Sedan data tog över företagsvärlden har datavetare alltid varit efterfrågade. Och det som gör det här jobbet mycket mer lukrativt är bristen på högutbildade dataforskare. Företag är villiga att lämna mycket av sina intäkter bakom rätt dataforskare.
Men för att kvalificera sig för en position som Data Scientist på en välkänd organisation måste du visa dem varför du passar bäst för deras verksamhet. Det är inte konstigt att detta kräver enastående kreativitet och massor av mängder av rätt datavetare.
Vi ska bli mer specifika. Varför föredrar företag meritförteckningar med exceptionella kunskaper inom datavetenskap? När allt kommer omkring är allt de bryr sig om intäkter. Saken är att dataforskare är anledningen till att globala industrier når mycket fler publik än de gjorde tidigare.
Det är dessa yrkesmäns uppgift att göra mening med slumpmässiga data och ge dem en affärsutsikt. De kan göra eller bryta ett företags globala räckvidd. Så, ledande företag som Fortune 1000 företag letar alltid efter mycket professionella kunskaper inom datavetare.
Obligatoriska kunskaper inom datavetare
Datavetenskapsjobb kräver en mångsidig uppsättning färdigheter och behärskning av kritiska domäner som matematik, analys, problemlösning, etc. Det finns ingen garanterad uppsättning utvalda dataforskares färdigheter som räcker för varje position. Varje jobb kräver olika kriterier samtidigt som vissa enkla grunder bibehålls.
Nedan presenterar vi de 20 datavetenskapliga färdigheterna som kan hjälpa dig att passa in i nästan vilken position som helst.
Utbildning
Utbildning är en av de primära faktorerna baserat på vilka företag granskar sina dataforskares sökande. Lika mycket som vi gillar att prata om hur icke-akademiker gillar Mark Zuckerberg eller Steve Jobs har format den nuvarande världen, kommer vi alla att betona utbildning samtidigt som vi ber om kvalifikationer för dataforskare.
Du kan dock få respekterade positioner även utan högskoleexamen, förutsatt att du har förvärvat exceptionella dataforskare på egen hand.
—
1. Avancerad examen
Bortsett från några få undantag är de flesta datavetare utrustade med avancerade högskoleexamina. Enligt tillförlitliga källor har cirka 88 % av datavetarna minst en magisterexamen, medan 46 % av dem har doktorsexamen. Det borde inte komma som en överraskning för dig att se sådana avancerade examina bland vanliga datavetenskapliga färdigheter.
Datavetenskapsjobb är en av de få positioner där avancerade examina nästan alltid är obligatoriska. Om du vill stärka dina kvalifikationer som datavetare rekommenderar vi att du tar minst en kandidatexamen inom områden som datavetenskap, matematik, fysikaliska vetenskaper eller statistik.
En examen i någon av dessa discipliner kommer att visa dina arbetsgivare att du har en grundläggande förståelse för grundläggande datavetenskapliga färdigheter som Big Data, Statistik, Modellering och sådant.
Om du redan har en av dessa examina, rekommenderar vi starkt att du överväger ytterligare högre utbildning för att öka dina chanser att få en top-notch data scientist position.
2. Certifieringar
De flesta välkända organisationer utvärderar certifieringar ganska högt när de kontrollerar datavetares kvalifikationer för sina potentiella anställda. Certifieringar spelar in där avancerade grader slutar.
Eftersom det sannolikt kommer att finnas ett betydande antal kandidater som har minst ett huvudämne inom en av de discipliner som nämns ovan, är det bara genom certifieringar som intervjuare ofta väger sina blivande datavetare.
Du kan hitta en ganska omfattande lista med certifieringar här – både online och fysiska, som kan hjälpa dina datavetenskapliga färdigheter mycket mer effektivt. Vi uppmuntrar dig att ta de certifieringsprov som intresserar dig och att lära dig något av dem.
