Hvordan vurdere dataforskers ferdigheter for å ansette topptalenter?

Organisasjoner som ønsker å ta strategiske beslutninger eller drive innovasjon gjennom data er nødt til å ansette en høyt kvalifisert dataforsker, men det er slett ikke lett å finne det perfekte talentet på grunn av blandingen av tekniske og myke ferdigheter jobben innebærer. De viktige kompetansene som bør eksistere hos en dataforsker vil bli kort diskutert, etterfulgt av noen tips for effektiv konstruksjon av ferdighetsvurderingen, og en diskusjon om hvordan man kan utvikle slike kompetanser i et allerede eksisterende team avslutter artikkelen.

• Topp 6 viktige ferdigheter som kreves for dataforskere
• Hvordan lage en dataforsker ferdighetsvurdering med OnlineExamMaker?
• Hvordan utvikle datavitenskapelige ferdigheter til dine ansatte?

Topp 6 viktige ferdigheter som kreves for dataforskere

1. Matematisk og statistisk analyse
Statistikk og matematikk er den robuste ryggraden i datavitenskap. Ved å være velformulert bør en dataforsker analysere data for trender, variasjoner og forholdet mellom ulike variabler involvert. Dybdekunnskap om regresjon, hypotesetesting og sannsynlighetsteori, blant andre konsepter, er avgjørende for å dechiffrere nyttig innsikt fra komplekse sett med data.

2. Programmeringsferdigheter
Python- eller R-programmeringsferdigheter kreves herved for datamanipulering, analyse og maskinlæring. Faktisk bør enhver god dataforsker ikke være redd for å skrive kode enten for å automatisere noen databehandlingsrutiner eller for å implementere en algoritme for prediktiv modellering.

3. Krangel – datavisualisering
Nøkkelferdighetene som en dataforsker bør ha inkluderer rengjøring, bearbeiding og visualisering av dataene. Dette kan forenkles ytterligere ved å bli kjent med biblioteker som Pandas og NumPy for å behandle dataene og deretter bruke Matplotlib og Tableau for visualisering. Målet er å ta rotete data og transformere dem til et forståelig format for interessenter som skal iverksette tiltak basert på informasjonen.

4. Maskinlæring og AI
Å forstå maskinlæringsalgoritmer og rammeverk er viktig siden en dataforsker veldig ofte bygger og distribuerer modeller for å løse visse forretningsproblemer. Kunnskap om veiledet og ikke-veiledet læring, sammen med erfaring i bruk av slike plattformer som TensorFlow eller Scikit-learn, kan skille en søker.

5. Forretningssans
En god dataforsker bør fremfor alt være klar over forretningskonteksten. Dette refererer til evnen til å transformere innsikt fra data til en kjørbar forretningsstrategi og å kunne kommunisere effektivt med de ikke-tekniske interessentene slik at alle er på linje og informert.

6. Teamarbeid og kommunikasjonsevner
Samarbeid og kommunikasjon vil derfor være avgjørende, da dataforskere jobber tett med tverrfunksjonelle team. Tydelig presentasjon av funn og teamarbeid vil bidra langt i å øke effekten av arbeidet som gjøres.

Hvordan lage en dataforsker ferdighetsvurdering med OnlineExamMaker?

Ryggraden i å ansette den rette dataforskeren er å lage en solid ferdighetsvurdering, som en plattform som OnlineExamMaker vil hjelpe deg med å gå sømløst gjennom. Her er trinnene for å utforme en effektiv vurdering.

Trinn 1: Pålogging og kontooppsett

Logg på kontoen din på OnlineExamMaker for å opprette en ny eksamen, for eksempel et navn og en introduksjon, for eksempel en "Data Scientist Skills Assessment".

Trinn 2: Design spørsmålskategorier

Organiser eksamenen din i seksjoner basert på nøkkelferdigheter som programmering, statistisk analyse, maskinlæring, datakrangel, datavisualisering og big data.

Trinn 3: Velg spørsmålstyper

Velg spørsmålstypen for hver kategori du velger, for eksempel flervalgsoppgaver, kodeoppgaver eller essays. Du kan lage spørsmål i opptil 10 spørsmålstyper i OnlineExamMaker Question Bank.

Trinn 4: Lag og legg til spørsmål

Forbered praktiske og teoretiske spørsmål og legg dem til OnlineExamMaker. Inkluder relevante ressurser, for eksempel kodemiljøer eller datasett.

Trinn 5: Sett poeng og timing

Angi gradering, still inn timing, f.eks. 60-90 minutter, og vekting av seksjoner etter viktighet. For å forhindre juks under nettvurderingen, kan du aktivere webkameraproctoring i dette trinnet.

Trinn 6: Start evalueringen

Del lenken til eksamen med deltakerne og spor prestasjoner. Gjennomgå resultatene etter ferdigstillelse.

Hvordan utvikle datavitenskapelige ferdigheter til dine ansatte?

Å investere i vekst av eksisterende ansatte kan være en like sterk handling som å rekruttere nykommere. Noen effektive tilnærminger vil være en eller flere av følgende:

Treningsprogrammer som tilbys
Gi opplæring eller workshopsøkter i de grunnleggende muliggjørende ferdighetene innen datavitenskap, kombinert med å jobbe med dyktige instruktører eller nettkurs, noe som i stor grad vil forbedre ansattes kunnskap og evner.

Praktiske prosjekter oppmuntret
Gi ansatte muligheter til å jobbe med reelle prosjekter som krever datavitenskapelige ferdigheter. Praktiske applikasjoner vil hjelpe dem å lære og øke deres problemløsningsevner.

Mentorskap og kollegalæring
Oppmuntre kunnskapsdeling under en mentorkultur ved å la mer erfarne dataforskere veilede de som er mindre erfarne gjennom kanskje vanlige teammøter eller studiegrupper.

Få tilgang til verktøy og ressurser
Hold teamet ditt oppdatert på det siste innen datavitenskap gjennom verktøy, programvare og andre ressurser. Abonnement på relevante tidsskrifter eller nettplattformer kan gis for kontinuerlig læring.

Oppmuntre til deltakelse i hackathons og konkurranser
Støtt dine ansatte som deltar i datavitenskapskonkurranser eller hackaton. Arrangementer som disse er en god måte å utvikle praktiske ferdigheter og oppmuntre til teamarbeid i et konkurransedyktig miljø.

Vurdering og utvikling av datavitenskapelige ferdigheter er svært viktig for å ansette og pleie det beste talentet. En organisasjon kan skape et dyktig datavitenskapsteam ved å definere nøkkelkompetanse, bruke vurderingsverktøy som OnlineExamMaker effektivt og investere i medarbeiderutvikling. Denne prosessen vil føre til bedre ansettelsesbeslutninger og sikre teamets kontinuerlige vekst og tilpasning i dette raskt utviklende feltet. Utnytt kraften i kompetansevurderinger med OnlineExamMaker og gi organisasjonen din mulighet til å trives i denne informasjonsalderen.