دوبارہ شروع کرنے، کور خطوط، اور انٹرویو کے لئے ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت
اعداد و شمار سائنسدان مختلف صنعتوں میں کام کرتے ہیں، جس سے ٹیک سے طبع حکومت اداروں تک.
ڈیٹا سائنس میں ایک نوکری کی اہلیت مختلف ہے، کیونکہ عنوان بہت وسیع ہے. تاہم، کچھ مہارت کار آجرز تقریبا ہر ڈیٹا سائنسدان میں نظر آتے ہیں. ڈیٹا سائنسدانوں کو اعداد و شمار، تجزیاتی اور رپورٹنگ کی مہارت کی ضرورت ہے.
یہاں اعداد و شمار کے لئے سائنسدانوں کی مہارت کی ایک فہرست ہے، کور خط، نوکری ایپلی کیشنز اور انٹرویو. شامل پانچ اہم اعداد و شمار سائنسدانوں کی مہارت، اور ساتھ ساتھ زیادہ سے زیادہ متعلقہ مہارت کی ایک طویل فہرست کی ایک تفصیلی فہرست ہے.
مہارت کی فہرستوں کا استعمال کیسے کریں
آپ ان مہارتوں کا استعمال کرسکتے ہیں جو آپ کے پورے کام کے تلاش کے عمل میں ہیں. سب سے پہلے، آپ ان مہارت کے الفاظ اپنے دوبارہ شروع میں استعمال کرسکتے ہیں. آپ کے کام کی تاریخ کی وضاحت میں، آپ شاید ان میں سے بعض کلیدی الفاظ استعمال کرنا چاہتے ہیں.
دوسرا، آپ ان کو اپنے پوشیدہ خط میں استعمال کرسکتے ہیں. آپ کے خط کے جسم میں، آپ ان میں سے ایک یا دو مہارتوں کا ذکر کر سکتے ہیں، اور آپ کو کام میں ان کی مہارت کا مظاہرہ کرتے وقت ایک مخصوص وقت بتائیں.
آخر میں، آپ ان مہارت کے الفاظ کو ایک انٹرویو میں استعمال کرسکتے ہیں. اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کو کم از کم ایک وقت کا ایک مثال ہے جس نے آپ یہاں درج کردہ سب سے اوپر پانچ مہارتوں کا مظاہرہ کیا.
یقینا، ہر کام کو مختلف مہارت اور تجربات کی ضرورت ہوگی، لہذا اس بات کو یقینی بنائے کہ آپ نوکری کی تفصیل کو احتیاط سے پڑھتے ہیں، اور آجر کے ذریعہ درج کردہ مہارتوں پر توجہ مرکوز کریں.
کام کی قسم اور مہارت کی قسم کی مہارتوں کی ہماری دوسری فہرستوں کا بھی جائزہ لیں.
اوپر پانچ ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت
تجزیاتی
شاید اعداد و شمار سائنسدان کے لئے سب سے اہم مہارت معلومات کا تجزیہ کرنے کے قابل ہے. ڈیٹا سائنسدانوں کو نظر آتے ہیں اور سمجھتے ہیں، بڑے اعداد و شمار کے اعداد و شمار. انہیں اعداد و شمار میں پیٹرن اور رجحانات دیکھنے اور ان کے پیٹرن کی وضاحت کرنے کے قابل ہونا پڑے گا. یہ سب مضبوط تجزیاتی مہارت حاصل کرتا ہے.
تخلیقی
سائنسدان کا ایک اچھا ڈیٹا تخلیقی ہونے کا بھی مطلب ہے. سب سے پہلے، آپ کو اعداد و شمار میں رجحانات کے موقع پر تخلیقی صلاحیتوں کا استعمال کرنا ہوگا. دوسرا، آپ کو ڈیٹا کے درمیان کنکشن بنانے کی ضرورت ہے جو شاید اس سے متعلق نہیں ہوسکتی. یہ بہت تخلیقی سوچ لیتا ہے. آخر میں، آپ کو یہ ڈیٹا اس طرح کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے کہ آپ کی کمپنی میں عملدرآمدوں سے واضح ہے. یہ اکثر تخلیقی تعارف اور وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے.
مواصلات
اعداد و شمار سائنسدانوں کو صرف اعداد و شمار کا تجزیہ نہیں ہے، لیکن انہیں اس ڈیٹا کو دوسروں کو بھی سمجھنا ہوگا. وہ لوگوں کو اعداد و شمار سے گفتگو کرنے کے قابل ہونا چاہئے، اعداد و شمار میں نمونوں کی اہمیت کی وضاحت کرتے ہیں، اور حل پیش کرتے ہیں. اس میں پیچیدہ تکنیکی مسائل کو سمجھنے میں آسان طریقے سے بیان کرنا شامل ہے. اکثر، مواصلات کے اعداد و شمار بصری، زبانی، اور تحریری مواصلات کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے.