Kanske kan du använda kunskapen du fått från ett visst certifieringsprov och bygga något produktivt. På så sätt behöver du inte bara oroa dig för att få prestigefyllda datavetenskapsjobb utan kommer också att ha en konkurrensfördel gentemot dina kamrater.
Kritiskt tänkande
Kritiskt tänkande är förmågan att analysera uppenbara fakta och härleda värdefull information från dem. Detta är en av de grundläggande färdigheterna för datavetare eftersom du som datavetare ofta kommer att arbeta med massor av data och behövas för att modellera dem till lönsamma affärsidéer.
Vi ser ofta organisationer som anställer personer med till synes ytliga dataforskare men som har exceptionella förmåga att tänka kritiskt.
3. Problemlösning & riskanalys
Dataforskare måste upprätthålla stor problemlösningsförmåga. Annars är de av ringa värde för företag. Det här är en av dessa dataforskare som du sannolikt inte kommer att kunna lära dig själv.
Istället behöver det utvecklas från en tidig ålder och formas ofta under college. Som dataforskare kommer du med stor sannolikhet att möta nya problem varje dag.
För att klara sådana situationer är en aptit för att lösa verkliga problem ett måste. Riskanalys är ett komplext ämne som, i motsats till problemlösning, kan läras om du ägnar tillräckligt med tid åt det. Detta är konsten att beräkna riskerna förknippade med specifika affärsmodeller.
Eftersom du ofta kommer att ansvara för att designa och implementera affärsmodellerna för ditt företag, ligger ansvaret för att bedöma deras riskfaktorer också på dina axlar. Utan ordentliga riskanalysförmågor är chansen stor att du kommer att skruva upp då eller då som dataforskare, vilket lätt kan leda till att du får sparken.
4. Processförbättring
De flesta av de datavetenskapsjobb vi ser nuförtiden kräver att deras anställda förbättrar äldre affärsprocesser som en del av deras jobb. Det är din roll som Data Scientist att ägna dig åt att hitta den bästa möjliga lösningen på affärsproblem och optimera dem så mycket du kan.
Utan korrekt kritiskt tänkande och professionella dataforskare kan detta bli en ganska skrämmande uppgift mycket snabbt. Vi föreslår att du lägger en stor del av din tid på att lära dig hur datavetenskapspersonal tar sig an denna uppgift och skapar personliga metoder för processförbättringar.
Om du kan visa din potentiella arbetsgivare förmågan att förbättra deras nuvarande affärsmodeller och strategier, är chansen stor att du kommer att få jobbet ganska snabbt. Men om du inte ens kan förbättra befintliga lösningar är det inte särskilt troligt att företag är övertygade om att du kan kurera framtida affärsprocesser.
5. Affärsmannaskap
En gedigen förståelse för branschen du kommer att arbeta och de respektive affärsmöjligheter den erbjuder är en mycket viktig kompetens för datavetare. Utan att förstå affärsmöjligheterna är det nästan omöjligt att designa framgångsrika affärslösningar.
Varje organisation du ansöker till kommer att utvärdera bra affärsidéer mycket positivt. Vi ser ofta människor som investerar större delen av sin tid i lärandeverktyg och algoritmer, men väldigt få tenderar att utveckla sina egna affärsidéer. Detta är en av de primära skillnaderna mellan en genomsnittlig dataforskare och en professionell.
Att utveckla en hög nivå av affärsmannaskap hjälper inte bara dina datavetenskapliga färdigheter utan skapar också framtida entreprenörsmöjligheter. Om du kan urskilja potentiella affärsidéer med högt värde och utveckla fungerande lösningar, kommer du enkelt att skapa ditt eget företag inom persondatavetenskap.
De flesta datavetenskapsjobb letar efter personer som dessa som kan få sin nuvarande affärstillväxt till nästa nivå på plussidan.
Kodning
Kodning är förmågan att få maskiner att förstå vad du försöker uppnå genom det. Det är en av de datavetenskapliga färdigheterna som alla konkurrerande datavetare måste ha.
