Wie beurteilt man die Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers, um die besten Talente einzustellen?

Unternehmen, die strategische Entscheidungen treffen oder Innovationen mithilfe von Daten vorantreiben möchten, benötigen zwingend einen hochqualifizierten Datenwissenschaftler. Die Suche nach dem perfekten Talent gestaltet sich jedoch aufgrund der Kombination aus technischen und sozialen Kompetenzen, die der Job erfordert, nicht einfach. Die wichtigen Kompetenzen eines Datenwissenschaftlers werden kurz erläutert. Anschließend folgen einige Tipps zur effektiven Erstellung einer Kompetenzbewertung und eine Diskussion darüber, wie sich solche Kompetenzen in einem bestehenden Team entwickeln lassen, runden den Artikel ab.

• Die 6 wichtigsten Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler benötigen
• Wie erstelle ich mit OnlineExamMaker eine Kompetenzbewertung für Data Scientists?
• Wie entwickeln Sie die Data-Science-Kompetenzen Ihrer Mitarbeiter?

Die 6 wichtigsten Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler benötigen

1. Mathematische und statistische Analyse
Statistik und Mathematik bilden das robuste Rückgrat der Datenwissenschaft. Ein wortgewandter Datenwissenschaftler sollte Daten auf Trends, Variationen und die Beziehungen zwischen verschiedenen beteiligten Variablen analysieren können. Um aus komplexen Datensätzen nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, sind fundierte Kenntnisse in Regression, Hypothesentests und Wahrscheinlichkeitstheorie sowie weiteren Konzepten unerlässlich.

2. Programmierkenntnisse
Python- oder R-Programmierkenntnisse sind hierbei für die Datenmanipulation, -analyse und das maschinelle Lernen erforderlich. Jeder gute Datenwissenschaftler sollte keine Angst davor haben, Code zu schreiben, um Datenverarbeitungsroutinen zu automatisieren oder einen Algorithmus für prädiktive Modellierung zu implementieren.

3. Wrangling – Datenvisualisierung
Zu den wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientists gehören die Bereinigung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten. Dies kann durch die Einarbeitung in Bibliotheken wie Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung und die anschließende Nutzung von Matplotlib und Tableau zur Visualisierung weiter erleichtert werden. Ziel ist es, unübersichtliche Daten in ein verständliches Format für Stakeholder zu transformieren, die auf der Grundlage der Informationen Maßnahmen ergreifen.

4. Maschinelles Lernen und KI
Das Verständnis von Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen ist wichtig, da Data Scientists häufig Modelle zur Lösung bestimmter Geschäftsprobleme entwickeln und einsetzen. Kenntnisse im überwachten und unüberwachten Lernen sowie Erfahrung im Umgang mit Plattformen wie TensorFlow oder Scikit-learn können Bewerber von der Konkurrenz abheben.

5. Geschäftssinn
Ein guter Data Scientist sollte sich vor allem des Geschäftskontexts bewusst sein. Dies bezieht sich auf die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten in eine umsetzbare Geschäftsstrategie umzusetzen und effektiv mit den nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren, damit alle auf dem gleichen Stand sind und informiert sind.

6. Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeiten
Zusammenarbeit und Kommunikation sind daher von entscheidender Bedeutung, da Datenwissenschaftler eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten. Eine klare Präsentation der Ergebnisse und Teamarbeit tragen wesentlich dazu bei, die Wirkung der geleisteten Arbeit zu steigern.

Wie erstelle ich mit OnlineExamMaker eine Kompetenzbewertung für Data Scientists?

Die Grundlage für die Einstellung des richtigen Datenwissenschaftlers ist eine fundierte Kompetenzbewertung. Eine Plattform wie OnlineExamMaker unterstützt Sie dabei, diese reibungslos durchzuführen. Hier finden Sie die Schritte zur Gestaltung einer effektiven Bewertung.

Schritt 1: Anmelden und Konto einrichten

Melden Sie sich bei Ihrem Konto bei OnlineExamMaker an, um eine neue Prüfung zu erstellen, z. B. mit einem Namen und einer Einführung, beispielsweise eine „Beurteilung der Fähigkeiten eines Data Scientists“.

