Οι οργανισμοί που επιθυμούν να λάβουν στρατηγικές αποφάσεις ή να οδηγήσουν την καινοτομία μέσω δεδομένων είναι υποχρεωμένοι να χρησιμοποιούν έναν επιστήμονα δεδομένων υψηλής ειδίκευσης, αλλά η διαπίστωση ότι το τέλειο ταλέντο δεν είναι καθόλου εύκολο λόγω του συνδυασμού τεχνικών και μαλακών δεξιοτήτων που συνεπάγεται η εργασία. Οι σημαντικές ικανότητες που θα πρέπει να υπάρχουν σε έναν επιστήμονα δεδομένων θα συζητηθούν εν συντομία, ακολουθούμενες από ορισμένες συμβουλές για την αποτελεσματική κατασκευή της αξιολόγησης των δεξιοτήτων και μια συζήτηση για το πώς να αναπτυχθούν τέτοιες ικανότητες μέσα σε μια ήδη υπάρχουσα ομάδα καταλήγει στο άρθρο.
- top 6 σημαντικές δεξιότητες που απαιτούνται για τους επιστήμονες δεδομένων
- Πώς να δημιουργήσετε μια αξιολόγηση δεξιοτήτων επιστημόνων δεδομένων με onlineExammaker;
- Πώς να αναπτύξετε τις δεξιότητες επιστήμης των δεδομένων των υπαλλήλων σας;
Top 6 σημαντικές δεξιότητες που απαιτούνται για τους επιστήμονες δεδομένων
1. Μαθηματική και στατιστική ανάλυση
Τα στατιστικά στοιχεία και τα μαθηματικά είναι η ισχυρή ραχοκοκαλιά της επιστήμης των δεδομένων. Όντας αρθρωτός, ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει να αναλύσει δεδομένα για τις τάσεις, τις παραλλαγές και τη σχέση μεταξύ των διαφόρων μεταβλητών. Η σε βάθος γνώση της παλινδρόμησης, της δοκιμής υποθέσεων και της θεωρίας πιθανοτήτων, μεταξύ άλλων εννοιών, είναι κρίσιμη για να αποκρυπτογραφηθεί οι χρήσιμες γνώσεις από σύνθετα σύνολα δεδομένων.
2. Δεξιότητες προγραμματισμού
Οι δεξιότητες προγραμματισμού Python ή R απαιτούνται για τη χειραγώγηση, την ανάλυση και τη μηχανική μάθηση. Στην πραγματικότητα, κάθε καλός επιστήμονας δεν πρέπει να φοβάται να γράψει κώδικα είτε για να αυτοματοποιήσει κάποιες ρουτίνες επεξεργασίας δεδομένων είτε να εφαρμόσει έναν αλγόριθμο για την προγνωστική μοντελοποίηση.
3. Wrangling – Οπτικοποίηση δεδομένων
Οι βασικές δεξιότητες που πρέπει να κατέχει ένας επιστήμονας δεδομένων περιλαμβάνουν τον καθαρισμό, την επεξεργασία και την απεικόνιση των δεδομένων. Αυτό θα μπορούσε να διευκολυνθεί περαιτέρω με την εξοικείωση με βιβλιοθήκες όπως οι Pandas και Numpy για την επεξεργασία των δεδομένων και στη συνέχεια τη χρήση Matplotlib και Tableau για απεικόνιση. Ο στόχος είναι να λάβετε βρώμικα δεδομένα και να τα μετατρέψετε σε κατανοητή μορφή για τους ενδιαφερόμενους που πρόκειται να αναλάβουν δράση με βάση τις πληροφορίες.
4. Μηχανική μάθηση και ai
Η κατανόηση των αλγορίθμων και των πλαισίων της μηχανικής μάθησης είναι σημαντική, καθώς πολύ συχνά ένας επιστήμονας δεδομένων δημιουργεί και αναπτύσσει μοντέλα για την επίλυση ορισμένων επιχειρηματικών προβλημάτων. Η γνώση της εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης, μαζί με την εμπειρία στη χρήση τέτοιων πλατφορμών όπως το TensorFlow ή το Scikit-Learn, μπορεί να διακρίνει έναν αιτούντα.
