তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতা তালিকা এবং উদাহরণ

"ডেটা বিজ্ঞানী" একটি বিস্তৃত শব্দ যা বিভিন্ন ধরনের ক্যারিয়ার উল্লেখ করতে পারে। সাধারণত, একটি তথ্য বিজ্ঞানী বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়া সম্পর্কে জানতে তথ্য বিশ্লেষণ। তথ্য বিজ্ঞান কিছু কাজ শিরোনাম তথ্য বিশ্লেষক, তথ্য প্রকৌশলী, কম্পিউটার এবং তথ্য গবেষণা বিজ্ঞানী, অপারেশন গবেষণা বিশ্লেষক, এবং কম্পিউটার সিস্টেম বিশ্লেষক অন্তর্ভুক্ত।

তথ্য বিজ্ঞানীরা বিভিন্ন ধরণের শিল্পে কাজ করে যা প্রযুক্তি থেকে ঔষধ পর্যন্ত সরকারী সংস্থার মধ্যে রয়েছে। শিরোনাম এত বিস্তৃত কারণ ডেটা বিজ্ঞানের একটি কাজের জন্য যোগ্যতা পরিবর্তিত হয়। যাইহোক, নির্দিষ্ট দক্ষতা নিয়োগকর্তারা প্রায় প্রতিটি তথ্য বিজ্ঞানী সন্ধান করতে আছে। তথ্য বিজ্ঞানী শক্তিশালী পরিসংখ্যানগত, বিশ্লেষণাত্মক, এবং রিপোর্ট দক্ষতা প্রয়োজন।

এখানে সারসংকলন, কভার অক্ষর, চাকরির অ্যাপ্লিকেশন এবং সাক্ষাতকারের জন্য বিজ্ঞানের দক্ষতাগুলির একটি তালিকা রয়েছে। অন্তর্ভুক্ত দক্ষতা এবং কাজের দায়িত্ব তালিকা দ্বারা বরাবর পাঁচটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতা একটি বিস্তারিত তালিকা অন্তর্ভুক্ত।

একটি দক্ষতা তালিকা ব্যবহার করার জন্য টিপস

একটি সারসংকলন এবং কভার লেটার তৈরির একটি মূল অংশ যা নিয়োগকর্তাদের দ্বারা লক্ষ্য করা যায় তা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব অনেক কাজের নির্দিষ্ট কীওয়ার্ড এবং কীওয়ার্ড বাক্যাংশ অন্তর্ভুক্ত করা হয়। এটি এজন্য যে নিয়োগকারী কোম্পানিগুলি প্রায়শই তাদের প্রাপ্ত কাজের অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রথম পর্যায়ে বিশ্লেষণ প্রদান করতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয় আবেদনকারী ট্র্যাকিং সিস্টেম (এটিএস সিস্টেম) ব্যবহার করে। আপনার সারসংকলনগুলির মধ্যে আরো কীওয়ার্ড রয়েছে, এটিএস সিস্টেমের প্রথম কাটা পাস হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, এবং পরিশেষে, একজন নিয়োগকর্তার মানুষের চোখে পৌঁছাতে পারে।

এখানে তালিকাভুক্ত শর্তগুলি এটিএস সিস্টেমগুলিতে প্রোগ্রাম করা সবচেয়ে ঘন ঘন-চাওয়া কীওয়ার্ডগুলির মধ্যে এবং ডেটা বিজ্ঞানীগুলির জন্য কাজের মধ্যে ব্যবহার করা হয়। সুতরাং, আপনি আপনার সারসংকলনের মধ্যে এই কীওয়ার্ড বাক্যাংশগুলি অনেকগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে চেষ্টা করবেন - আপনার কাজের ইতিহাস বিভাগে, এবং আপনার হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার দক্ষতা বর্ণনাকারী একটি কারিগরি টেবিলে যোগ্যতার প্রাথমিক সারাংশে।

