Le organizzazioni che cercano di prendere decisioni strategiche o guidare l'innovazione attraverso i dati sono destinate ad assumere uno scienziato dei dati altamente qualificato, ma trovare quel talento perfetto non è affatto facile a causa del mix di competenze tecniche e trasversali implicate dal lavoro. Le competenze importanti che dovrebbero esistere in uno scienziato dei dati saranno brevemente discusse, seguite da alcuni suggerimenti per la costruzione efficace della valutazione delle competenze e una discussione su come sviluppare tali competenze all'interno di un team già esistente conclude l'articolo.
- Le 6 competenze più importanti richieste agli scienziati dei dati
- Come creare una valutazione delle competenze di uno scienziato dei dati con OnlineExamMaker?
- Come sviluppare le competenze di Data Science dei tuoi dipendenti?
Le 6 competenze più importanti richieste agli scienziati dei dati
1. Analisi matematica e statistica
La statistica e la matematica sono la solida spina dorsale della scienza dei dati. Essendo eloquente, uno scienziato dei dati dovrebbe analizzare i dati per individuare tendenze, variazioni e relazioni tra le diverse variabili coinvolte. Una conoscenza approfondita della regressione, dei test di ipotesi e della teoria della probabilità, tra gli altri concetti, è fondamentale per decifrare utili approfondimenti da complessi set di dati.
2. Abilità di programmazione
Sono pertanto richieste competenze di programmazione in Python o R per la manipolazione dei dati, l'analisi e l'apprendimento automatico. Infatti, ogni bravo data scientist non dovrebbe aver paura di scrivere codice per automatizzare alcune routine di elaborazione dati o per implementare un algoritmo per la modellazione predittiva.
3. Wrangling – visualizzazione dei dati
Le competenze chiave che uno scienziato dei dati dovrebbe possedere includono la pulizia, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati. Ciò potrebbe essere ulteriormente facilitato dalla familiarizzazione con librerie come Pandas e NumPy per l'elaborazione dei dati e quindi dall'utilizzo di Matplotlib e Tableau per la visualizzazione. L'obiettivo è prendere dati disordinati e trasformarli in un formato comprensibile per le parti interessate che agiranno in base alle informazioni.
4. Apprendimento automatico e intelligenza artificiale
La comprensione degli algoritmi e dei framework di machine learning è importante poiché, molto spesso, uno scienziato dei dati crea e distribuisce modelli per risolvere determinati problemi aziendali. La conoscenza dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato, insieme all'esperienza nell'uso di piattaforme come TensorFlow o Scikit-learn, possono distinguere un candidato.
5. Acumen per gli affari
Un buon data scientist dovrebbe, prima di tutto, essere consapevole del contesto aziendale. Ciò si riferisce alla capacità di trasformare le informazioni ricavate dai dati in una strategia aziendale eseguibile e di essere in grado di comunicare efficacemente con gli stakeholder non tecnici in modo che tutti siano allineati e informati.
6. Capacità di lavoro di squadra e di comunicazione
Collaborazione e comunicazione saranno quindi essenziali, poiché gli scienziati dei dati stanno lavorando a stretto contatto con team interfunzionali. Una presentazione chiara dei risultati e il lavoro di squadra contribuiranno notevolmente ad aumentare l'impatto del lavoro svolto.
Come creare una valutazione delle competenze di uno scienziato dei dati con OnlineExamMaker?
La spina dorsale dell'assunzione del giusto data scientist è la creazione di una solida valutazione delle competenze, per la quale una piattaforma come OnlineExamMaker ti aiuterà a procedere senza problemi. Ecco i passaggi per progettare una valutazione efficace.
Crea il tuo prossimo quiz/esame con OnlineExamMaker
Passaggio 1: accesso e configurazione dell'account
Accedi al tuo account su OnlineExamMaker per creare un nuovo esame, inserendo un nome e un'introduzione, ad esempio una "Valutazione delle competenze di un data scientist".
Fase 2: Progettare le categorie delle domande
Organizza l'esame in sezioni in base alle competenze chiave, come programmazione, analisi statistica, apprendimento automatico, elaborazione dei dati, visualizzazione dei dati e big data.
Passaggio 3: scegli i tipi di domanda
Seleziona il tipo di domanda per ogni categoria che hai scelto, come scelta multipla, attività di codifica o saggi. Puoi creare domande in un massimo di 10 tipi di domande nella Banca delle domande di OnlineExamMaker.
Passaggio 4: creare e aggiungere domande
Prepara domande pratiche e teoriche e aggiungile a OnlineExamMaker. Includi risorse pertinenti, come ambienti di codifica o set di dati.
Fase 5: Imposta punteggi e tempi
Impostazione della valutazione, impostazione della tempistica, ad esempio 60-90 minuti, e ponderazione delle sezioni in base all'importanza. Per impedire che si imbrogli durante la valutazione online, è possibile abilitare la supervisione tramite webcam in questo passaggio.
Fase 6: Avviare la valutazione
Condividi il link all'esame con i partecipanti e monitora le prestazioni. Rivedi i risultati al termine.
Come sviluppare le competenze di Data Science dei tuoi dipendenti?
Investire nella crescita dei dipendenti esistenti può essere un'azione altrettanto forte quanto il reclutamento di nuovi arrivati. Alcuni approcci efficaci potrebbero essere uno o più dei seguenti:
Programmi di formazione offerti
Offrire sessioni di formazione o workshop sulle competenze di base della scienza dei dati, abbinate alla collaborazione con istruttori competenti o a corsi online, che miglioreranno notevolmente le conoscenze e le capacità dei dipendenti.
Progetti pratici incoraggiati
Offri ai dipendenti l'opportunità di lavorare su progetti reali che richiedono competenze di data science. Le applicazioni pratiche li aiuteranno ad apprendere e ad aumentare le loro capacità di problem-solving.
Mentoring e apprendimento tra pari
Incoraggiare la condivisione delle conoscenze in un contesto di tutoraggio, affidando a data scientist più esperti la guida di quelli meno esperti attraverso riunioni di gruppo regolari o gruppi di studio.
Strumenti e risorse di accesso
Mantieni il tuo team aggiornato sulle ultime novità in materia di data science tramite strumenti, software e altre risorse. Possono essere forniti abbonamenti a riviste o piattaforme online pertinenti per un apprendimento continuo.
Solo per farti sapere
Con il software per quiz OnlineExamMaker , chiunque può creare e condividere facilmente valutazioni professionali delle competenze online.
Incoraggiare la partecipazione ad hackathon e concorsi
Supporta i tuoi dipendenti nella partecipazione a competizioni di data science o hackathon. Eventi come questi sono un buon modo per sviluppare competenze pratiche e incoraggiare il lavoro di squadra in un ambiente competitivo.
La valutazione e lo sviluppo delle competenze di data science sono molto importanti per assumere e coltivare i migliori talenti. Un'organizzazione può creare un team di data science competente definendo competenze chiave, utilizzando strumenti di valutazione come OnlineExamMaker in modo efficace e investendo nello sviluppo dei dipendenti. Questo processo porterà a migliori decisioni di assunzione e garantirà la crescita e l'adattamento continui del tuo team in questo campo in rapida evoluzione. Sfrutta la potenza delle valutazioni delle competenze con OnlineExamMaker e consenti alla tua organizzazione di prosperare in questa era dell'informazione.