রিমেমস, কভার লেটারস, এবং সাক্ষাত্কারের জন্য ডেটা সায়েন্টিস্ট দক্ষতা
তথ্য বিজ্ঞানীরা কারিগরি থেকে ঔষধ থেকে সরকারী সংস্থা পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পে কাজ করে।
তথ্য বিজ্ঞান মধ্যে একটি কাজের জন্য যোগ্যতা পরিবর্তিত, কারণ শিরোনাম এত বিস্তৃত হয়। যাইহোক, নির্দিষ্ট দক্ষতা নিয়োগকর্তা প্রায় প্রতি ডেটা বিজ্ঞানী জন্য চেহারা আছে। ডেটা বিজ্ঞানীরা পরিসংখ্যানগত, বিশ্লেষণাত্মক এবং রিপোর্টিং দক্ষতাগুলির প্রয়োজন।
এখানে রিমুভ, কভার অক্ষর, কাজের অ্যাপ্লিকেশন, এবং সাক্ষাত্কার জন্য তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতা একটি তালিকা। অন্তর্ভুক্ত পাঁচটি গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতার একটি বিস্তারিত তালিকা, পাশাপাশি এমনকি আরো সম্পর্কিত দক্ষতা একটি দীর্ঘ তালিকা।
দক্ষতা তালিকা ব্যবহার করুন কিভাবে
আপনি আপনার কাজের অনুসন্ধান প্রক্রিয়া জুড়ে এই দক্ষতা তালিকা ব্যবহার করতে পারেন। প্রথমত, আপনি আপনার সারসংকলন এই দক্ষতা শব্দ ব্যবহার করতে পারেন। আপনার কাজের ইতিহাসের বিবরণে, আপনি এই কয়েকটি কী শব্দগুলি ব্যবহার করতে চাইতে পারেন।
দ্বিতীয়ত, আপনি আপনার কভার লেটারে এইগুলি ব্যবহার করতে পারেন। আপনার চিঠির শরীরের মধ্যে, আপনি এই দক্ষতা এক বা দুটি উল্লেখ করতে পারেন, এবং আপনি কর্ম সময়ে যারা দক্ষতা প্রদর্শন করার সময় একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ দিতে।
অবশেষে, আপনি একটি ইন্টারভিউ এই দক্ষতা শব্দ ব্যবহার করতে পারেন। এখানে তালিকাভুক্ত শীর্ষস্থানীয় পাঁচটি দক্ষতার প্রতিটিতে আপনি যে সময়টি দেখিয়েছেন তার অন্তত একটি উদাহরণ নিশ্চিত করুন।
অবশ্যই, প্রতিটি কাজকে বিভিন্ন দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হবে, তাই নিশ্চিত করুন যে আপনি কাজের বর্ণনাটি সাবধানে পড়েন এবং নিয়োগকর্তা দ্বারা তালিকাভুক্ত দক্ষতার উপর নজর রাখুন।
এছাড়াও কাজের দ্বারা তালিকাভুক্ত দক্ষতা আমাদের অন্যান্য তালিকা এবং দক্ষতা ধরনের পর্যালোচনা করুন ।
শীর্ষ পাঁচটি ডেটা সায়েন্টিস্ট দক্ষতা
বিশ্লেষণাত্মক
সম্ভবত একটি তথ্য বিজ্ঞানী জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা তথ্য বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হতে হয়। ডেটা বিজ্ঞানীরা তথ্য সন্ধান করতে এবং বুঝতে সক্ষম হবেন, প্রচুর পরিমাণে তথ্যগুলি। তারা তথ্য নিদর্শন এবং প্রবণতা দেখতে সক্ষম হতে হবে, এবং যারা নিদর্শন ব্যাখ্যা এই সব শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা লাগে।
সৃজনশীলতা
একটি ভাল ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার অর্থ হচ্ছে সৃজনশীল হওয়া। প্রথমত, আপনাকে তথ্যগুলিতে প্রবণতা স্পট করার জন্য সৃজনশীলতা ব্যবহার করতে হবে দ্বিতীয়ত, আপনাকে এমন তথ্যগুলির মধ্যে সংযোগ স্থাপন করতে হবে যা হয়তো সম্পর্কহীন বলে মনে হতে পারে। এই সৃজনশীল চিন্তা অনেক লাগে। অবশেষে, আপনার এই সংস্থার এক্সিকিউটিভদের কাছে পরিষ্কারভাবে এই ডেটা ব্যাখ্যা করতে হবে। এই প্রায়ই সৃজনশীল analogies এবং ব্যাখ্যা প্রয়োজন।
যোগাযোগ
ডেটা বিজ্ঞানী শুধুমাত্র তথ্য বিশ্লেষণ করতে হবে না, তবে তাদের অন্যদের কাছে ডেটা ব্যাখ্যা করতে হবে। তারা জনগণের কাছে ডেটা যোগাযোগ করতে সক্ষম হবে, ডেটার নিদর্শনগুলির গুরুত্ব ব্যাখ্যা করবে এবং সমাধান প্রস্তাব করবে। এই জটিল প্রযুক্তিগত সমস্যা ব্যাখ্যা করা সহজ যে একটি উপায় বুঝতে জড়িত। প্রায়ই, যোগাযোগের তথ্যটি ভিজ্যুয়াল, মৌখিক এবং লিখিত যোগাযোগের দক্ষতাগুলির প্রয়োজন।
