데이터를 통해 전략적 결정을 내리거나 혁신을 추진하려는 조직은 자격을 갖춘 데이터 과학자를 고용할 수밖에 없지만, 직무에 수반되는 기술적 기술과 소프트 스킬의 혼합으로 인해 완벽한 인재를 찾는 것은 전혀 쉽지 않습니다. 데이터 과학자에게 있어야 할 중요한 역량에 대해 간략히 논의한 다음, 기술 평가를 효과적으로 구성하기 위한 몇 가지 팁을 제공하고, 이미 존재하는 팀 내에서 이러한 역량을 개발하는 방법에 대한 논의로 기사를 마무리합니다.
데이터 과학자에게 필요한 6가지 중요한 기술
1. 수학적 및 통계적 분석
통계와 수학은 데이터 과학의 강력한 중추입니다. 유창한 데이터 과학자는 데이터를 분석하여 추세, 변화 및 관련된 다양한 변수 간의 관계를 파악해야 합니다. 회귀, 가설 검정 및 확률 이론에 대한 심층적인 지식은 복잡한 데이터 집합에서 유용한 통찰력을 파악하는 데 매우 중요합니다.
2. 프로그래밍 기술
데이터 조작, 분석 및 머신 러닝을 위해서는 Python 또는 R 프로그래밍 기술이 필요합니다. 사실, 모든 훌륭한 데이터 과학자는 일부 데이터 처리 루틴을 자동화하거나 예측 모델링을 위한 알고리즘을 구현하기 위해 코드를 작성하는 것을 두려워해서는 안 됩니다.
3. Wrangling – 데이터 시각화
데이터 과학자가 가져야 할 핵심 기술에는 데이터 정리, 처리 및 시각화가 포함됩니다. 이는 Pandas 및 NumPy와 같은 라이브러리에 익숙해져 데이터를 처리한 다음 Matplotlib 및 Tableau를 사용하여 시각화함으로써 더욱 용이해질 수 있습니다. 목표는 지저분한 데이터를 가져와 정보에 따라 조치를 취할 이해 관계자가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다.
4. 머신러닝과 AI
머신 러닝 알고리즘과 프레임워크를 이해하는 것은 데이터 과학자가 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 모델을 구축하고 배포하는 경우가 많기 때문에 중요합니다. 지도 학습과 비지도 학습에 대한 지식과 TensorFlow 또는 Scikit-learn과 같은 플랫폼 사용 경험이 지원자를 구별할 수 있습니다.
5. 사업적 통찰력
훌륭한 데이터 과학자는 무엇보다도 비즈니스 맥락을 알아야 합니다. 이는 데이터에서 얻은 통찰력을 실행 가능한 비즈니스 전략으로 전환하고 비기술적 이해 관계자와 효과적으로 소통하여 모든 사람이 일치하고 정보를 얻을 수 있는 능력을 말합니다.
6. 팀워크와 커뮤니케이션 능력
따라서 데이터 과학자들이 교차 기능 팀과 긴밀히 협력하기 때문에 협업과 소통이 필수적입니다. 연구 결과와 팀워크를 명확하게 제시하면 수행된 작업의 영향을 크게 높일 수 있습니다.
OnlineExamMaker로 데이터 과학자 기술 평가를 만드는 방법은?
적합한 데이터 과학자를 고용하는 데 있어 가장 중요한 것은 탄탄한 기술 평가를 만드는 것입니다. OnlineExamMaker와 같은 플랫폼이 원활하게 진행하는 데 도움이 될 것입니다. 효과적인 평가를 설계하는 단계는 다음과 같습니다.
OnlineExamMaker로 다음 퀴즈/시험 만들기
1단계: 로그인 및 계정 설정
OnlineExamMaker에서 계정에 로그인하여 "데이터 과학자 기술 평가"와 같은 이름과 소개와 같은 새로운 시험을 만듭니다.
2단계: 질문 범주 설계
프로그래밍, 통계 분석, 머신 러닝, 데이터 정리, 데이터 시각화, 빅 데이터 등의 핵심 기술을 기반으로 시험을 섹션별로 구성하세요.
3단계: 질문 유형 선택
다중 선택, 코딩 과제 또는 에세이와 같이 선택한 각 범주에 대한 질문 유형을 선택합니다. OnlineExamMaker Question Bank에서 최대 10개의 질문 유형으로 질문을 만들 수 있습니다.
4단계: 질문 만들기 및 추가
실용적이고 이론적인 질문을 준비하여 OnlineExamMaker에 추가합니다. 코딩 환경이나 데이터 세트와 같은 관련 리소스를 포함합니다.
5단계: 점수와 타이밍 설정
등급 설정, 타이밍 설정(예: 60-90분) 및 중요도에 따른 섹션 가중치. 온라인 평가 중 부정행위를 방지하기 위해 이 단계에서 웹캠 감시를 활성화할 수 있습니다.
6단계: 평가 시작
참가자와 시험 링크를 공유하고 성과를 추적합니다. 완료 시 결과를 검토합니다.
직원의 데이터 과학 기술을 개발하려면 어떻게 해야 하나요?
기존 직원의 성장에 투자하는 것은 신입 직원을 채용하는 것만큼 강력한 행동이 될 수 있습니다. 효과적인 접근 방식은 다음 중 하나 이상일 수 있습니다.
제공되는 교육 프로그램
유능한 강사나 온라인 과정과 함께 데이터 과학의 기본 기술에 대한 교육이나 워크숍 세션을 제공합니다. 이를 통해 직원들의 지식과 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
실습 프로젝트 장려
직원들에게 데이터 과학 기술이 필요한 실제 프로젝트를 수행할 수 있는 기회를 제공합니다. 실용적인 응용 프로그램을 통해 학습하고 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
멘토십과 동료 학습
정기적인 팀 회의나 학습 그룹을 통해 경험이 많은 데이터 과학자가 경험이 부족한 데이터 과학자를 지도하는 멘토링 문화 하에 지식 공유를 장려합니다.
도구 및 리소스에 액세스
도구, 소프트웨어 및 기타 리소스를 통해 팀이 데이터 과학의 최신 소식을 파악할 수 있도록 하세요. 관련 저널이나 온라인 플랫폼 구독을 통해 지속적인 학습이 제공될 수 있습니다.
그냥 알려드리자면
OnlineExamMaker 퀴즈 소프트웨어를 사용하면 누구나 전문적인 온라인 기술 평가를 쉽게 만들고 공유할 수 있습니다.
해커톤 및 대회 참여 장려
데이터 과학 경연 대회나 해커톤에 참여하는 직원을 지원하세요. 이런 이벤트는 경쟁적인 환경에서 실용적인 기술을 개발하고 팀워크를 장려하는 좋은 방법입니다.
데이터 과학 기술의 평가 및 개발은 최고의 인재를 채용하고 육성하는 데 매우 중요합니다. 조직은 핵심 역량을 정의하고 OnlineExamMaker와 같은 평가 도구를 효과적으로 사용하고 직원 개발에 투자하여 유능한 데이터 과학 팀을 만들 수 있습니다. 이 프로세스는 더 나은 채용 결정으로 이어지고 빠르게 진화하는 이 분야에서 팀의 지속적인 성장과 적응을 보장합니다. OnlineExamMaker로 역량 평가의 힘을 활용하고 조직이 이 정보 시대에 성공할 수 있도록 지원하세요.