Om du vill förbättra dina kunskaper inom datavetare för toppositioner är det ett måste att lära dig förmågan att programmera effektiva lösningar. Nedan kommer vi att beskriva de programmeringskunskaper du måste ha för att få toppbetalande datavetenskapsjobb.
6. Python-programmering
Om du tittar noga kommer du att tycka att Python är en av de viktigaste färdigheterna för datavetare. Python är ett programmeringsspråk på avsevärt hög nivå som har vunnit enorm popularitet tack vare dess bemyndigande egenskaper. Python låter datavetare skapa effektiva och produktiva lösningar på deras vardagliga datavetenskapliga problem ganska snabbt.
En av de mest eftertraktade kunskaperna inom datavetenskap, det är högst osannolikt att detta innovativa programmeringsspråk kommer att förlora sin charm snart. På plussidan är att lära sig Python ett av de enklaste jobben om du har tidigare erfarenhet av programmering.
I motsats till gamla programmeringsspråk som C och Java, erbjuder Python ett programmeringsschema som är lätt att använda samtidigt som man ser till att inlärningskurvan inte är särskilt brant samtidigt.
7. R Programmering
Liksom Python är R bland andra de-facto dataforskare färdigheter som företag tenderar att leta efter hos sina potentiella anställda. Fördjupad kunskap och behärskning av detta kraftfulla programmeringsspråk är att föredra för de flesta högbetalda datavetenskapsjobb.
Så vi rekommenderar starkt att du lär dig detta imponerande programmeringsspråk för att öka dina chanser att få dessa respekterade datavetenskapsjobb.
Eftersom du analyserar omfattande datauppsättningar för att ta reda på det, kommer potentiella affärsinsikter att vara en av dina primära uppgifter som datavetare. Att behärska detta kraftfulla statistiska programmeringsspråk anses vara en grundläggande färdighet för datavetare som du.
Med R kan du analysera affärsdata effektivt och härleda lösningar som har en hög nivå inverkan på verksamheten. Så du måste öka dina R-programmeringskunskaper idag.
8. SQL-programmering
För de flesta datavetenskapliga jobb anses att ha förmågan att programmera med SQL som väsentliga kunskaper inom datavetare. SQL används vanligtvis för att skriva skript som utför operationer som att lägga till, ta bort och extrahera data från databaser. Det är en av de mest kritiska färdigheterna för datavetare för att analysera och transformera databasscheman.
Om du redan är skicklig i SQL från dina akademiska studier, föreslår vi att du bygger användbara verktyg med detta. Sådana verktyg kommer att fungera som en effektiv portfölj för datavetares kvalifikationer när man sitter på en datavetenskapsintervju.
För varje datavetare kommer förmågan att använda SQL att räknas till grundläggande datavetenskapliga färdigheter, eftersom det låter dem bättre förstå relationsdatabaser och ökar deras chans att bli anställd.
Behärskning av branschstandardiserade analysverktyg är en av de mest kritiska datavetenskapliga färdigheterna som behövs för att få dessa högbetalda datavetenskapsjobb. Dessa verktyg låter en datavetare analysera det enorma utbudet av daglig affärsdata och ta fram effektiva datamodeller för att förbättra nuvarande affärslösningar.
Även om ett stort antal sådana verktyg finns tillgängliga, kommer vi bara att beröra de mest grundläggande idag.
9. Hadoop
Apache Hadoop är en samling dataanalysverktyg som hjälper datavetare att lösa problem genom att använda enorma datamängder över nätverksanslutningar. Denna mjukvarustack tillhandahåller ett lättanvänt distribuerat lagringsramverk och underlättar bearbetning av stora data med verktyg som MapReduce, SAMOA och Cassandra.
Du måste lära dig Hadoop effektivt, eftersom det är en av de mest kritiska färdigheterna för datavetare. Bland den omfattande samlingen av databehandlingsverktyg med öppen källkod Hadoop tillhandahåller, är vissa mycket viktigare än andra. Till exempel är Hive och Pig två mycket använda mjukvara i branschen.
