ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت کی فہرست اور مثالیں

"ڈیٹا سائنسدان" یہ ایک وسیع اصطلاح ہے جس میں کئی قسم کے کیریئرز کا حوالہ دیا جا سکتا ہے. عموما، ایک ڈیٹا سائنسدان سائنسی عملوں کے بارے میں جاننے کے لئے اعداد و شمار کا تجزیہ کرتا ہے. ڈیٹا سائنس میں کچھ نوکری کے عنوان میں اعداد و شمار کے تجزیہ کار، ڈیٹا انجینئر، کمپیوٹر اور انفارمیشن ریسرچ سائنسدان، آپریشن ریسرچ تجزیہ کار، اور کمپیوٹر سسٹم تجزیہ کار شامل ہیں.

اعداد و شمار سائنسدان مختلف صنعتوں میں کام کرتے ہیں، جس سے ٹیک تک طبع حکومت اداروں تک. ڈیٹا سائنس میں ایک نوکری کی اہلیت مختلف ہوتی ہے کیونکہ عنوان بہت وسیع ہے. تاہم، کچھ مہارت کار آجرز تقریبا ہر ڈیٹا سائنسدان میں نظر آتے ہیں. ڈیٹا سائنسدان مضبوط اعداد و شمار، تجزیاتی اور رپورٹنگ کی مہارت کی ضرورت ہے.

یہاں اعداد و شمار کے لئے سائنسدانوں کی مہارت کی ایک فہرست ہے، کور خط، نوکری ایپلی کیشنز اور انٹرویو. پانچ اہم ترین اعداد و شمار سائنسدانوں کی مہارتوں کی ایک تفصیلی فہرست میں شامل ہے، متعلقہ مہارتوں اور کام کی ذمہ داریوں کی فہرستوں کے ساتھ.

مہارت کی فہرست کا استعمال کرنے کے لئے تجاویز

ایک دوبارہ شروع اور کور کا خط تیار کرنے کا ایک اہم حصہ جو ملازمتوں کے ذریعہ محسوس ہوتا ہے وہ ممکنہ طور پر بہت سے ملازمتوں کے مطلوبہ مطلوبہ الفاظ اور مطلوبہ الفاظ کے جملے شامل کرنا ہے. یہ اس لیے ہے کہ کمپنیوں کو ملازمتوں سے پہلے ہی خود کار طریقے سے درخواست دہندگان سے باخبر رکھنے والے نظام سے متعلق ٹیسٹنگ سسٹم (اے ٹی ایس سسٹم) کا استعمال کیا جاسکتا ہے. آپ کے دوبارہ شروع ہونے والے زیادہ مطلوبہ الفاظ، زیادہ تر ممکنہ طور پر اے ٹی ایس سسٹم کی طرف سے پہلا کٹ منتقل کرنا ہے اور بالآخر، ملازمت کے مینیجر کی انسانی آنکھ تک پہنچنا.

یہاں درج کردہ شرائط ای ٹی ایس سسٹم میں پروگرام کی جانے والی سب سے زیادہ مطلوبہ مطلوبہ الفاظ میں شامل ہیں اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لئے ملازمت میں استعمال کیا جاتا ہے. لہذا، آپ کو ان مطلوبہ الفاظ کے بہت سے جملے کو اپنے دوبارہ شروع میں شامل کرنے کی کوشش کرنی چاہئے - قابلیت کے ابتدائی خلاصہ میں، آپ کے کام کی سرگزشت سیکشن میں، اور آپ کے ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی مہارت کی وضاحت کی ٹیک ٹیبل میں.

آپ کو اپنے پوشیدہ خط میں ان مہارتوں کا سب سے اہم اور آپ کے ذاتی انٹرویو کے دوران، آخر میں، آپ کا حکم بھی دینا چاہئے. ان وضاحتوں کو بڑھانے کے لئے یقینی بنائیں کہ مخصوص کاموں یا ٹریننگ کی ترتیب میں آپ نے ہر مہارت کو کس طرح استعمال کیا ہے.

آپ کے مطلوبہ الفاظ میں سے جس میں آپ کو لازمی طور پر شامل ہونا چاہئے آپ کا بہترین گائیڈ ہے. ہر کام جس میں آپ لاگو ہوتے ہیں وہ مختلف مہارت اور تجربات کی ضرورت ہوتی ہے، لہذا اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کو ملازمت کی تفصیل سے احتیاط سے پڑھ سکیں اور آجر کے ذریعہ درج کردہ مہارتوں پر توجہ مرکوز کریں.

اوپر پانچ ڈیٹا سائنسدانوں کی مہارت

تجزیاتی

شاید اعداد و شمار سائنسدان کے لئے سب سے اہم مہارت معلومات کا تجزیہ کرنے کے قابل ہے. ڈیٹا سائنسدانوں کو نظر آتے ہیں اور سمجھتے ہیں، اعداد و شمار کے بڑے اعداد و شمار. انہیں ڈیٹا میں پیٹرن اور رجحانات دیکھنے اور ان کے پیٹرن کی وضاحت کرنے کے قابل ہونا پڑے گا. یہ سب مضبوط تجزیاتی مہارت حاصل کرتا ہے.