Schritt 2: Fragekategorien entwerfen

Organisieren Sie Ihre Prüfung in Abschnitte basierend auf Schlüsselkompetenzen wie Programmierung, statistische Analyse, maschinelles Lernen, Datenbereinigung, Datenvisualisierung und Big Data.

Schritt 3: Fragetypen auswählen

Wählen Sie den Fragetyp für jede gewählte Kategorie aus, z. B. Multiple-Choice, Programmieraufgaben oder Essays. Sie können in der OnlineExamMaker-Fragendatenbank Fragen in bis zu 10 Fragetypen erstellen.

Schritt 4: Fragen erstellen und hinzufügen

Bereiten Sie praktische und theoretische Fragen vor und fügen Sie diese zu OnlineExamMaker hinzu. Fügen Sie relevante Ressourcen wie Programmierumgebungen oder Datensätze hinzu.

Schritt 5: Punktestand und Zeitmessung festlegen

Legen Sie die Benotung fest, legen Sie die Dauer fest (z. B. 60–90 Minuten) und gewichten Sie die Abschnitte nach Wichtigkeit. Um Betrug während der Online-Prüfung zu verhindern, können Sie in diesem Schritt die Webcam-Aufsicht aktivieren.

Schritt 6: Starten Sie die Evaluierung

Teilen Sie den Link zur Prüfung mit den Teilnehmern und verfolgen Sie deren Leistung. Überprüfen Sie die Ergebnisse nach Abschluss.

Wie entwickeln Sie die Data-Science-Kompetenzen Ihrer Mitarbeiter?

Investitionen in die Entwicklung bestehender Mitarbeiter können ebenso wirkungsvoll sein wie die Rekrutierung neuer Mitarbeiter. Einige effektive Ansätze sind einer oder mehrere der folgenden:

Angebotene Trainingsprogramme
Bieten Sie Schulungen oder Workshops zu den grundlegenden Fähigkeiten der Datenwissenschaft an, kombiniert mit der Arbeit mit kompetenten Dozenten oder Online-Kursen, die das Wissen und die Fähigkeiten der Mitarbeiter erheblich erweitern.

Praktische Projekte gefördert
Bieten Sie Ihren Mitarbeitern die Möglichkeit, an realen Projekten mitzuarbeiten, die Data-Science-Kenntnisse erfordern. Praktische Anwendungen helfen ihnen beim Lernen und verbessern ihre Problemlösungskompetenz.

Mentoring und Peer-Learning
Fördern Sie den Wissensaustausch im Rahmen einer Mentorenkultur, indem erfahrenere Datenwissenschaftler weniger erfahrene Datenwissenschaftler anleiten, beispielsweise durch regelmäßige Teambesprechungen oder Lerngruppen.

Zugriff auf Tools und Ressourcen
Halten Sie Ihr Team mithilfe von Tools, Software und anderen Ressourcen über die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden. Abonnements relevanter Zeitschriften oder Online-Plattformen können zur kontinuierlichen Weiterbildung angeboten werden.

Ermutigen Sie zur Teilnahme an Hackathons und Wettbewerben
Unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter bei der Teilnahme an Data-Science-Wettbewerben oder Hackathons. Solche Veranstaltungen bieten eine gute Möglichkeit, praktische Fähigkeiten zu entwickeln und die Teamarbeit in einem wettbewerbsorientierten Umfeld zu fördern.

Die Bewertung und Entwicklung von Data-Science-Kompetenzen ist für die Einstellung und Förderung der besten Talente von entscheidender Bedeutung. Ein Unternehmen kann ein kompetentes Data-Science-Team aufbauen, indem es Schlüsselkompetenzen definiert, Bewertungstools wie OnlineExamMaker effektiv nutzt und in die Mitarbeiterentwicklung investiert. Dieser Prozess führt zu besseren Einstellungsentscheidungen und sichert das kontinuierliche Wachstum und die Anpassung Ihres Teams in diesem sich schnell entwickelnden Bereich. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Kompetenzbewertungen mit OnlineExamMaker und stärken Sie Ihr Unternehmen für den Erfolg im Informationszeitalter.