Så ett flytande kommando av denna mjukvarustapel kommer att vara ett bra försäljningsargument för dig i de flesta datavetenskapliga anställningsintervjuer. Våra experter rekommenderar starkt att du ökar dina Hadoop-kunskaper så mycket som möjligt för att förbättra dina nuvarande datavetenskapliga färdigheter till högsta nivå.
10. Apache Spark
Apache Spark är en av de mest populära mjukvaran och verktygen för stordata för närvarande, och erbjuder ett praktiskt ramverk för klusterberäkningar för att öka dina kunskaper inom datavetare.
Apache Sparks kraftfulla databearbetningsmotor i minnet ger stöd för ETL, analys, maskininlärning och grafbearbetning för även de mest omfattande företagsdatauppsättningarna. Du kan göra både batchbearbetning och strömbearbetning med denna kraftfulla programvara.
Det högpresterande men koncisa API-stödet för en mångsidig uppsättning programmeringsspråk med öppen källkod, inklusive Scala, Python, Java, R och SQL, gör Apache Spark lämplig att använda i ett stort antal projekt.
Om du inte bara vill stärka dina nuvarande kunskaper inom datavetare utan också vill lägga till fler datavetarekvalifikationer, rekommenderar vi starkt att du börjar lära dig Apache Spark idag.
11. Apache Kafka
Apache Kafka är en högpresterande mjukvaruplattform för strömbearbetning som låter datavetare analysera och hantera affärsdata i realtid. Att lära sig det här verktyget kan visa sig vara en värdefull resurs för din karriär och kommer att höja dina dataforskares kvalifikationer till nästa nivå.
Även omnämnandet av Kafka i ditt CV kommer att fungera som ett starkt försäljningsargument för dig i de flesta top-notch datavetenskapsjobb som handlar om realtidsdata. Eftersom de flesta förstklassiga företag idag förlitar sig på realtidsdata på ett eller annat sätt, kommer Kafka att komma väl till pass i många situationer.
Denna Apache-programvara låter dig prenumerera på dataströmmar effektivt och lagra dem på ett feltolerant sätt för bearbetning. Du kan skapa några praktiska projekt med Kafka som bygger realtidsdataströmningspipelines eller applikationer. Detta kommer att öka både dina datavetenskapliga färdigheter och chansen att bli anställd exponentiellt.
Matematik
Till skillnad från många högbetalande CS-jobb kräver de flesta datavetenskapsjobb både praktiska och teoretiska kunskaper om vissa grenar av matematik. Det är en av de grundläggande datavetenskapliga färdigheterna du behöver för att få en respekterad position i topporganisationer.
Även om vi inte kommer att gå in på debaclet om vilka matematiska färdigheter som är obligatoriska och vad inte, kommer vi att skissera en enkel att följa guide som hjälper dig att kurera dina matematiska färdigheter för vardagliga kvalifikationer för datavetare.
12. Statistik
Inte konstigt att statistik är en av de viktigaste dataforskarnas färdigheter för de flesta datavetenskapliga jobb. Det är den gren av matematik som handlar om insamling, organisation, analys och tolkning av data.
Ett gediget grepp om detta område är obligatoriskt för att öka din chans att bli anställd hos ett toppföretag inom datavetenskap.
Bland det mångsidiga utbudet av ämnen som statistik behandlar, måste du ha en gedigen förståelse för några nyckelämnen, inklusive statistiska funktioner, sannolikhetsfördelningar, dimensionsreduktion och över- och undersampling tillsammans med Bayesiansk statistik.
Behärskning inom detta område av matematik, i allmänhet, kommer att öka dina dataforskares kvalifikationer avsevärt och kommer att leda till högbetalda jobb.
13. Multivariabel kalkyl & linjär algebra
Multivariabel kalkyl och linjär algebra tillhör dessa datavetenskapliga färdigheter utan vilka du inte riktigt kommer att kunna kurera moderna affärslösningar. Kort sagt är linjär algebra språket för datoralgoritmer, medan Multivariable Calculus är detsamma för optimeringsproblem.
