રિઝ્યુમ્સ, કવર લેટર્સ, અને ઇન્ટરવ્યૂઝ માટે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ સ્કિલ્સ
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ટેક્નોલોજીથી લઈને સરકારી એજન્સીઓ સુધીના વિવિધ ઉદ્યોગોમાં કામ કરે છે.
ડેટા સાયન્સમાં નોકરીની લાયકાત અલગ અલગ છે, કારણ કે શીર્ષક એટલું વ્યાપક છે. જો કે, ચોક્કસ કુશળતા નોકરીદાતાઓ લગભગ દરેક ડેટા વૈજ્ઞાનિકમાં જોવા મળે છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને આંકડાકીય, વિશ્લેષણાત્મક અને રિપોર્ટિંગ કૌશલ્યની જરૂર છે.
અહીં રેઝ્યૂમે, કવર લેટર્સ, જોબ એપ્લિકેશન અને ઇન્ટરવ્યૂ માટે ડેટા વૈજ્ઞાનિક કુશળતાની સૂચિ છે. સમાવાયેલ પાંચ સૌથી મહત્વપૂર્ણ માહિતી વૈજ્ઞાનિક કુશળતા, તેમજ વધુ સંબંધિત કુશળતા લાંબા યાદી તરીકે વિગતવાર યાદી છે.
કુશળતા યાદી કેવી રીતે વાપરવી
તમે તમારી નોકરીની શોધ પ્રક્રિયા દરમિયાન આ કુશળતા યાદીઓનો ઉપયોગ કરી શકો છો. પ્રથમ, તમે તમારા રેઝ્યૂમેમાં આ કુશળતા શબ્દનો ઉપયોગ કરી શકો છો તમારા કાર્ય ઇતિહાસના વર્ણનમાં, તમે આમાંથી કેટલાક કી શબ્દોનો ઉપયોગ કરવા માગી શકો છો
બીજું, તમે આનો ઉપયોગ તમારા કવર લેટરમાં કરી શકો છો. તમારા પત્રના શરીરમાં, તમે આમાંના એક અથવા બે કૌશલ્યોનો ઉલ્લેખ કરી શકો છો, અને તે સમયે એક વિશિષ્ટ ઉદાહરણ આપો જ્યારે તમે કામ પર તે કુશળતા દર્શાવ્યાં છે.
છેલ્લે, તમે એક ઇન્ટરવ્યૂમાં આ કુશળતા શબ્દનો ઉપયોગ કરી શકો છો. અહીં સુનિશ્ચિત કરો કે તમારી પાસે ઓછામાં ઓછી એક ઉદાહરણ છે જ્યાં તમે અહીં સૂચિબદ્ધ ટોચની દરેક કૌશલ્યોનું નિદર્શન કર્યું છે.
અલબત્ત, દરેક કામને વિવિધ કૌશલ્યો અને અનુભવોની આવશ્યકતા છે, તેથી ખાતરી કરો કે તમે નોકરીનું વર્ણન કાળજીપૂર્વક વાંચો અને એમ્પ્લોયર દ્વારા સૂચિબદ્ધ કુશળતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો.
નોકરી અને કૌશલ્યના પ્રકાર દ્વારા સૂચિબદ્ધ કુશળતાની અન્ય યાદીઓની પણ સમીક્ષા કરો.
ટોચના પાંચ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ સ્કિલ્સ
વિશ્લેષણાત્મક
કદાચ માહિતી વૈજ્ઞાનિક માટે સૌથી મહત્વની કુશળતા માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવાનો છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકોએ માહિતી જોઈ અને સમજાવવાની જરૂર છે. તેઓ ડેટામાં દાખલાઓ અને પ્રવાહો જોવા માટે સક્ષમ હોય છે, અને તે દાખલાઓ સમજાવો. આ તમામ મજબૂત વિશ્લેષણાત્મક કુશળતા લે છે
સર્જનાત્મકતા
સારો ડેટા વૈજ્ઞાનિક હોવાનો અર્થ એ પણ સર્જનાત્મક હોવાનો અર્થ છે. સૌપ્રથમ, તમારે માહિતીમાં વલણોને શોધવા માટે સર્જનાત્મકતાનો ઉપયોગ કરવો પડશે. બીજે નંબરે, તમારે માહિતી કે જે અસંબંધિત લાગે તે વચ્ચે જોડાણ કરવાની જરૂર છે. આમાં ઘણું સર્જનાત્મક વિચાર છે. છેલ્લે, તમારે આ માહિતીને એવી રીતે સમજાવવાની જરૂર છે કે જે તમારી કંપનીના અધિકારીઓને સ્પષ્ટ છે. આને ઘણીવાર સર્જનાત્મક સામ્યતા અને સમજૂતીની જરૂર પડે છે.
સંચાર
ડેટા વૈજ્ઞાનિકોએ માત્ર માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવું જ જોઇએ નહીં, પરંતુ અન્ય લોકોને માહિતી પણ તે સમજાવી પડશે. તેઓ લોકોને માહિતી પહોંચાડવા, ડેટામાં પેટર્નના મહત્વ સમજાવતા, અને ઉકેલો સૂચવતા હોવા જોઈએ. આમાં સમજવામાં સરળ છે તે રીતે જટિલ તકનીકી સમસ્યાઓનું સમજૂતિ કરવું આવશ્યક છે. મોટે ભાગે, વાતચીત કરતી માહિતીને દ્રશ્ય, મૌખિક અને લેખિત સંચાર કૌશલ્યની જરૂર છે.
