15-2051.00 Heldere vooruitzichtenLeerlingschap
Datawetenschappers
Junior Data-analistSenior Data-analistHoofddata-ingenieurMachine Learning-ingenieurDatawetenschapperKwantitatieve analistDatamining-expertNLP-ingenieur
Ontwikkel en implementeer een reeks technieken of analysetoepassingen om ruwe gegevens om te zetten in betekenisvolle informatie met behulp van datageoriënteerde programmeertalen en visualisatiesoftware. Pas datamining, datamodellering, natuurlijke taalverwerking en machinaal leren toe om informatie uit grote gestructureerde en ongestructureerde datasets te extraheren en te analyseren. Visualiseer, interpreteer en rapporteer gegevensbevindingen. Kan dynamische gegevensrapporten maken.
Carrièrecluster:Digitale technologie
Beroepsfamilie:Computer en Wiskunde
Beroepszone:Taakzone vier: aanzienlijke voorbereiding vereist
STEM:Onderzoek, ontwikkeling, ontwerp en beoefenaars
Industrie:Beheer van bedrijven en ondernemingen
Technologietools
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashCC#C++DockerElasticsearchGitGitHubGoIBM SPSS StatisticsJavaScriptJavaScript Object Notation JSONJenkins CIKubernetesLinuxMicrosoft AccessMicrosoft Azure softwareMicrosoft ExcelMicrosoft Office softwareMicrosoft Power BIMicrosoft PowerPointPerlScalaRMicrosoft SQL ServerNoSQLPostgreSQLMongoDBOracle JavaTableauPythonPyTorchRubySASTensorFlowShell scriptSnowflakeStructured query language SQLTeradata DatabaseThe MathWorks MATLABUNIX
Belangrijkste taken
- Pas algoritmen voor functieselectie toe op modellen die interessante uitkomsten voorspellen, zoals verkopen, personeelsverloop en gebruik in de gezondheidszorg.
- Pas steekproeftechnieken toe om de te onderzoeken groepen te bepalen of gebruik volledige opsommingsmethoden.
- Vergelijk modellen met behulp van statistische prestatiestatistieken, zoals verliesfuncties of het aandeel van de verklaarde variantie.
- Maak grafieken, diagrammen of andere visualisaties om de resultaten van data-analyse over te brengen met behulp van gespecialiseerde software.
- Mondelinge of schriftelijke presentaties geven van de resultaten van wiskundige modellering en data-analyse aan management of andere eindgebruikers.
- Ontwerp enquêtes, opiniepeilingen of andere instrumenten om gegevens te verzamelen.
- Identificeer bedrijfsproblemen of managementdoelstellingen die kunnen worden aangepakt door middel van data-analyse.
- Identificeer relaties en trends of factoren die de resultaten van onderzoek kunnen beïnvloeden.
- Beveel datagestuurde oplossingen aan bij de belangrijkste belanghebbenden.
- Test, valideer en herformuleer modellen om nauwkeurige voorspellingen van interessante resultaten te garanderen.
- Schrijf nieuwe functies of applicaties in programmeertalen om analyses uit te voeren.
- Lees wetenschappelijke artikelen, conferentiepapers of andere onderzoeksbronnen om opkomende analytische trends en technologieën te identificeren.
- Identificeer oplossingen voor zakelijke problemen, zoals budgettering, personeelsbezetting en marketingbeslissingen, met behulp van de resultaten van data-analyse.
- Reinig en manipuleer ruwe gegevens met behulp van statistische software.
- Analyseer, manipuleer of verwerk grote hoeveelheden gegevens met behulp van statistische software.
- Oplossingen voorstellen op het gebied van techniek, wetenschappen en andere gebieden met behulp van wiskundige theorieën en technieken.
Maak een cv voor Datawetenschappers
Maak een professioneel, ATS-geoptimaliseerd cv op maat van dit carrièrepad.
Interesses
Onderzoekend
100
Conventioneel
73
Artistiek
27
Realistisch
19
Ondernemend
12
Sociaal
11
Werkstijlen
Aandacht voor details
100%
Intellectuele nieuwsgierigheid
100%
Innovatie
81%
Betrouwbaarheid
79%
Prestatieoriëntatie
71%
Integriteit
70%
Tolerantie voor dubbelzinnigheid
66%
Aanpassingsvermogen
62%
Doorzettingsvermogen
61%
Initiatief
51%
Zelfvertrouwen
48%
Voorzichtigheid
46%
Stresstolerantie
38%
Zelfbeheersing
25%
Samenwerking
24%
Bescheidenheid
19%
Optimisme
14%
Leiderschapsoriëntatie
12%
Oprechtheid
11%
Sociale Oriëntatie
10%
Empathie
4%
Klaar om een carrière als Datawetenschappers na te streven?
Maak een professioneel cv dat de juiste vaardigheden en ervaring voor deze rol benadrukt.
Maak nu je cv