5. Business Acumen
Ένας καλός επιστήμονας δεδομένων πρέπει, πάνω απ ‘όλα, να γνωρίζει το επιχειρηματικό πλαίσιο. Αυτό αναφέρεται στην ικανότητα να μετατρέπουν τη διορατικότητα από τα δεδομένα σε μια εκτελέσιμη επιχειρηματική στρατηγική και να είναι σε θέση να επικοινωνεί αποτελεσματικά με τους μη τεχνικούς ενδιαφερόμενους έτσι ώστε όλοι να ευθυγραμμίζονται και να ενημερώνονται.
6. Οι δεξιότητες ομαδικής εργασίας και επικοινωνίας
Συνεπώς, η συνεργασία και η επικοινωνία θα είναι ουσιαστικά, καθώς οι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται στενά με ομάδες διαλειτουργικών. Η σαφής παρουσίαση των ευρημάτων και της ομαδικής εργασίας θα προχωρήσει σε μεγάλο βαθμό στην αύξηση του αντίκτυπου του έργου.
Πώς να δημιουργήσετε μια αξιολόγηση δεξιοτήτων επιστημόνων δεδομένων με το OnlineExammaker;
Η ραχοκοκαλιά της πρόσληψης του σωστού επιστήμονα δεδομένων δημιουργεί μια αξιολόγηση στερεών δεξιοτήτων, για την οποία μια πλατφόρμα όπως το OnlineExammaker θα σας βοηθήσει να μετακινηθείτε άψογα. Ακολουθούν βήματα για να σχεδιάσετε μια αποτελεσματική αξιολόγηση.
Δημιουργήστε το επόμενο κουίζ/εξέτασή σας με το OnlineExamMaker
Βήμα 1: ΣΥΝΔΕΣΗ ΚΑΙ ΛΟΓΑΡΙΑΣΜΟΣ
Συνδεθείτε στον λογαριασμό σας στο OnlineExammaker για να δημιουργήσετε μια νέα εξέταση, όπως ένα όνομα και εισαγωγή, όπως μια “αξιολόγηση δεξιοτήτων επιστημόνων δεδομένων”.
Βήμα 2: Κατηγορίες ερωτήσεων σχεδιασμού
Οργανώστε τις εξετάσεις σας σε τμήματα που βασίζονται σε βασικές δεξιότητες όπως ο προγραμματισμός, η στατιστική ανάλυση, η μηχανική μάθηση, η διαμαρτυρία δεδομένων, η απεικόνιση δεδομένων και τα μεγάλα δεδομένα.
Βήμα 3: Επιλέξτε Τύποι ερωτήσεων
Επιλέξτε τον τύπο ερώτησης για κάθε κατηγορία που επιλέξατε, όπως πολλαπλές επιλογές, εργασίες κωδικοποίησης ή δοκίμια. Μπορείτε να επιτρέπεται να δημιουργήσετε ερωτήσεις σε έως και 10 τύπους ερωτήσεων στην τράπεζα ερωτήσεων onlineExammaker.
Βήμα 4: Δημιουργήστε και προσθέστε ερωτήσεις
Προετοιμάστε πρακτικές και θεωρητικές ερωτήσεις και προσθέστε τις στο OnlineExammaker. Συμπεριλάβετε σχετικούς πόρους, όπως περιβάλλοντα κωδικοποίησης ή σύνολα δεδομένων.
Βήμα 5: Ρύθμιση και χρονισμός
Ρύθμιση ταξινόμησης, ρύθμιση του χρόνου, π.χ., 60-90 λεπτά και τμήματα στάθμισης με σημασία. Προκειμένου να αποφευχθεί η εξαπάτηση κατά τη διάρκεια της ηλεκτρονικής αξιολόγησης, μπορείτε να ενεργοποιήσετε το Webcam Proctoring σε αυτό το βήμα.