আপনি আপনার কভার লেটারে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতার আপনার কমান্ড এবং অবশেষে, আপনার ব্যক্তিগত সাক্ষাত্কারের সময়ও বর্ণনা করতে হবে। আপনি কোন কাজের বা প্রশিক্ষণের সেটিংসে প্রতিটি দক্ষতা ব্যবহার করেছেন তা নির্দিষ্ট উদাহরণ সহ এই বিবরণগুলি বাড়িয়ে তুলতে ভুলবেন না।

আপনি এই কীওয়ার্ডগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হওয়া উচিত তা আপনার সেরা নির্দেশিকা যা আপনি আবেদন করছেন তার কাজের বিবরণ। আপনি যে সকল কাজগুলিতে প্রয়োগ করেন তার বিভিন্ন দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হবে, তাই নিশ্চিতভাবে আপনি কাজের বিবরণটি সাবধানে পড়ুন এবং নিয়োগকর্তার তালিকাভুক্ত দক্ষতাগুলিতে ফোকাস করুন, প্রতিটি নিয়োগকারী এবং কভার লেটারটি আপনি বিভিন্ন নিয়োগকর্তার দ্বারা অনুরোধকৃত যোগ্যতার জন্য জমা দিন।

শীর্ষ পাঁচ তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতা

বিশ্লেষণাত্মক

সম্ভবত তথ্য বিশ্লেষক জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা তথ্য বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন। তথ্য বিজ্ঞানী তাকান, এবং তথ্য বৃহৎ swaths, জ্ঞান আছে। তারা তথ্য নিদর্শন এবং প্রবণতা দেখতে এবং যারা নিদর্শন ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হতে হবে। এই সব শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা লাগে।

• বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম
• বৈশ্লেষিক ন্যায়
• বড় তথ্য
• ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল নির্মাণ
• তথ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য নিয়ন্ত্রণ তৈরি
• জটিল চিন্তা
• উপাত্ত
• তথ্য বিশ্লেষণ
• তথ্য বিশ্লেষণ
• তথ্য ম্যানিপুলেশন
• তথ্য Wrangling
• তথ্য বিজ্ঞান সরঞ্জাম / তথ্য সরঞ্জাম
• ডেটা মাইনিং
• নতুন বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি মূল্যায়ন
• তথ্য ব্যাখ্যা করা
• ছন্দোবিজ্ঞান
• মাইনিং সামাজিক মিডিয়া ডেটা
• মডেলিং তথ্য
• মডেলিং সরঞ্জাম
• ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন উত্পাদন
• গবেষণা
• ঝুঁকি মডেলিং
• পরীক্ষার হাইপোথিসমূহ

সৃজনশীলতা

একটি ভাল তথ্য বিজ্ঞানী হচ্ছে এছাড়াও সৃজনশীল হচ্ছে মানে। প্রথমত, আপনি তথ্য স্পট প্রবণতা সৃজনশীলতা ব্যবহার করতে হবে। দ্বিতীয়ত, আপনাকে এমন সম্পর্কের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করতে হবে যা অপ্রাসঙ্গিক বলে মনে হতে পারে। এই সৃজনশীল চিন্তা অনেক লাগে। অবশেষে, আপনার এই সংস্থার নির্বাহীগুলির কাছে পরিষ্কারভাবে এই তথ্যটি ব্যাখ্যা করতে হবে। এই প্রায়ই সৃজনশীল analogies এবং ব্যাখ্যা প্রয়োজন।

• উপযোগীকরণ
• অ কারিগরি মানুষের প্রযুক্তিগত তথ্য প্রদান
• সিদ্ধান্ত মেকিং
• সিদ্ধান্ত গাছ
• একটি দ্রুত-পরিবেশিত পরিবেশে নির্বাহ
• যুক্তিযুক্ত চিন্তা
• সমস্যা সমাধান
• স্বাধীনভাবে কাজ

