Organisasi yang ingin membuat keputusan strategis atau mendorong inovasi melalui data pasti akan mempekerjakan ilmuwan data yang berkualifikasi tinggi, tetapi menemukan bakat yang sempurna sama sekali tidak mudah karena perpaduan keterampilan teknis dan nonteknis yang dibutuhkan oleh pekerjaan tersebut. Kompetensi penting yang harus dimiliki oleh seorang ilmuwan data akan dibahas secara singkat, diikuti dengan beberapa kiat untuk menyusun penilaian keterampilan secara efektif, dan pembahasan tentang cara mengembangkan kompetensi tersebut di dalam tim yang sudah ada akan menjadi penutup artikel ini.
- 6 Keterampilan Penting yang Diperlukan untuk Ilmuwan Data
- Bagaimana Membuat Penilaian Keterampilan Ilmuwan Data dengan OnlineExamMaker?
- Bagaimana Mengembangkan Keterampilan Ilmu Data Karyawan Anda?
6 Keterampilan Penting yang Diperlukan untuk Ilmuwan Data
1. Analisis matematika dan statistik
Statistik dan matematika merupakan tulang punggung ilmu data yang kuat. Agar pandai berbicara, seorang ilmuwan data harus menganalisis data untuk mengetahui tren, variasi, dan hubungan antara berbagai variabel yang terlibat. Pengetahuan mendalam tentang regresi, pengujian hipotesis, dan teori probabilitas, di antara konsep-konsep lainnya, sangat penting untuk menguraikan wawasan yang berguna dari kumpulan data yang kompleks.
2. Keterampilan pemrograman
Keterampilan pemrograman Python atau R diperlukan untuk manipulasi data, analisis, dan pembelajaran mesin. Faktanya, setiap ilmuwan data yang baik tidak perlu takut menulis kode untuk mengotomatiskan beberapa rutinitas pemrosesan data atau untuk mengimplementasikan algoritma untuk pemodelan prediktif.
3. Wrangling – visualisasi data
Keterampilan utama yang harus dimiliki oleh seorang ilmuwan data meliputi pembersihan, pemrosesan, dan visualisasi data. Hal ini dapat lebih difasilitasi dengan membiasakan diri dengan pustaka seperti Pandas dan NumPy untuk memproses data dan kemudian menggunakan Matplotlib dan Tableau untuk visualisasi. Tujuannya adalah untuk mengambil data yang berantakan dan mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami oleh para pemangku kepentingan yang akan mengambil tindakan berdasarkan informasi tersebut.
4. Pembelajaran mesin dan AI
Memahami algoritma dan kerangka kerja pembelajaran mesin penting karena, sangat sering, seorang ilmuwan data membangun dan menerapkan model untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Pengetahuan tentang pembelajaran terbimbing dan tak terbimbing, bersama dengan pengalaman dalam penggunaan platform seperti TensorFlow atau Scikit-learn, dapat membedakan pelamar.
5. Ketajaman bisnis
Seorang ilmuwan data yang baik harus, pertama-tama, memahami konteks bisnis. Ini mengacu pada kemampuan untuk mengubah wawasan dari data menjadi strategi bisnis yang dapat dijalankan dan mampu berkomunikasi secara efektif dengan pemangku kepentingan non-teknis sehingga semua pihak selaras dan terinformasi.
6. Keterampilan kerja tim dan komunikasi
Oleh karena itu, kolaborasi dan komunikasi akan menjadi hal yang penting, karena ilmuwan data bekerja sama erat dengan tim lintas fungsi. Penyajian temuan dan kerja sama tim yang jelas akan sangat membantu dalam meningkatkan dampak pekerjaan yang dilakukan.
Bagaimana Membuat Penilaian Keterampilan Ilmuwan Data dengan OnlineExamMaker?
Tulang punggung perekrutan ilmuwan data yang tepat adalah menciptakan penilaian keterampilan yang solid, yang mana platform seperti OnlineExamMaker akan membantu Anda melewatinya dengan lancar. Berikut adalah langkah-langkah untuk merancang penilaian yang efektif.
