Las organizaciones que buscan tomar decisiones estratégicas o impulsar la innovación a través de los datos seguramente contratarán a un científico de datos altamente cualificado. Sin embargo, encontrar al talento ideal no es tarea fácil debido a la combinación de habilidades técnicas y blandas que implica el puesto. Se analizarán brevemente las competencias importantes que debe poseer un científico de datos, seguido de algunos consejos para la elaboración eficaz de la evaluación de habilidades, y el artículo concluye con un análisis sobre cómo desarrollar dichas competencias dentro de un equipo ya existente.
- Las 6 habilidades más importantes que necesitan los científicos de datos
- ¿Cómo crear una evaluación de habilidades de científico de datos con OnlineExamMaker?
- ¿Cómo desarrollar las habilidades de ciencia de datos de sus empleados?
Las 6 habilidades más importantes que necesitan los científicos de datos
1. Análisis matemático y estadístico
La estadística y las matemáticas son la base de la ciencia de datos. Un científico de datos, con gran capacidad de expresión, debe analizar los datos en busca de tendencias, variación y la relación entre las diferentes variables involucradas. Un conocimiento profundo de regresión, prueba de hipótesis y teoría de la probabilidad, entre otros conceptos, es fundamental para extraer información útil de conjuntos de datos complejos.
2. Habilidades de programación
Se requieren habilidades de programación en Python o R para la manipulación y el análisis de datos, así como para el aprendizaje automático. De hecho, todo buen científico de datos no debería tener miedo de escribir código para automatizar rutinas de procesamiento de datos o para implementar un algoritmo de modelado predictivo.
3. Wrangling – visualización de datos
Las habilidades clave que un científico de datos debe poseer incluyen la limpieza, el procesamiento y la visualización de datos. Esto se puede facilitar aún más familiarizándose con bibliotecas como Pandas y NumPy para procesar los datos y luego usando Matplotlib y Tableau para la visualización. El objetivo es transformar datos desordenados en un formato comprensible para las partes interesadas que tomarán medidas basadas en la información.
4. Aprendizaje automático e IA
Comprender los algoritmos y marcos de aprendizaje automático es importante, ya que, con frecuencia, un científico de datos crea e implementa modelos para resolver ciertos problemas de negocio. El conocimiento del aprendizaje supervisado y no supervisado, junto con la experiencia en el uso de plataformas como TensorFlow o Scikit-learn, puede ser un factor diferenciador para un candidato.
5. Perspicacia empresarial
Un buen científico de datos debe, sobre todo, comprender el contexto empresarial. Esto se refiere a la capacidad de transformar la información obtenida de los datos en una estrategia empresarial ejecutable y de comunicarse eficazmente con las partes interesadas no técnicas para que todos estén alineados e informados.
6. Trabajo en equipo y habilidades de comunicación
Por lo tanto, la colaboración y la comunicación serán esenciales, ya que los científicos de datos trabajan en estrecha colaboración con equipos multifuncionales. La presentación clara de los hallazgos y el trabajo en equipo contribuirán en gran medida a aumentar el impacto del trabajo realizado.
¿Cómo crear una evaluación de habilidades de científico de datos con OnlineExamMaker?
La clave para contratar al científico de datos adecuado reside en crear una evaluación de habilidades sólida, para lo cual una plataforma como OnlineExamMaker te ayudará a superarla sin problemas. Aquí tienes los pasos para diseñar una evaluación eficaz.
Cree su próxima prueba/examen con OnlineExamMaker
Paso 1: Iniciar sesión y configurar la cuenta
Inicie sesión en su cuenta en OnlineExamMaker para crear un nuevo examen, como un nombre y una introducción, como por ejemplo "Evaluación de habilidades del científico de datos".
Paso 2: Diseñar categorías de preguntas
Organice su examen en secciones según habilidades clave como programación, análisis estadístico, aprendizaje automático, manipulación de datos, visualización de datos y big data.
Paso 3: Elige los tipos de preguntas
Seleccione el tipo de pregunta para cada categoría, como opción múltiple, tareas de codificación o ensayos. Puede crear preguntas de hasta 10 tipos en el banco de preguntas de OnlineExamMaker.
Paso 4: Crear y agregar preguntas
Prepare preguntas prácticas y teóricas y agréguelas a OnlineExamMaker. Incluya recursos relevantes, como entornos de programación o conjuntos de datos.
Paso 5: Establecer puntuaciones y tiempos
Configurar la calificación, el tiempo (p. ej., 60-90 minutos) y la importancia de las secciones. Para evitar trampas durante la evaluación en línea, puede habilitar la supervisión por cámara web en este paso.
Paso 6: Iniciar la evaluación
Comparte el enlace del examen con los participantes y haz un seguimiento de su rendimiento. Revisa los resultados al finalizar.
¿Cómo desarrollar las habilidades de ciencia de datos de sus empleados?
Invertir en el crecimiento de los empleados existentes puede ser una medida tan eficaz como reclutar a nuevos empleados. Algunos enfoques eficaces serían uno o más de los siguientes:
Programas de formación que ofrecemos
Brindar capacitación o sesiones de taller en las habilidades básicas de habilitación de la ciencia de datos, combinadas con el trabajo con instructores capaces o cursos en línea, lo que mejorará en gran medida el conocimiento y la capacidad de los empleados.
Se fomentan los proyectos prácticos
Ofrezca a sus empleados la oportunidad de trabajar en proyectos reales que requieran habilidades en ciencia de datos. Las aplicaciones prácticas les ayudarán a aprender y a mejorar su capacidad para resolver problemas.
Mentoría y aprendizaje entre pares
Fomentar el intercambio de conocimientos bajo una cultura de tutoría haciendo que los científicos de datos más experimentados guíen a aquellos que tienen menos experiencia, tal vez a través de reuniones de equipo periódicas o grupos de estudio.
Acceda a herramientas y recursos
Mantenga a su equipo al día con las últimas novedades en ciencia de datos mediante herramientas, software y otros recursos. Se pueden ofrecer suscripciones a revistas o plataformas en línea relevantes para el aprendizaje continuo.
Sólo para que lo sepas
Con el software de cuestionarios OnlineExamMaker , cualquiera puede crear y compartir evaluaciones de habilidades profesionales en línea fácilmente.
Fomentar la participación en hackatones y competiciones
Apoye a sus empleados en la participación en competiciones de ciencia de datos o hackatones. Eventos como estos son una excelente manera de desarrollar habilidades prácticas y fomentar el trabajo en equipo en un entorno competitivo.
La evaluación y el desarrollo de habilidades en ciencia de datos son fundamentales para contratar y fomentar el mejor talento. Una organización puede crear un equipo competente en ciencia de datos definiendo competencias clave, utilizando eficazmente herramientas de evaluación como OnlineExamMaker e invirtiendo en el desarrollo de sus empleados. Este proceso permitirá tomar mejores decisiones de contratación y garantizará el crecimiento y la adaptación continuos de su equipo en este campo en constante evolución. Aproveche el potencial de las evaluaciones de competencias con OnlineExamMaker y capacite a su organización para prosperar en la era de la información.