ریاضی
جبکہ تجزیہ، تخلیقی، اور مواصلات کی طرح نرم مہارت اہم ہیں، نوکری کے لئے سخت مہارت بھی اہم ہیں. اعداد و شمار سائنسدان ریاضی کی مہارت کی ضرورت ہے، خاص طور پر کثیر قابل حساب حساب اور لکیری جگر میں.
پروگرامنگ
ڈیٹا سائنسدانوں کو بنیادی کمپیوٹر کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن پروگرامنگ کی مہارت خاص طور پر اہم ہے. کوڈ کرنے کے قابل ہونے سے تقریبا کسی بھی ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے اہم ہے. Java، R، Python، یا SQL جیسے پروگرامنگ زبانوں کا علم اہم ہے.
ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت
A-C
- اطلاق
- الگورتھم
- الگورتھم
- تجزیاتی
- تجزیاتی اوزار
- تجزیات
- AppEngine
- محافظ
- AWS
- بڑا ڈیٹا
- C ++
- اشتراک
- مواصلات
- کمپیوٹر کی صلاحیتیں
- تشخیصی ماڈل تعمیر
- مشاورت
- غیر تکنیکی لوگوں کو تکنیکی معلومات کا حوالہ دیتے ہوئے
- سوفی ڈی بی
- الگورتھم تخلیق
- ڈیٹا کی درستگی کو یقینی بنانے کے لئے کنٹرول بنانا
- تخلیقی
- اہم سوچ
- اندرونی اور بیرونی اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تعلقات کاشت
- کسٹمر سروس
ڈی جی
- ڈیٹا
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا تجزیات
- ڈیٹا مینیوشن
- ڈیٹا ونگنگ
- ڈیٹا سائنس کے اوزار
- ڈیٹا کے اوزار
- اعداد و شمار کوجھنا
- D3.js
- فیصلہ کرنا
- فیصلے کے درخت
- ترقی
- دستاویزات
- ڈرائنگ اتفاق رائے
- ECL
- نئے تجزیاتی طریقوں کا اندازہ
- تیز رفتار ماحولیاتی ماحول میں کام کرنا
- سہولیات کی سہولیات
- بہاؤ
- گوگل کی تصویری API
- ہپپ
- HBase
- ہائی توانائی
- معلومات کی بازیابی ڈیٹا سیٹ
- ڈیٹا کی تشریح
- جاوا
ایل پی
- قیادت
- لینر الجبرا
- منطقی سوچ
- مشین سیکھنا ماڈل
- مشین سیکھنا تکنیک
- ریاضی
- Matlab
- مشورہ
- میٹرکس
- مائیکروسافٹ ایکسل
- کان کنی سوشل میڈیا ڈیٹا
- ماڈلنگ ڈیٹا
- ماڈلنگ کے اوزار
- کثیر قابل حساب حساب
- پرل
- پاور پوائنٹ
- پیشکش
- مسئلہ حل کرنا
- پیدا کرنے والی ڈیٹا بصیرتیں
- کام کی ترتیب لگانا
- پروجیکٹ مینجمنٹ کے طریقوں
- پروجیکٹ ٹائم لائنز
- پروگرامنگ
- آئی ٹی پروفیشنلز کے رہنما فراہم کرنا
- پادری
آر ڈبلیو
- آر
- Raphael.js
- رپورٹنگ
- رپورٹنگ کا آلہ سافٹ ویئر
- رپورٹنگ کے اوزار
- رپورٹیں
- تحقیق
- تحقیق
- خطرہ ماڈلنگ
- SAS
- سکرپٹ کی زبانیں
- خود حوصلہ افزائی
- SQL
- اعداد و شمار
- اعداد و شمار سیکھنے کے ماڈل
- شماریاتی ماڈلنگ
- نگرانی
- ٹیبلیو
- ابتداء میں لے جانا
- ہائپوٹھھیوں کی جانچ
- تربیت
- زبانی
- آزادانہ طور پر کام کرنا
- لکھنا
مزید پڑھیں: ڈیٹا سائنس ملازمت کے عنوانات
متعلقہ مضامین: نرم بمقابلہ نرم مہارت | اپنے دوبارہ شروع میں مطلوبہ الفاظ شامل کریں مطلوبہ الفاظ اور کور خطوط کے لئے مطلوبہ الفاظ کی فہرست | ٹیم ورک کی مہارت | مہارت کی فہرست دوبارہ شروع کریں