যোগাযোগ

তথ্য বিজ্ঞানী শুধুমাত্র তথ্য বিশ্লেষণ করতে হবে না, কিন্তু অন্যদের যে তথ্য ব্যাখ্যা করতে হবে। তারা মানুষের কাছে ডেটা যোগাযোগ করতে, ডেটাতে নিদর্শনগুলির গুরুত্ব ব্যাখ্যা করতে এবং সমাধানগুলির পরামর্শ দিতে সক্ষম হবেন। এই জটিল প্রযুক্তিগত সমস্যা ব্যাখ্যা করার জন্য সহজ যে একটি উপায় জড়িত। প্রায়শই, তথ্য যোগাযোগের জন্য চাক্ষুষ, মৌখিক এবং লিখিত যোগাযোগ দক্ষতা প্রয়োজন।

• দৃঢ়তাসূচনা
• সহযোগিতা
• পরামর্শকারী
• অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত stakeholders সঙ্গে সম্পর্ক চাষ
• গ্রাহক সেবা
• দলিল
• আনুমানিক আঁকা
• মিটিং সুবিধার্থে
• নেতৃত্ব
• মেন্টরিং
• উপহার
• প্রকল্প ব্যবস্থাপনা
• প্রকল্প ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি
• প্রকল্প সময়সীমা
• আইটি পেশাদারদের নির্দেশিকা প্রদান
• প্রতিবেদন
• সুপারভাইজার দক্ষতা
• প্রশিক্ষণ
• মৌখিক যোগাযোগ
• লেখা

অংক

বিশ্লেষণ, সৃজনশীলতা এবং যোগাযোগের মতো নরম দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ হলেও কঠোর দক্ষতাগুলিও কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। একটি তথ্য বিজ্ঞানী গণিত দক্ষতা প্রয়োজন, বিশেষ করে multivariable ক্যালকুলাস এবং রৈখিক বীজগণিত।

• আলগোরিদিম
• অ্যালগরিদম তৈরি করা
• তথ্য পুনরুদ্ধারের তথ্য সেট
• রৈখিক বীজগণিত
• মেশিন লার্নিং মডেল
• মেশিন লার্নিং কৌশল
• Multivariable ক্যালকুলাস
• পরিসংখ্যান
• পরিসংখ্যান শিক্ষা মডেল
• পরিসংখ্যানগত মডেলিং

প্রোগ্রামিং এবং কারিগরি proficiencies

তথ্য বিজ্ঞানী মৌলিক কম্পিউটার দক্ষতা প্রয়োজন, কিন্তু প্রোগ্রামিং দক্ষতা বিশেষ গুরুত্বপূর্ণ। কোড সক্ষম হচ্ছে প্রায় কোনো তথ্য বিজ্ঞানী অবস্থান সমালোচনামূলক। জাভা, আর, পাইথন, বা এসকিউএল প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির জ্ঞান অপরিহার্য।

• AppEngine
• আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস)
• সি ++
• কম্পিউটার দক্ষতা
• CouchDB
• JS
• ই সি এল
• বিস্তারণ
• গুগল ভিজ্যুয়ালাইজেশন API
• Hadoop এর
• HBase
• জাভা
• মতলব
• মাইক্রোসফট এক্সেল
• পার্ল
• পাওয়ার পয়েন্ট
• পাইথন
• আর
• JS
• রিপোর্টিং টুল সফ্টওয়্যার
• এসএএস
• স্ক্রিপ্টিং ভাষা
• এসকিউএল
• মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ

ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কাজের আউটলুক

শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরোর মতে, ২016 সালে 27,900 জন কম্পিউটার এবং তথ্য গবেষণা বিজ্ঞানী হিসাবে নিযুক্ত ছিলেন; 2017 সালে তাদের গড় বার্ষিক বেতন ছিল 114,520 ডলার। এই ক্ষেত্রের ক্যারিয়ারের সুযোগগুলি ২0২6 সালের মধ্যে 19 শতাংশ বৃদ্ধি পাবে, যা গড়ের তুলনায় অনেক দ্রুত।