ハードスキル：
* 科学的方法： これは、観察、仮説の形成、実験、データ分析、結論の描画を含む科学的調査の基礎です。
* 批判的思考： 科学者は、情報を分析し、パターンを特定し、論理的な結論を描く必要があります。彼らは仮定に疑問を呈し、代替の説明を考慮することができなければなりません。
* 問題解決： 科学者は課題に直面し、革新的なソリューションを開発する必要があり、多くの場合、創造性と機知を使用しています。
* データ分析： 統計的方法を使用した実験または観察結果からのデータの分析は、結果を解釈し、意味のある結論を導き出すために重要です。
* 研究方法： 実験を設計する方法、データを収集し、結果を解釈する方法を知ることは、不可欠なスキルです。
* 技術スキル： これには、研究分野に固有のラボ機器、ソフトウェアプログラム、およびその他のツールを使用することが含まれます。
* 数学と統計： 多くの科学分野は、データ、モデルシステムを分析し、予測を行うために数学と統計に大きく依存しています。
* 通信： 科学者は、研究結果を他の科学者、一般、利害関係者に効果的に伝える必要があります。これには、科学論文の執筆、プレゼンテーションを行い、議論に従事することが含まれます。
ソフトスキル：
* コラボレーション： 科学研究では、他の科学者、技術者、または学生との協力が必要です。
* 通信： 口頭および書面の両方で、アイデアを効果的に伝えることができることは、調査結果を共有し、他の人と協力するために不可欠です。
* 組織： 科学者は、特に複数のプロジェクトや締め切りをジャグリングするときに、時間を効率的に組織し、管理する必要があります。
* 持続性： 科学的研究は困難な場合があり、科学者はset折に直面して持続的で回復力がある必要があります。
* 好奇心： 好奇心の強い感覚は、科学的調査と探求を推進するための鍵です。
* 創造性： 箱の外で考え、新しいアイデアとアプローチを思い付くことは、科学的なブレークスルーにとって非常に重要です。
* 適応性： 科学的世界は絶えず変化しているため、科学者は適応性があり、新しいテクニックとアプローチを学ぶ必要があります。
これらのスキルは相互接続されており、しばしば一緒に使用されます。たとえば、科学者は、批判的思考スキルを使用して実験からのデータ、コミュニケーションスキルを解釈して、会議で発見を提示する必要があり、研究プロジェクトで同僚と連携するためのコラボレーションスキルが必要です。