• تجزیاتی اوزار
• تجزیات
• بڑا ڈیٹا
• تشخیصی ماڈل تعمیر
• ڈیٹا کی درستگی کو یقینی بنانے کیلئے کنٹرول بنانا
• اہم سوچ
• ڈیٹا
• ڈیٹا تجزیہ
• ڈیٹا تجزیات
• ڈیٹا مینیوشن
• ڈیٹا ونگنگ
• ڈیٹا سائنس کے اوزار / ڈیٹا کے اوزار
• اعداد و شمار کوجھنا
• نئے تجزیاتی طریقوں کا اندازہ
• ڈیٹا کی تشریح
• میٹرکس
• کان کنی سوشل میڈیا ڈیٹا
• ماڈلنگ ڈیٹا
• ماڈلنگ کے اوزار
• پیدا کرنے والی ڈیٹا بظاہر
• تحقیق
• خطرہ ماڈلنگ
• ہائپوٹھھیوں کی جانچ

تخلیقی

سائنسدان کا ایک اچھا ڈیٹا تخلیقی ہونے کا بھی مطلب ہے. سب سے پہلے، آپ کو اعداد و شمار میں رجحانات کے موقع پر تخلیقی صلاحیتوں کا استعمال کرنا ہوگا. دوسرا، آپ کو ڈیٹا کے درمیان کنکشن بنانے کی ضرورت ہے جو ممکن نہیں ہوسکتی. یہ بہت تخلیقی سوچ لیتا ہے. آخر میں، آپ کو یہ ڈیٹا اس طرح کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے کہ آپ کی کمپنی میں عملدرآمدوں سے واضح ہے. یہ اکثر تخلیقی تعارف اور وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے.

• اطلاق
• غیر تکنیکی لوگوں کو تکنیکی معلومات کا حوالہ دیتے ہوئے
• فیصلہ کرنا
• فیصلے کے درخت
• تیز رفتار ماحول میں عملدرآمد
• منطقی سوچ
• مسئلہ حل کرنا
• آزادانہ طور پر کام کرنا

مواصلات

اعداد و شمار سائنسدانوں کو صرف اعداد و شمار کا تجزیہ نہیں کرنا پڑتا ہے، لیکن انہیں اس ڈیٹا کو دوسروں کو بھی سمجھنا ہوگا. وہ لوگوں کو اعداد و شمار سے بات کرنے کے قابل ہونا چاہئے، اعداد و شمار میں پیٹرن کی اہمیت کی وضاحت کرتے ہیں، اور حل پیش کرتے ہیں. اس میں پیچیدہ تکنیکی مسائل کو سمجھنے میں آسان طریقے سے وضاحت کرنا شامل ہے. اکثر، مواصلات کے اعداد و شمار بصری، زبانی، اور تحریری مواصلات کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے.

• تعصب
• اشتراک
• مشاورت
• اندرونی اور بیرونی اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تعلقات کاشت
• کسٹمر سروس
• دستاویزات
• ڈرائنگ اتفاق رائے
• سہولیات کی سہولیات
• قیادت
• مشورہ
• پیشکش
• کام کی ترتیب لگانا
• پراجیکٹ مینجمنٹ کے طریقوں
• پروجیکٹ ٹائم لائنز
• آئی ٹی پروفیشنلز کے لئے ہدایات فراہم کرنا
• رپورٹنگ
• نگرانی کی مہارت
• تربیت
• زبانی مواصلات
• لکھنا

ریاضی

جبکہ تجزیہ، تخلیقی، اور مواصلات کی طرح نرم مہارت اہم ہیں، نوکری کے لئے سخت مہارت بھی اہم ہیں. ایک ڈیٹا سائنسدان ریاضی کی مہارت کی ضرورت ہے، خاص طور پر کثیر قابل حساب حساب اور لکیری الجرا میں.

• الگورتھم
• الگورتھم تخلیق
• معلومات کی بازیابی ڈیٹا سیٹ
• لینر الجبرا
• مشین سیکھنا ماڈل
• مشین سیکھنا تکنیک
• کثیر قابل حساب حساب
• اعداد و شمار
• اعداد و شمار سیکھنا ماڈل
• شماریاتی ماڈلنگ

پروگرامنگ اور تکنیکی منافع

ڈیٹا سائنسدان بنیادی کمپیوٹر کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن پروگرامنگ کی مہارت خاص طور پر اہم ہے. کوڈ کرنے کے قابل ہونے سے تقریبا کسی بھی ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے اہم ہے. Java، R، Python، یا SQL جیسے پروگرامنگ زبانوں کا علم ضروری ہے.

• AppEngine
• ایمیزون ویب سروسز (AWS)
• C ++
• کمپیوٹر کی صلاحیتیں
• سوفی ڈی بی
• جے ایس
• ECL
• بہاؤ
• گوگل کی تصویری API
• ہپپ
• HBase
• جاوا
• Matlab
• مائیکروسافٹ ایکسل
• پرل
• پاور پوائنٹ
• پادری
• آر
• جے ایس
• رپورٹنگ کا آلہ سافٹ ویئر
• SAS
• سکرپٹ زبانیں
• SQL
• ٹیبلیو

ڈیٹا سائنسدانوں کے لئے نوکری آؤٹ لک

لیبر کے اعداد و شمار کے مطابق، 2016 میں کمپیوٹر اور انفارمیشن ریسرچ سائنسدانوں کے طور پر 27،900 افراد کو ملازم کیا گیا تھا. 2017 میں ان کی میڈیکل سالانہ تنخواہ 114،520 تھی. اس میدان میں کیریئر کے مواقع کی پیش گوئی کی جاتی ہے کہ 20 فیصد 2026 تک، اوسط سے کہیں زیادہ تیز ہو.