalam resume Anda. Dalam uraian riwayat pekerjaan Anda, Anda mungkin ingin menggunakan beberapa kata kunci ini.
Kedua, Anda dapat menggunakan ini dalam surat lamaran Anda . Dalam isi surat Anda, Anda dapat menyebutkan satu atau dua dari ketrampilan ini, dan memberi contoh spesifik tentang waktu ketika Anda mendemonstrasikan keterampilan tersebut di tempat kerja.
Akhirnya, Anda dapat menggunakan kata-kata keterampilan ini dalam sebuah wawancara. Pastikan Anda memiliki setidaknya satu contoh waktu ketika Anda memperagakan masing-masing dari lima keterampilan teratas yang tercantum di sini.
Tentu saja, setiap pekerjaan akan membutuhkan keterampilan dan pengalaman yang berbeda, jadi pastikan Anda membaca deskripsi pekerjaan dengan seksama, dan fokus pada keterampilan yang terdaftar oleh majikan.
Baca juga daftar keterampilan kami lainnya yang terdaftar berdasarkan pekerjaan dan jenis keterampilan .
Lima Keahlian Ilmu Data Teratas
Analitis
Mungkin keterampilan yang paling penting bagi seorang ilmuwan data adalah untuk dapat menganalisis informasi. Para ilmuwan data harus melihat, dan memahami, sejumlah besar data. Mereka harus dapat melihat pola dan tren dalam data, dan menjelaskan pola-pola tersebut. Semua ini membutuhkan keterampilan analitis yang kuat.
Kreativitas
Menjadi seorang ilmuwan data yang baik juga berarti menjadi kreatif. Pertama, Anda harus menggunakan kreativitas untuk melihat tren dalam data. Kedua, Anda perlu membuat koneksi antara data yang mungkin tampak tidak berhubungan. Ini membutuhkan banyak pemikiran kreatif. Akhirnya, Anda perlu menjelaskan data ini dengan cara yang jelas bagi para eksekutif di perusahaan Anda. Ini sering membutuhkan analogi dan penjelasan yang kreatif.
Komunikasi
Ilmuwan data tidak hanya harus menganalisis data, tetapi mereka juga harus menjelaskan data itu kepada orang lain. Mereka harus dapat mengkomunikasikan data kepada orang-orang, menjelaskan pentingnya pola dalam data, dan menyarankan solusi. Ini melibatkan menjelaskan masalah teknis yang rumit dengan cara yang mudah dimengerti. Seringkali, mengkomunikasikan data memerlukan keterampilan komunikasi visual, lisan, dan tertulis.
Matematika
Sementara soft skill seperti analisis, kreativitas, dan komunikasi adalah penting, keterampilan yang sulit juga penting untuk pekerjaan itu. Seorang ilmuwan data membutuhkan keterampilan matematika, terutama dalam kalkulus multivariabel dan aljabar linier.
Pemrograman
Ilmuwan data membutuhkan keterampilan komputer dasar, tetapi keterampilan pemrograman sangat penting. Mampu mengkode sangat penting untuk hampir semua posisi data ilmuwan. Pengetahuan bahasa pemrograman seperti Java, R, Python, atau SQL penting.
Keterampilan Ilmuwan Data
A – C
- Adaptasi
- Algoritma
- Algoritma
- Analitis
- Alat Analisis
- Analytics
- AppEngine
- Ketegasan
- AWS
- Data besar
- C ++
- Kolaborasi
- Komunikasi
- Keahlian komputer
- Membangun Model Prediktif
- Konsultasi
- Menyampaikan Informasi Teknis kepada Orang Yang Bukan Teknis
- CouchDB
- Membuat Algoritma
- Membuat Kontrol untuk Menjamin Akurasi Data
- Kreativitas
- Berpikir kritis
- Budidaya Hubungan dengan Pemangku Kepentingan Internal dan Eksternal
- Pelayanan pelanggan
D – J
- Data
- Analisis data
- Analisis Data
- Manipulasi data
- Pengaturan Data
- Alat Sains Data
- Alat Data
- Pertambangan Data
- D3.js
- Pengambilan Keputusan
- Pohon Keputusan
- Pengembangan
- Dokumentasi
- Menggambar Konsensus
- ECL
- Mengevaluasi Metodologi Analitik Baru
- Melaksanakan di Lingkungan yang Cepat
- Memfasilitasi Rapat
- Suar
- Google Visualization API
- Hadoop
- HBase
- Energi tinggi
- Kumpulan Informasi Pengambilan Data
- Menafsirkan Data
- Jawa
L – P
- Kepemimpinan
- Aljabar linier
- Berpikir Logis
- Model Pembelajaran Mesin
- Teknik Belajar Mesin
- Matematika
- Matlab
- Mentoring
- Metrik
- Microsoft Excel
- Menambang Data Media Sosial
- Memodelkan Data
- Alat Pemodelan
- Kalkulus Multivariabel
- Perl
- Power Point
- Presentasi
- Penyelesaian masalah
- Memproduksi Visualisasi Data
- Manajemen proyek
- Metodologi Manajemen Proyek
- Jadwal Proyek
- Pemrograman
- Memberikan Panduan untuk Profesional TI
- Python
R – W
- R
- Raphael.js
- Pelaporan
- Perangkat Lunak Pelaporan Perangkat
- Alat Pelaporan
- Laporan
- Penelitian
- Meneliti
- Pemodelan Risiko
- SAS
- Bahasa Scripting
- Motivasi Diri
- SQL
- Statistik
- Model Pembelajaran Statistika
- Pemodelan Statistik
- Pengawas
- Tablo
- Mengambil inisiatif
- Pengujian Hipotesis
- Latihan
- Lisan
- Bekerja Secara Mandiri
- Penulisan
Baca Lebih Lanjut: Judul Pekerjaan Ilmu Data
Artikel Terkait: Soft vs. Hard Skills | Bagaimana Cara Memasukkan Kata Kunci dalam Resume Anda | Daftar Kata Kunci untuk Resume and Cover Letters | Keterampilan Kerja Tim | Resume Skills List