Eftersom som datavetare kommer din primära uppgift att vara att optimera storskalig affärsdata och definiera lösningar för dem när det gäller programmeringsspråk. Att lära sig dessa grenar av matematik är obligatoriskt.
Som en sidoanteckning, när du använder statistik eller maskininlärning, är det du bara gör att utnyttja dessa områden av matematik. Så vi uppmanar dig starkt att fokusera på dessa matematiska grunder när du använder dina dataforskare för att skapa positioner inom datavetenskap.
14. Machine Learning, Deep Learning och AI
Det är inte en överraskning att alla moderna företag kräver att deras datavetare är experter på olika områden av artificiell intelligens som maskininlärning och djupinlärning.
Sammanfattningsvis definierar artificiell intelligens simuleringen av beteende i datorer, medan Machine Learning och Deep Learning hänvisar till underfält inom AI som försöker uppnå mer specifika beteenden genom att använda mer komplexa metoder.
Om du är förvånad över att se sådana ämnen i matematiksektionen, gör det inte. Med tanke på att du har haft åtminstone någon form av tidigare exponering för dessa innovativa idéer, bör du veta att de i huvudsak är ren matematik.
Genom att lära dig detaljerna i dessa avancerade koncept kommer du att öka dina kunskaper inom datavetare och hjälpa dig att sticka ut från dina konkurrenter i de flesta datavetenskapliga jobb.
15. Tensorflöde
Även om det inte är ett underområde av matematiken i sig, beskrivs Tensorflow i det här avsnittet på grund av dess förhållande till avancerad maskininlärning av datavetenskap.
TensorFlow är ett bibliotek med öppen källkod som låter datavetare hantera sina dataflöden och program över ett brett spektrum av uppgifter. Det kan ses som ett symboliskt matematikbibliotek.
Tensorflow används för en mängd olika uppgifter av professionella datavetare, från dataanalys till datavalidering. Om du vill överglänsa dina kamrater när det gäller att rocka högbetalda datavetenskapsjobb, föreslår vi att du förbättrar dina Tensorflow-färdigheter vid sidan av dina matematiska förmågor.
Kommunikation
När man letar efter potentiella datavetare värderar företag ofta kommunikationsförmåga över många tekniska datavetenskapliga färdigheter. Utan flytande kommunikation kan anställda vanligtvis inte hålla jämna steg med den ökande efterfrågan som organisationer måste hantera.
Om du kan visa intervjuare att du har utmärkta kommunikationsförmåga, kanske de föredrar dig framför en annan kandidat med högre teknisk kompetens.
16. Lagarbete
Som dataforskare är det högst osannolikt att du kommer att arbeta ensam. I de flesta företag kommer det att finnas små till medelstora team som hanterar en specifik klass av problem.
Teamwork är ett samarbete mellan flera datavetare för att ta hand om ditt företags affärsbehov. Det är en av de grundläggande kunskaperna inom datavetare utan vilka du sannolikt inte kommer att göra ett långvarigt intryck och till och med kan förlora ditt jobb.
Så när du lär dig alla dessa viktiga färdigheter för datavetare bör du betona effektivt lagarbete. Definiera de rätta sätten att ta itu med problem med dina kollegor. Lär dig själv hur du ställer specifika frågor och ge feedback för att öka din kommunikationsförmåga för jobb inom datavetenskap.
17. Dokumentation
Dokumentation är processen att dokumentera ditt arbete så att andra datavetare lättare och snabbare kan förstå din inställning till ett visst problem. Det är en av de mest kritiska kunskaperna inom datavetenskap som hjälper dina kamrater att uppskatta dina projekts bidrag.
Det finns inget definierat sätt hur du dokumenterar dina datavetenskapsjobb. Men du kan lära dig av vad andra gör och kurera din egen stil. Korrekt dokumentation hjälper andra att förstå dina lösningar och hjälper dig när du kommer tillbaka till ett tidigare problem efter en tid.
