Forskare inom datavetenskap – jobb i Finland
Forskare inom datavetenskap hittar och tolkar rika datakällor, hanterar stora datamängder, slår samman datakällor, ser till att data är enhetliga och skapar visualiseringar som gör datan förståelig. De bygger matematiska modeller med hjälp av data, presenterar och förmedlar dataanalyser och rön till specialister och forskare i teamet och vid behov till icke-experter samt rekommenderar olika sätt att tillämpa data.
Forskare inom datavetenskap - Vilka färdigheter är obligatoriska?
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
Analysera data insamlade från källor som marknadsuppgifter, vetenskapliga rapporter, kundkrav och frågeformulär som är aktuella och relevanta, i syfte att bedöma utvecklingen och innovationen inom olika kompetensområden.
Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
Tillämpa matematiska metoder och använda beräkningsteknik för att utföra analyser och finna lösningar på specifika problem.
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
Bygga rekommendationssystem baserade på stora datamängder med hjälp av programmeringsspråk eller datorverktyg för att skapa en underklass av informationsfiltreringssystem som syftar till att förutse betyg eller preferenser som en användare ger en produkt.
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.
Utarbeta ett utkast till databasschema genom att följa reglerna för relationsdatabassystem (RDBMS) för att skapa en logiskt ordnad grupp av objekt, t.ex. tabeller, kolumner och processer.
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
Samla in data genom att designa och tillämpa söknings- och urvalsmetoder.
Studiet av statistiska teorier, metoder och praxis såsom insamling, organisering, analys, tolkning och presentation av data. Statistiken behandlar alla aspekter av data, inbegripet planering av datainsamling i fråga om projektering och experiment för att förutse och planera arbetsrelaterad verksamhet.
Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
Standardiserade datorspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som söks.
Utveckla och hantera metoder och strategier som syftar till att maximera datakvalitet och statistisk effektivitet vid insamling av data, för att säkerställa att insamlade data optimeras för vidare bearbetning.
De nätbaserade verktyg som analyserar, sammanställer och presenterar flerdimensionella data som gör det möjligt för användare att på ett interaktivt och selektivt sätt hämta och visa data ur specifika synvinklar.
Skapa visuella representationer av data, såsom kurvor eller diagram, för att underlätta förståelse.
Utarbeta forskningsdokument eller ge presentationer för att rapportera resultaten av ett genomfört forsknings- och analysprojekt, med angivande av de analysförfaranden och analysmetoder som lett fram till resultaten samt potentiella tolkningar av resultaten.
Utforma specialanpassad programvara för databehandling genom att välja ut och använda lämpligt datorprogrammeringsspråk, så att ett IKT-system kan producera begärda resultat utifrån förväntade indata.
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
Forskare inom datavetenskap - Vilka färdigheter är nyttiga men inte obligatoriska?
Övervaka det klassificeringssystem som en organisation använder för att organisera sina data. Utse en ägare till varje datakoncept eller en kombination av koncept och fastställa värdet på varje datapost.
De verktyg som används för att omvandla stora mängder rådata till relevant och användbar affärsinformation.
MDX är ett sökspråk för hämtning av information från en databas och av handlingar som innehåller den information som behövs. Den har utarbetats av programvaruföretaget Microsoft.
Datorspråket XQuery är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Utforska stora datamängder för att avslöja mönster med hjälp av statistik, databassystem eller artificiell intelligens och presentera informationen på ett begripligt sätt.
Kombinera data från källor för att ge en enhetlig bild av uppsättningen data.
Övervaka bestämmelser och använda IKT-teknik för att definiera systemarkitekturen och kontrollera insamling, lagring, konsolidering, sammanställning, organisering och användning av data inom en organisation.
Specificera de kriterier med hjälp av vilka datakvaliteten mäts för affärsändamål, t.ex. inkonsekvenser, ofullständighet, användbarhet och precision.
Datorspråket SPARQL är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Hantera alla typer av dataresurser under hela deras livscykel genom att utföra dataprofilering, valideringsanalyser, standardisering, identitetsuppdelning, rensning, utökning och granskning. Se till att alla data är ändamålsenliga med hjälp av specialiserade IKT-verktyg i syfte att uppfylla kvalitetskriterierna för data.
Dataspråket LDAP är ett frågespråk som används för att hämta information från en databas eller för att hämta dokument som innehåller den information som eftersöks.
Den information som inte är ordnad på ett fördefinierat sätt eller inte har en fördefinierad datamodell och är svår att förstå och hitta utan användning av tekniker som t.ex. datautvinning.
LINQ är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Microsoft.
Processen för att identifiera datafrågor med hjälp av kvalitetsindikatorer, mått och mätvärden för att planera strategier för rensning av data och strategier för databerikning enligt datakvalitetskriterier.
N1QL är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Couchbase.
Använda specifika tekniker och metoder för att analysera datakraven i en organisations affärsprocesser i syfte att skapa modeller för dessa data, t.ex. konceptuella, logiska och fysiska modeller. De olika modellerna har särskilda strukturer och format.