Organisationer, der ønsker at træffe strategiske beslutninger eller drive innovation gennem data, er bundet til at anvende en højt kvalificeret datavidenskabsmand, men at finde, at perfekte talent overhovedet ikke er let på grund af blandingen af tekniske og bløde færdigheder, der er indebaret af jobbet. De vigtige kompetencer, der skal eksistere i en datavidenskabsmand, vil blive kort drøftet, efterfulgt af nogle tip til den effektive konstruktion af dygtighedsvurderingen, og en diskussion om, hvordan man udvikler sådanne kompetencer inden for et allerede eksisterende team, afslutter artiklen.
- Top 6 vigtige færdigheder, der kræves for dataforskere
- hvordan man opretter en datavidenskabsfærdighedsvurdering med onlineexammaker?
- Sådan udvikles dine medarbejderes datavidenskabelige færdigheder?
Top 6 vigtige færdigheder, der kræves for dataforskere
1. matematisk og statistisk analyse
Statistik og matematik er den robuste rygrad inden for datavidenskab. Som artikuleret skal en dataforsker analysere data for tendenser, variation og forholdet mellem forskellige involverede variabler. Indgående viden om regression, hypotesetest og sandsynlighedsteori er blandt andre begreber kritisk for at dechiffrere nyttige indsigter fra komplekse datasæt.
2. programmeringsevner
Python- eller R -programmeringsevner kræves hermed til datamanipulation, analyse og maskinlæring. Faktisk bør enhver god dataforsker ikke være bange for at skrive kode hverken for at automatisere nogle databehandlingsrutiner eller til at implementere en algoritme til forudsigelig modellering.
3. Wrangling – Datavisualisering
De vigtigste færdigheder, som en dataforsker skal have, inkluderer rengøring, behandling og visualisering af dataene. Dette kan yderligere lettes ved fortrolighed med biblioteker som Pandas og Numpy til behandling af dataene og derefter bruge Matplotlib og Tableau til visualisering. Målet er at tage rodede data og omdanne dem til et forståeligt format for interessenter, der vil tage handling baseret på informationen.
4. maskinlæring og ai
Forståelse af maskinlæringsalgoritmer og rammer er vigtig, da en dataforsker meget ofte bygger og implementerer modeller for at løse visse forretningsproblemer. Kendskab til overvåget og uovervåget læring sammen med erfaring i brugen af sådanne platforme som Tensorflow eller Scikit-Learn kan skelne en ansøger.
5. Business Acumen
En god dataforsker bør frem for alt være opmærksom på forretningskonteksten. Dette henviser til evnen til at omdanne indsigt fra data til en eksekverbar forretningsstrategi og til at være i stand til effektivt at kommunikere med de ikke-tekniske interessenter, så alle er tilpasset og informeret.
6. Teamwork og kommunikationsevner
Samarbejde og kommunikation vil derfor være essensen, da dataforskere arbejder tæt sammen med tværfunktionelle teams. Klar præsentation af fund og teamwork vil gå langt med at øge virkningen af det udførte arbejde.
Hvordan oprettes en datavidenskabsmands evaluering med onlineexammaker?
Rygraden i at ansætte den rigtige dataforsker skaber en solid færdighedsvurdering, som en platform som onlineexammaker vil hjælpe dig med at bevæge dig problemfrit igennem. Her er trin til at designe en effektiv vurdering.
Opret din næste quiz/eksamen med OnlineExamMaker
Trin 1: Tilmelding og kontoopsætning
Log ind på din konto på onlineexammaker for at oprette en ny eksamen, såsom et navn og introduktion, såsom en “datavidenskabsfærdighedsvurdering.”
Trin 2: Designspørgsmålskategorier
Organiser din eksamen i sektioner baseret på nøglefærdigheder som programmering, statistisk analyse, maskinlæring, datakrangling, datavisualisering og big data.
Trin 3: Vælg spørgsmålstyper
Vælg spørgsmålstypen for hver kategori, du valgte, såsom multiple choice, kodningsopgaver eller essays. Du kan tillades at oprette spørgsmål i op til 10 spørgsmålstyper i onlineexammaker -spørgsmålsbank.
Trin 4: Opret og tilføj spørgsmål
Forbered praktiske og teoretiske spørgsmål, og tilføj dem til onlineexammaker. Medtag relevante ressourcer, såsom kodningsmiljøer eller datasæt.
Trin 5: Indstil scoringer og timing
Indstilling af klassificering, indstilling af timing, f.eks. 60-90 minutter og vægtningsafsnit efter betydning. For at forhindre snyderi under online -vurderingen, kan du aktivere webcam -proctoring i dette trin.
Trin 6: Start evalueringen
Del linket til eksamen med deltagere og sporepræstationer. Gennemgå resultater efter afslutningen.
Hvordan udvikler man dine medarbejders datavidenskabelige færdigheder?
Investering i væksten af eksisterende medarbejdere kan være lige så stærk handling som rekruttering af nykommere. Nogle effektive tilgange ville være et eller flere af følgende:
træningsprogrammer, der tilbydes
Giv træning eller workshop -sessioner i de grundlæggende aktiverende færdigheder inden for datavidenskab kombineret med at arbejde med dygtige instruktører eller online -kurser, hvilket vil forbedre medarbejdernes viden og evne.
praktiske projekter opmuntret
Giv medarbejderne muligheder for at arbejde på reelle projekter, der kræver datavidenskabelige færdigheder. Praktiske applikationer vil hjælpe dem med at lære og øge deres problemløsningsfunktioner.
mentorskab og peer learning
Opmuntring af videndeling under en mentorskultur ved at have mere erfarne dataforskere guide dem, der er mindre erfarne gennem måske almindelige holdmøder eller studiegrupper.
adgangsværktøjer og ressourcer
Hold dit team ajour med det nyeste inden for datavidenskab gennem værktøjer, software og andre ressourcer. Abonnementer på relevante tidsskrifter eller online platforme kan leveres til kontinuerlig læring.
bare så du ved
med onlineexammaker quiz -software , enhver kan let oprette & dele professionelle onlinevurderinger.
Tilskynd deltagelse i hackathons og konkurrencer
Støt dine medarbejdere, der deltager i datavidenskabskonkurrencer eller hackathons. Begivenheder som disse er en god måde at udvikle praktiske færdigheder og tilskynde til teamwork i et konkurrencepræget miljø.
Evaluering og udvikling af datavidenskabelige færdigheder er meget vigtige for at ansætte og pleje det bedste talent. En organisation kan skabe et dygtigt datavidenskabsteam ved at definere nøglekompetencer, bruge vurderingsværktøjer som onlineexammaker effektivt og investere i medarbejderudvikling. Denne proces vil føre til bedre ansættelsesbeslutninger og sikre dit teams løbende vækst og tilpasning inden for dette hurtigt udviklende felt. Udnyt kraften i kompetencevurderinger med onlineexammaker og bemyndig din organisation til at trives i denne informationsalder.