ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ, ਕਵਰ ਲੈਟਰਜ਼, ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਸਕਿੱਲਜ਼
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਦਵਾਈਆਂ ਤੱਕ ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਤਕ.
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਲੇਖ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਹੁਨਰਾਂ ਮਾਲਕ ਰੋਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਲਗਪਗ ਹਰ ਡਾਟੇ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵੇਖਦੇ ਹਨ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਇੱਥੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ, ਕਵਰ ਲੈਟਰ, ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਹੁਨਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੁਨਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸਤਰਿਤ ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਹੋਰ ਵਧੇਰੇ ਸਬੰਧਤ ਹੁਨਰ ਦੀ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਸੂਚੀ.
ਹੁਨਰ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਹਿਲੀ ਗੱਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਵਰਣਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਦੂਜਾ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਵਰ ਲੈਟਰ ਵਿਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਤੁਹਾਡੇ ਪੱਤਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਹੁਨਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਸੀ.
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇੱਥੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ.
ਬੇਸ਼ੱਕ, ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਵੱਖ ਵੱਖ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜੋ, ਅਤੇ ਮਾਲਕ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹੁਨਰ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰੋ.
ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹੁਨਰ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਦੂਜੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੀ ਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ.
ਸਿਖਰ ਤੇ ਪੰਜ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਹੁਨਰ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣੀ
ਸ਼ਾਇਦ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੁਨਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਹੈ. ਡੈਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਿਆਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੁਕਤਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਹੈ ਇਸ ਸਭ ਦੇ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਹੁਨਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣਾ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਚਲੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ. ਦੂਜਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਸੰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਲਗ ਸਕਦਾ. ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਸੋਚਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਐਗਜ਼ਿਟਿਵਜ਼ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ. ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਸੰਚਾਰ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਮਝਾਉਣਾ ਵੀ ਹੋਵੇਗਾ. ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਸੁਝਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਲੈਕਸ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਹੈ. ਅਕਸਰ, ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਦਰਿਸ਼ੀ, ਜ਼ਬਾਨੀ ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਗਣਿਤ
ਭਾਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਰਗੇ ਨਰਮ ਹੁਨਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਖਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵੀ ਹਨ. ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਨੂੰ ਗਣਿਤ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਲਟੀਵੈਰਏਬਲ ਕਲਕੂਲਸ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ ਵਿੱਚ.
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਹੁਨਰ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟੇ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਜਾਵਾ, ਆਰ, ਪਾਇਥਨ, ਜਾਂ SQL ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਸਕਿੱਲਜ਼
ਏ-ਸੀ
- ਅਨੁਕੂਲਤਾ
- ਐਲਗੋਰਿਥਮ
- ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣੀ
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣੀ ਟੂਲ
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- AppEngine
- ਨਿਸ਼ਾਨੀ
- AWS
- ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ
- C ++
- ਸਹਿਯੋਗ
- ਸੰਚਾਰ
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਹੁਨਰ
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ
- ਸਲਾਹ
- ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ
- CouchDB
- ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਬਣਾਉਣਾ
- ਡਾਟੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਉਣਾ
- ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ
- ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਿਚਾਰ
- ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨਾਲ ਰਿਸ਼ਤਾ ਵਧਾਉਣਾ
- ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੇਵਾ
ਡੀ-ਜੇ
- ਡੇਟਾ
- ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਡਾਟਾ ਮੈਨੀਪਿਊਲੇਸ਼ਨ
- ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ
- ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
- ਡਾਟਾ ਟੂਲਜ਼
- ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ
- D3.js
- ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ
- ਫੈਸਲਾ ਟਰੀ
- ਵਿਕਾਸ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ
- ਆਮ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਾਉਣਾ
- ECL
- ਨਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
- ਇੱਕ ਫਾਸਟ-ਪਲੇਜ਼ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
- ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ
- ਭੜਕਨਾ
- Google Visualization API
- ਹਾਡੂਪ
- HBase
- ਉੱਚ ਊਰਜਾ
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ
- ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਡੇਟਾ
- ਜਾਵਾ
ਐਲ-ਪੀ
- ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ
- ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ
- ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਥਿਕੰਗ
- ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ
- ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
- ਗਣਿਤ
- ਮੈਟਲਾਬ
- ਸਲਾਹ
- ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
- Microsoft Excel
- ਖਨਨ ਸਮਾਜਕ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ
- ਮਾਡਲਿੰਗ ਡੇਟਾ
- ਮਾਡਲਿੰਗ ਟੂਲਸ
- ਮਲਟੀਵਿਅਰਏਬਲ ਕਲਕੂਲਸ
- ਪਰਲ
- ਪਾਵਰ ਪਵਾਇੰਟ
- ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ
- ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ
- ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਜ਼
- ਪ੍ਰਾਜੇਕਟਸ ਸੰਚਾਲਨ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਢੰਗ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟਾਈਮਲਾਈਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ
- ਆਈ ਟੀ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਨੂੰ ਸੇਧ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
- ਪਾਈਥਨ
R- ਡਬਲਯੂ
- ਆਰ
- Raphael.js
- ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ
- ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ
- ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲਸ
- ਰਿਪੋਰਟ
- ਖੋਜ
- ਖੋਜ
- ਖਤਰਾ ਮਾਡਲਿੰਗ
- ਐਸ ਏ ਐਸ
- ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ
- ਸਵੈ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ
- SQL
- ਅੰਕੜੇ
- ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਲ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ
- ਅੰਕੜੇ ਮਾਡਲਿੰਗ
- ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰੀ
- ਝਾਂਕੀ
- ਪਹਿਲ ਲੈਣਾ
- ਟੈਸਟਿੰਗ ਹਾਈਪੋਥੈਸ
- ਸਿਖਲਾਈ
- ਜ਼ਬਾਨੀ
- ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
- ਲਿਖਣਾ
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ: ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਖ਼ਿਤਾਬ
ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ: ਸੌਫਟ ਬਨਾਮ ਹਾਰਡ ਸਕਿੱਲਜ਼ | ਤੁਹਾਡੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿਚ ਕੀਵਰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ | ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਅਤੇ ਕਵਰ ਲੈਟਰਜ਼ ਲਈ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਸੂਚੀ. | ਟੀਮ ਦੇ ਕੰਮ ਕਾਜ | ਸਕਿਲਸ ਸੂਚੀ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