অংক
বিশ্লেষণ, সৃজনশীলতা এবং যোগাযোগের মতো নরম দক্ষতাগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কঠিন দক্ষতা কাজের জন্যও গুরুত্বপূর্ণ। একটি তথ্য বিজ্ঞানী গণিত দক্ষতা প্রয়োজন, বিশেষত multivariable ক্যালকুলাস এবং রৈখিক বীজগণিত মধ্যে।
প্রোগ্রামিং
ডেটা বিজ্ঞানী মৌলিক কম্পিউটার দক্ষতা প্রয়োজন, কিন্তু প্রোগ্রামিং দক্ষতা বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ। কোড সক্ষম হচ্ছে প্রায় কোনো তথ্য বিজ্ঞানী অবস্থানের জন্য সমালোচনামূলক। জাভা, আর, পাইথন বা এসকিউএল এর মতো প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজগুলি গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা সায়েন্টিস্ট দক্ষতা
এ-সি
- উপযোগীকরণ
- আলগোরিদিম
- আলগোরিদিমজাত
- বিশ্লেষণাত্মক
- বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- AppEngine
- দৃঢ়তাসূচনা
- ডেস্কটপ AWS
- বড় ডেটা
- সি ++
- সহযোগিতা
- যোগাযোগ
- কম্পিউটার দক্ষতা
- ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল নির্মাণ
- পরামর্শকারী
- নন-টেকনিক্যাল লোকজনকে প্রযুক্তিগত তথ্য প্রদান করা
- CouchDB
- অ্যালগোরিদম তৈরি করা
- তথ্য নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে নিয়ন্ত্রণ নির্মাণ
- সৃজনশীলতা
- জটিল চিন্তা
- অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক অংশীদারদের সাথে সম্পর্ক গড়ে তোলা
- গ্রাহক সেবা
ডি-জে
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডাটা ম্যানিপুলেশন
- ডেটা রঙ্গলিং
- ডেটা বিজ্ঞান সরঞ্জাম
- ডেটা সরঞ্জাম
- ডেটা মাইনিং
- D3.js
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত গাছ
- উন্নয়ন
- দলিল
- আনন্দের অঙ্কন
- ই সি এল
- নতুন বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি মূল্যায়ন
- একটি দ্রুত-পিসিত পরিবেশে সঞ্চালন
- সুবিধাগুলি মিটিং
- বিস্তারণ
- Google ভিজুয়ালাইজেশন API
- Hadoop এর
- HBase
- উচ্চ শক্তি
- তথ্য পুনরুদ্ধারের তথ্য সেট
- ডেটা ব্যাখ্যা করছে
- জাভা
এল-পি
- নেতৃত্ব
- রৈখিক বীজগণিত
- যুক্তিযুক্ত চিন্তা
- মেশিন লার্নিং মডেল
- মেশিন শিক্ষণ কৌশল
- অংক
- মতলব
- মেন্টরিং
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মাইক্রোসফট এক্সেল
- খনি সোশ্যাল মিডিয়া ডেটা
- মডেলিং ডেটা
- মডেলিং সরঞ্জাম
- Multivariable ক্যালকুলাস
- পার্ল
- পাওয়ার পয়েন্ট
- উপহার
- সমস্যা সমাধান
- ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন উত্পাদন
- প্রকল্প ব্যবস্থাপনা
- প্রকল্প পরিচালন পদ্ধতি
- প্রকল্প সময়সীমা
- প্রোগ্রামিং
- আইটি পেশাদারদের জন্য গাইডিং প্রদান
- পাইথন
আর-ওয়াট
- আর
- Raphaël.js
- প্রতিবেদন
- রিপোর্টিং টুল সফটওয়্যার
- রিপোর্টিং সরঞ্জাম
- প্রতিবেদন
- গবেষণা
- অনুসন্ধাষ়ক
- ঝুঁকি মডেলিং
- এসএএস
- স্ক্রিপ্টিং ভাষা
- আত্মপ্রশিক্ষিত
- এসকিউএল
- পরিসংখ্যান
- স্ট্যাটিসটিকাল লার্নিং মডেল
- পরিসংখ্যানগত মডেলিং
- অবেক্ষণমূলক
- মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ
- উদ্যোগ গ্রহণ
- পরীক্ষা হাইপোথিসিস
- প্রশিক্ষণ
- মৌখিক
- স্বাধীনভাবে কাজ
- লেখা
আরও পড়ুন: ডেটা বিজ্ঞান পেশা শিরোনাম
সম্পর্কিত প্রবন্ধ: নরম বনাম হার্ড দক্ষতা | আপনার সারসংকলন কিওয়ার্ড অন্তর্ভুক্ত করুন | রিমাইজ এবং কভার লেটার জন্য কীওয়ার্ডের তালিকা। | টিমওয়ার্ক দক্ষতা | দক্ষতা তালিকা পুনরায় চালু করুন