Buat Kuis/Ujian Anda Berikutnya dengan OnlineExamMaker
Langkah 1: Masuk dan pengaturan akun
Masuk ke akun Anda di OnlineExamMaker untuk membuat ujian baru, seperti nama dan pengantar, seperti "Penilaian Keterampilan Ilmuwan Data."
Langkah 2: Rancang kategori pertanyaan
Atur ujian Anda ke dalam beberapa bagian berdasarkan keterampilan utama seperti pemrograman, analisis statistik, pembelajaran mesin, pengolahan data, visualisasi data, dan data besar.
Langkah 3: Pilih jenis pertanyaan
Pilih jenis pertanyaan untuk setiap kategori yang Anda pilih, seperti pilihan ganda, tugas pengkodean, atau esai. Anda dapat membuat pertanyaan hingga 10 jenis pertanyaan di Bank Soal OnlineExamMaker.
Langkah 4: Buat dan tambahkan pertanyaan
Siapkan pertanyaan praktis dan teoritis dan tambahkan ke OnlineExamMaker. Sertakan sumber daya yang relevan, seperti lingkungan pengkodean atau kumpulan data.
Langkah 5: Tetapkan skor dan waktu
Menetapkan penilaian, menetapkan waktu, misalnya, 60-90 menit, dan memberi bobot pada bagian-bagian berdasarkan tingkat kepentingan. Untuk mencegah kecurangan selama penilaian daring, Anda dapat mengaktifkan pengawasan webcam pada langkah ini.
Langkah 6: Luncurkan evaluasi
Bagikan tautan ujian kepada peserta dan lacak kinerja mereka. Tinjau hasil setelah selesai.
Bagaimana Mengembangkan Keterampilan Ilmu Data Karyawan Anda?
Berinvestasi dalam pertumbuhan karyawan yang sudah ada dapat menjadi tindakan yang sama kuatnya dengan merekrut karyawan baru. Beberapa pendekatan yang efektif adalah satu atau beberapa hal berikut:
Program pelatihan yang ditawarkan
Memberikan sesi pelatihan atau lokakarya mengenai keterampilan dasar ilmu data, dikombinasikan dengan bekerja sama dengan instruktur yang cakap atau kursus daring, yang akan meningkatkan pengetahuan dan kemampuan karyawan secara signifikan.
Proyek langsung didorong
Memberikan kesempatan kepada karyawan untuk mengerjakan proyek nyata yang membutuhkan keterampilan ilmu data. Aplikasi praktis akan membantu mereka belajar dan meningkatkan kemampuan memecahkan masalah.
Pendampingan dan pembelajaran antarteman
Dorong berbagi pengetahuan di bawah budaya bimbingan dengan meminta ilmuwan data yang lebih berpengalaman membimbing mereka yang kurang berpengalaman melalui rapat tim atau kelompok belajar rutin.
Akses alat dan sumber daya
Pastikan tim Anda selalu mengikuti perkembangan ilmu data terbaru melalui berbagai alat, perangkat lunak, dan sumber daya lainnya. Langganan jurnal atau platform daring yang relevan dapat diberikan untuk pembelajaran berkelanjutan.
Asal kamu tahu
Dengan perangkat lunak kuis OnlineExamMaker , siapa pun dapat membuat & berbagi penilaian keterampilan profesional daring dengan mudah.
Dorong partisipasi dalam hackathon dan kompetisi
Dukung karyawan Anda yang berpartisipasi dalam kompetisi ilmu data atau hackathon. Acara seperti ini merupakan cara yang baik untuk mengembangkan keterampilan praktis dan mendorong kerja sama tim dalam lingkungan yang kompetitif.
Penilaian dan pengembangan keterampilan ilmu data sangat penting dalam perekrutan dan pembinaan bakat terbaik. Suatu organisasi dapat menciptakan tim ilmu data yang cakap dengan mendefinisikan kompetensi utama, menggunakan alat penilaian seperti OnlineExamMaker secara efektif, dan berinvestasi dalam pengembangan karyawan. Proses ini akan menghasilkan keputusan perekrutan yang lebih baik dan memastikan pertumbuhan dan adaptasi tim Anda yang berkelanjutan di bidang yang berkembang pesat ini. Manfaatkan kekuatan penilaian kompetensi dengan OnlineExamMaker dan berdayakan organisasi Anda untuk berkembang di era informasi ini.