Các tổ chức muốn đưa ra quyết định chiến lược hoặc thúc đẩy đổi mới thông qua dữ liệu chắc chắn sẽ tuyển dụng một nhà khoa học dữ liệu có trình độ cao, nhưng việc tìm ra tài năng hoàn hảo đó không hề dễ dàng do sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm đòi hỏi trong công việc. Các năng lực quan trọng cần có ở một nhà khoa học dữ liệu sẽ được thảo luận ngắn gọn, sau đó là một số mẹo để xây dựng đánh giá kỹ năng hiệu quả và một cuộc thảo luận về cách phát triển các năng lực đó trong một nhóm đã tồn tại sẽ kết thúc bài viết.
- 6 kỹ năng quan trọng hàng đầu cần có đối với nhà khoa học dữ liệu
- Làm thế nào để tạo bài đánh giá kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu với OnlineExamMaker?
- Làm thế nào để phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu cho nhân viên của bạn?
6 kỹ năng quan trọng hàng đầu cần có đối với nhà khoa học dữ liệu
1. Phân tích toán học và thống kê
Thống kê và toán học là xương sống vững chắc của khoa học dữ liệu. Là người có khả năng diễn đạt, một nhà khoa học dữ liệu nên phân tích dữ liệu để tìm ra xu hướng, sự thay đổi và mối quan hệ giữa các biến khác nhau có liên quan. Kiến thức chuyên sâu về hồi quy, kiểm định giả thuyết và lý thuyết xác suất, cùng với các khái niệm khác, là rất quan trọng để giải mã những hiểu biết hữu ích từ các tập dữ liệu phức tạp.
2. Kỹ năng lập trình
Kỹ năng lập trình Python hoặc R là bắt buộc để xử lý dữ liệu, phân tích và học máy. Trên thực tế, mọi nhà khoa học dữ liệu giỏi không nên ngại viết mã để tự động hóa một số quy trình xử lý dữ liệu hoặc để triển khai thuật toán cho mô hình dự đoán.
3. Wrangling – trực quan hóa dữ liệu
Các kỹ năng chính mà một nhà khoa học dữ liệu cần có bao gồm dọn dẹp, xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Điều này có thể được tạo điều kiện thuận lợi hơn nữa bằng cách làm quen với các thư viện như Pandas và NumPy để xử lý dữ liệu và sau đó sử dụng Matplotlib và Tableau để trực quan hóa. Mục tiêu là lấy dữ liệu lộn xộn và chuyển đổi nó thành định dạng dễ hiểu cho các bên liên quan sẽ thực hiện hành động dựa trên thông tin.
4. Học máy và AI
Hiểu biết về thuật toán và khuôn khổ học máy là rất quan trọng vì thông thường, một nhà khoa học dữ liệu xây dựng và triển khai các mô hình để giải quyết một số vấn đề kinh doanh nhất định. Kiến thức về học có giám sát và không giám sát, cùng với kinh nghiệm sử dụng các nền tảng như TensorFlow hoặc Scikit-learn, có thể phân biệt một ứng viên.
5. Sự nhạy bén trong kinh doanh
Một nhà khoa học dữ liệu giỏi, trên hết, phải nhận thức được bối cảnh kinh doanh. Điều này đề cập đến khả năng chuyển đổi thông tin chi tiết từ dữ liệu thành chiến lược kinh doanh có thể thực hiện được và có thể giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật để mọi người đều thống nhất và được thông báo.
6. Kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp
Do đó, sự hợp tác và giao tiếp sẽ là cốt lõi, vì các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc chặt chẽ với các nhóm chức năng chéo. Trình bày rõ ràng các phát hiện và làm việc nhóm sẽ góp phần đáng kể vào việc tăng tác động của công việc đã thực hiện.
Làm thế nào để tạo bài đánh giá kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu với OnlineExamMaker?
Xương sống của việc thuê đúng nhà khoa học dữ liệu là tạo ra một đánh giá kỹ năng vững chắc, mà một nền tảng như OnlineExamMaker sẽ giúp bạn di chuyển liền mạch. Sau đây là các bước để thiết kế một đánh giá hiệu quả.
Tạo bài kiểm tra/bài kiểm tra tiếp theo của bạn với OnlineExamMaker
Bước 1: Đăng nhập và thiết lập tài khoản
Đăng nhập vào tài khoản của bạn trên OnlineExamMaker để tạo bài kiểm tra mới, chẳng hạn như tên và phần giới thiệu, chẳng hạn như "Đánh giá kỹ năng nhà khoa học dữ liệu".