Vi föreslår att du börjar med enkla tillvägagångssätt och bara markerar de procedurer du har följt för att få en lösning först. Senare på raden kan du börja lägga till mer information som varför du valde en specifik metod, hur du ändrar eller ersätter den och så.
Dataarkitektur
Du kan tänka på dataarkitektur som modeller eller standarder som styr hur du samlar in, lagrar, ordnar eller integrerar affärsdata. Det är en av de avgörande datavetarkompetenserna för att skapa datavetenskapsjobb med utmärkta löner.
Om du inte har en akademisk examen i vare sig CS, matematik eller statistik, måste du lägga ner mycket tid på att lära dig dataarkitektur.
18. Databråk
Datatvistning hänvisar till processen att omvandla data från ett format till ett annat. Detta används vanligtvis för att få användbar data från omfattande listor med oordnade, inkonsekventa eller röriga data. Eftersom ouppnåeliga data är av ringa värde för organisationer, är det datavetarnas uppgift att formatera dem enligt problemet.
Eftersom mängden data och metoderna för att erhålla dem ökar kontinuerligt, måste du ha ett gediget kommando över olika databråktekniker för att hålla jämna steg med det.
Databråk är ett måste för att hjälpa dig att förstå din data på ett bättre sätt och låta dina arbetsgivare dra nytta av det. För att öka dina kvalifikationer för datavetare uppmuntrar vi dig att börja lära dig olika metoder för datatvistelse redan idag.
19. Datamodellering
Datamodellering beskriver stegen i dataanalys där dataforskare kartlägger sina dataobjekt med andra och definierar logiska relationer mellan dem. När du arbetar med massiva ostrukturerade datauppsättningar kommer ofta ditt första och främsta mål att vara att bygga en användbar konceptuell datamodell.
De olika datavetenskapliga färdigheterna som faller under datamodelleringsdomänen inkluderar bland annat entitetstyper, attribut, relationer, integritetsregler och deras definition.
Detta underområde av dataarkitektur underlättar interaktionen mellan designers, utvecklare och administrativa personer i ett datavetenskapsföretag. Vi föreslår att du bygger grundläggande men ändå insiktsfulla datamodeller för att visa upp dina datavetenskapliga färdigheter för arbetsgivare under framtida anställningsintervjuer inom datavetenskap.
20. Data Mining
Data mining hänvisar till metoder som handlar om att upptäcka mönster i stora datamängder. Det är en av de mest kritiska färdigheterna för datavetare, eftersom du utan ordentliga datamönster inte kommer att kunna kurera lämpliga affärslösningar med data.
Eftersom datautvinning kräver ett ganska intensivt antal tekniker, inklusive men inte begränsat till maskininlärning, statistik och databassystem, rekommenderar vi att läsare lägger stor vikt vid detta område för att öka sina kvalifikationer för datavetare.
Även om det verkar vara skrämmande till en början, kan datautvinning vara ganska kul när du väl fått kläm på det. För att vara en expert på dataminer måste du behärska ämnen som klustring, regression, associationsregler, sekventiella mönster, yttre detektion, bland annat.
Våra experter anser att datautvinning är en av de färdigheter som kan göra eller bryta din datavetenskapliga anställningsintervju.
Avslutande tankar
Eftersom datavetenskap är ett ständigt utvecklande område med massor av improvisation och optimering som görs varje dag, är det svårt att förutsäga vilka kunskaper som dataforskare räcker för att få några datavetenskapliga jobb.
Det är dock mer än möjligt att beskriva några datavetenskapliga färdigheter som är mer än tillräckligt för även de mest efterfrågade positionerna.
Våra experter har sammanställt 20 sådana viktiga färdigheter för datavetare för att hjälpa dem att bättre förbereda sig för sina karriärer i den här guiden.
Vi hoppas att du fick de insikter du behöver för att kickstarta din datavetenskapskarriär. Stanna hos oss för fler sådana datavetenskapliga guider.