ગણિત
વિશ્લેષણ, રચનાત્મકતા અને સંદેશાવ્યવહાર જેવા સોફ્ટ કુશળતા મહત્વપૂર્ણ છે, જ્યારે હાર્ડ કૌશલ્ય પણ કામ માટે મહત્વપૂર્ણ છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકને ગણિતના કૌશલ્યોની જરૂર છે, ખાસ કરીને મલ્ટિવિરેનીયબલ કલન અને રેખીય બીજગણિતમાં.
પ્રોગ્રામિંગ
ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને મૂળભૂત કમ્પ્યુટર કુશળતા જરૂરી છે, પરંતુ પ્રોગ્રામિંગ કુશળતા ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે. લગભગ કોઈપણ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ પોઝિશન માટે કોડમાં સક્ષમ થવું અગત્યનું છે. જાવા, આર, પાયથોન, અથવા એસક્યુએલ જેવી પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજનું જ્ઞાન મહત્વપૂર્ણ છે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ સ્કિલ્સ
એ-સી
- અનુકૂલનક્ષમતા
- ઍલ્ગરિધમ્સ
- એલ્ગોરિધમિક
- વિશ્લેષણાત્મક
- વિશ્લેષણાત્મક સાધનો
- ઍનલિટિક્સ
- એપીએન્જિન
- નિશ્ચિતતા
- AWS
- મોટી માહીતી
- C ++
- સહકાર
- સંચાર
- કોમ્પ્યુટર કૌશલ્ય
- આગાહીયુક્ત નમૂનાઓનું નિર્માણ
- કન્સલ્ટિંગ
- તકનિકી માહિતીને નોન ટેકનીક લોકોમાં પહોંચાડવા
- કોચડીબી
- ઍલ્ગરિધમ્સ બનાવી રહ્યા છે
- માહિતી ચોકસાઈ ખાતરી કરવા માટે નિયંત્રણો બનાવી રહ્યા છે
- સર્જનાત્મકતા
- જટિલ વિચાર
- આંતરિક અને બાહ્ય સહભાગીઓ સાથે સંબંધોનો ઉછેર કરવો
- ગ્રાહક સેવા
ડી-જે
- ડેટા
- માહિતી વિશ્લેષણ
- ડેટા એનાલિટિક્સ
- ડેટા મેનિપ્યુલેશન
- ડેટા રેંગલિંગ
- ડેટા સાયન્સ ટૂલ્સ
- ડેટા સાધનો
- માહિતી ખાણકામ
- D3.js
- નિર્ણય લેવો
- નિર્ણય વૃક્ષો
- વિકાસ
- દસ્તાવેજ
- સર્વસંમતિ દોરવા
- ઇસીએલ
- નવી વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓનું મૂલ્યાંકન
- ફાસ્ટ-પેસ્ડ પર્યાવરણમાં કાર્યરત
- સભાઓની સુવિધા
- ફ્લેર
- Google વિઝ્યુલાઇઝેશન API
- હડોપ
- HBase
- ઉચ્ચ ઊર્જા
- માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ ડેટા સેટ્સ
- માહિતીનો અર્થઘટન
- જાવા
એલ-પી
- નેતૃત્વ
- લીનિયર બીજગણિત
- લોજિકલ થિંકિંગ
- મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ
- મશીન લર્નિંગ પઘ્ઘતિ
- ગણિત
- મેટલેબ
- માર્ગદર્શન
- મેટ્રિક્સ
- માઈક્રોસોફ્ટ એક્સેલ
- ખાણ સમાજ મીડિયા ડેટા
- મોડેલિંગ ડેટા
- મોડેલિંગ ટૂલ્સ
- મલ્ટિવિરેનીયલ કેલ્ક્યુલસ
- પર્લ
- પાવરપોઈન્ટ
- પ્રસ્તુતિ
- સમસ્યા ઉકેલવાની
- ડેટા દૃશ્યાત્મકતા નિર્માણ
- યોજના સંચાલન
- પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ પધ્ધતિઓ
- પ્રોજેક્ટ સમયરેખા
- પ્રોગ્રામિંગ
- આઇટી પ્રોફેશનલ્સ માટે માર્ગદર્શન પૂરું પાડવું
- પાયથોન
આર-ડબલ્યુ
- આર
- રાફેલ.જેએસ
- જાણ
- રિપોર્ટિંગ ટૂલ સૉફ્ટવેર
- સાધનોની જાણ કરવી
- અહેવાલો
- સંશોધન
- સંશોધન
- રિસ્ક મોડેલિંગ
- એસએએસ
- સ્ક્રિપ્ટીંગ ભાષાઓ
- સ્વ પ્રેરિત
- એસક્યુએલ
- આંકડા
- આંકડાકીય લર્નિંગ મોડલ્સ
- આંકડાકીય મોડેલિંગ
- સુપરવાઇઝરી
- નાટકનું પરિમાણકારક દ્રશ્ય
- પહેલ લેવા
- પરીક્ષણની પૂર્વધારણાઓ
- તાલીમ
- વર્બલ
- સ્વતંત્ર રીતે કામ કરતા
- લેખન
વધુ વાંચો: ડેટા સાયન્સ જોબ શિર્ષકો
સંબંધિત લેખો: સોફ્ટ વિ. હાર્ડ સ્કિલ્સ | તમારા રેઝ્યૂમેમાં કીવર્ડ્સ શામેલ કરવું | રિઝ્યુમ્સ અને કવર લેટર્સ માટે કીવર્ડ્સની સૂચિ | ટીમ વર્ક સ્કિલ્સ | સ્કિલ્સ સૂચિ ફરી શરૂ કરો