Bước 2: Thiết kế danh mục câu hỏi
Sắp xếp bài kiểm tra của bạn thành các phần dựa trên các kỹ năng chính như lập trình, phân tích thống kê, học máy, xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và dữ liệu lớn.
Bước 3: Chọn loại câu hỏi
Chọn loại câu hỏi cho mỗi danh mục bạn chọn, chẳng hạn như trắc nghiệm, nhiệm vụ mã hóa hoặc bài luận. Bạn có thể tạo câu hỏi ở tối đa 10 loại câu hỏi trong Ngân hàng câu hỏi OnlineExamMaker.
Bước 4: Tạo và thêm câu hỏi
Chuẩn bị các câu hỏi thực hành và lý thuyết và thêm chúng vào OnlineExamMaker. Bao gồm các tài nguyên có liên quan, chẳng hạn như môi trường mã hóa hoặc tập dữ liệu.
Bước 5: Đặt điểm và thời gian
Thiết lập chấm điểm, thiết lập thời gian, ví dụ, 60-90 phút và đánh giá các phần theo mức độ quan trọng. Để ngăn chặn gian lận trong quá trình đánh giá trực tuyến, bạn có thể bật giám sát webcam trong bước này.
Bước 6: Khởi chạy đánh giá
Chia sẻ liên kết đến bài kiểm tra với người tham gia và theo dõi hiệu suất. Xem lại kết quả sau khi hoàn thành.
Làm thế nào để phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu cho nhân viên của bạn?
Đầu tư vào sự phát triển của nhân viên hiện tại có thể là một hành động mạnh mẽ như tuyển dụng người mới. Một số cách tiếp cận hiệu quả sẽ là một hoặc nhiều cách sau:
Các chương trình đào tạo được cung cấp
Cung cấp các buổi đào tạo hoặc hội thảo về các kỹ năng cơ bản của khoa học dữ liệu, kết hợp với việc làm việc với các giảng viên có năng lực hoặc các khóa học trực tuyến, điều này sẽ nâng cao đáng kể kiến thức và khả năng của nhân viên.
Khuyến khích các dự án thực hành
Cung cấp cho nhân viên cơ hội làm việc trên các dự án thực tế đòi hỏi kỹ năng khoa học dữ liệu. Các ứng dụng thực tế sẽ giúp họ học hỏi và tăng khả năng giải quyết vấn đề.
Cố vấn và học hỏi lẫn nhau
Khuyến khích chia sẻ kiến thức theo văn hóa cố vấn bằng cách để các nhà khoa học dữ liệu có nhiều kinh nghiệm hướng dẫn những người ít kinh nghiệm hơn thông qua các cuộc họp nhóm hoặc nhóm học tập thường xuyên.
Truy cập công cụ và tài nguyên
Giúp nhóm của bạn cập nhật thông tin mới nhất về khoa học dữ liệu thông qua các công cụ, phần mềm và các nguồn lực khác. Có thể cung cấp đăng ký tạp chí hoặc nền tảng trực tuyến có liên quan để học tập liên tục.
Chỉ để bạn biết thôi
Với phần mềm trắc nghiệm OnlineExamMaker , bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo và chia sẻ các bài đánh giá kỹ năng chuyên nghiệp trực tuyến.
Khuyến khích tham gia các cuộc thi và hackathon
Hỗ trợ nhân viên của bạn tham gia các cuộc thi khoa học dữ liệu hoặc hackathon. Các sự kiện như thế này là một cách tốt để phát triển các kỹ năng thực tế và khuyến khích làm việc nhóm trong môi trường cạnh tranh.
Đánh giá và phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu rất quan trọng trong việc tuyển dụng và bồi dưỡng những nhân tài giỏi nhất. Một tổ chức có thể tạo ra một nhóm khoa học dữ liệu thành thạo bằng cách xác định các năng lực chính, sử dụng hiệu quả các công cụ đánh giá như OnlineExamMaker và đầu tư vào phát triển nhân viên. Quá trình này sẽ dẫn đến các quyết định tuyển dụng tốt hơn và đảm bảo sự phát triển và thích nghi liên tục của nhóm bạn trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Tận dụng sức mạnh của các đánh giá năng lực với OnlineExamMaker và trao quyền cho tổ chức của bạn phát triển mạnh mẽ trong thời đại thông tin này.