Βήμα 6: Εκκίνηση της αξιολόγησης
Μοιραστείτε τον σύνδεσμο με τις εξετάσεις με τους συμμετέχοντες και παρακολουθείτε την απόδοση. Αναθεωρήστε τα αποτελέσματα μετά την ολοκλήρωση.
Πώς να αναπτύξετε τις δεξιότητες επιστήμης των δεδομένων των υπαλλήλων σας;
Η επένδυση στην ανάπτυξη των υφιστάμενων εργαζομένων μπορεί να είναι εξίσου ισχυρή ενέργεια με τους νεοφερμένους. Ορισμένες αποτελεσματικές προσεγγίσεις θα ήταν ένα ή περισσότερα από τα παρακάτω:
Προγράμματα κατάρτισης που προσφέρονται
Παρέχετε εκπαιδευτικές ή εργαστηριακές συνεδρίες στις βασικές δεξιότητες ενεργοποίησης της επιστήμης των δεδομένων, σε συνδυασμό με την εργασία με ικανούς εκπαιδευτές ή online μαθήματα, τα οποία θα ενισχύσουν σημαντικά τη γνώση και την ικανότητα των εργαζομένων.
Τα πρακτικά έργα ενθαρρύνονται
Παρέχετε στους εργαζόμενους ευκαιρίες να εργάζονται σε πραγματικά έργα που απαιτούν δεξιότητες επιστήμης δεδομένων. Οι πρακτικές εφαρμογές θα τους βοηθήσουν να μάθουν και να αυξήσουν τις δυνατότητες επίλυσης προβλημάτων τους.
mentorship και μάθηση από ομοτίμους
Ενθαρρύνετε την ανταλλαγή γνώσεων υπό μια κουλτούρα καθοδήγησης, έχοντας πιο έμπειρους επιστήμονες δεδομένων καθοδηγούν εκείνους που είναι λιγότερο έμπειροι μέσω ίσως τακτικών συναντήσεων ομάδας ή ομάδων μελέτης.
Εργαλεία πρόσβασης και πόρους
Κρατήστε την ομάδα σας ενήμερο για τα τελευταία στην επιστήμη των δεδομένων μέσω εργαλείων, λογισμικού και άλλων πόρων. Μπορούν να παρέχονται συνδρομές σε σχετικά περιοδικά ή σε απευθείας σύνδεση πλατφόρμες για συνεχή μάθηση.
ακριβώς έτσι ξέρετε
Ενθαρρύνετε τη συμμετοχή σε hackathons και διαγωνισμούς
Υποστηρίξτε τους υπαλλήλους σας που συμμετέχουν σε διαγωνισμούς επιστημών δεδομένων ή hackathons. Εκδηλώσεις όπως αυτές είναι ένας καλός τρόπος για να αναπτύξετε πρακτικές δεξιότητες και να ενθαρρύνετε την ομαδική εργασία σε ένα ανταγωνιστικό περιβάλλον.
Η αξιολόγηση και η ανάπτυξη των δεξιοτήτων επιστήμης των δεδομένων είναι πολύ σημαντικές για την πρόσληψη και την καλλιέργεια των καλύτερων ταλέντων. Ένας οργανισμός μπορεί να δημιουργήσει μια ικανή ομάδα επιστήμης δεδομένων, καθορίζοντας αποτελεσματικά τις βασικές ικανότητες, χρησιμοποιώντας εργαλεία αξιολόγησης όπως το OnlineExammaker και την επένδυση στην ανάπτυξη των εργαζομένων. Αυτή η διαδικασία θα οδηγήσει σε καλύτερες αποφάσεις πρόσληψης και θα εξασφαλίσει τη συνεχιζόμενη ανάπτυξη και προσαρμογή της ομάδας σας σε αυτό το ταχέως εξελισσόμενο τομέα. Αξιοποιήστε τη δύναμη των αξιολογήσεων ικανοτήτων με το onlineExammaker και να ενδυναμώσετε τον οργανισμό σας να ευδοκιμήσει σε αυτή την εποχή της πληροφόρησης.