Un scientifique des données est un professionnel qui est responsable de la collecte, de l’analyse et de l’interprétation des données. Ils utilisent leurs conclusions pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs opérations. Les spécialistes des données ont généralement une formation en mathématiques, en statistiques, en informatique et/ou en sciences de l’information.
Les data scientists travaillent généralement dans des domaines tels que les affaires, la santé, le gouvernement et le milieu universitaire. Ils peuvent également travailler dans d’autres secteurs, tels que les médias et le divertissement, où les données deviennent de plus en plus importantes.
Comment répertorier les compétences de Data Scientist sur un CV :
La meilleure façon de répertorier les compétences des scientifiques de données sur un CV est d’utiliser une section de compétences. Cette section doit être placée près du haut du CV, sous les informations de contact. La section des compétences doit être une liste à puces des compétences les plus pertinentes pour le poste.
Points à considérer lors de la rédaction de la section des compétences du CV :
- Utilisez des verbes d’action pour décrire vos compétences
- Utiliser un jargon spécifique à l’industrie
- Classez vos compétences par ordre d’importance
- Utilisez les données pour sauvegarder vos compétences
Top 20 des compétences d’un CV de Data Scientist :
- Exploration de données
- L’analyse des données
- Visualisation de données
- Apprentissage automatique
- analyses statistiques
- Programmation (Python, R, SQL, etc.)
- La modélisation des données
- Entreposage de données
- L’intelligence d’entreprise
- Rapports
- Gestion de projet
- Communication
- Esprit critique
- Résolution de problème
- Gestion du temps
- Organisme
- Attention au détail
- La créativité
- travail en équipe
- Curiosité
Emplois qui exigent des compétences de Data Scientist :
- Analyste de données
- Analyste d’affaires
- Ingénieur de données
- Ingénieur Big Data
- Scientifique des données
- Ingénieur en apprentissage automatique
- Architecte de données
- Administrateur de base de données
- Statisticien
- Chercheur