Organisasi yang ingin membuat keputusan strategik atau memacu inovasi melalui data yang terikat untuk menggunakan saintis data yang berkelayakan, tetapi mendapati bahawa bakat yang sempurna sama sekali tidak mudah disebabkan oleh perpaduan kemahiran teknikal dan lembut yang diperlukan oleh pekerjaan. Kecekapan penting yang harus wujud dalam saintis data akan dibincangkan secara ringkas, diikuti dengan beberapa petua untuk pembinaan yang berkesan penilaian kemahiran, dan perbincangan tentang bagaimana untuk membangunkan kecekapan sedemikian di dalam pasukan yang sudah ada menyimpulkan artikel itu.
- 6 kemahiran penting yang diperlukan untuk saintis data
- Bagaimana untuk membuat penilaian kemahiran saintis data dengan onLineExammaker?
- Bagaimana untuk membangunkan kemahiran sains data pekerja anda?
6 kemahiran penting yang diperlukan untuk saintis data
1. Analisis Matematik dan Statistik
Statistik dan matematik adalah tulang belakang sains data yang mantap. Menjadi menyatakan, seorang saintis data harus menganalisis data untuk trend, variasi, dan hubungan antara pembolehubah yang berbeza yang terlibat. Pengetahuan mendalam tentang regresi, ujian hipotesis, dan teori kebarangkalian, antara konsep lain, adalah kritikal untuk menguraikan pandangan berguna dari set data yang kompleks.
2. Kemahiran pengaturcaraan
Kemahiran pengaturcaraan Python atau R ini diperlukan untuk manipulasi data, analisis, dan pembelajaran mesin. Malah, setiap saintis data yang baik tidak boleh takut menulis kod sama ada untuk mengautomasikan beberapa rutin pemprosesan data atau untuk melaksanakan algoritma untuk pemodelan ramalan.
3. Wrangling – Visualisasi Data
Kemahiran utama yang dimiliki oleh saintis data termasuk pembersihan, pemprosesan, dan menggambarkan data. Ini boleh difasilitasi lagi dengan pembiasan dengan perpustakaan seperti pandas dan numpy untuk memproses data dan kemudian menggunakan matplotlib dan tableau untuk visualisasi. Objektifnya adalah untuk mengambil data yang tidak kemas dan mengubahnya menjadi format yang dapat difahami untuk pihak berkepentingan yang akan mengambil tindakan berdasarkan maklumat.
4. Pembelajaran Mesin dan AI
Memahami algoritma dan kerangka pembelajaran mesin adalah penting sejak, sangat kerap, saintis data membina dan menggunakan model untuk menyelesaikan masalah perniagaan tertentu. Pengetahuan tentang pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia, bersama-sama dengan pengalaman dalam penggunaan platform seperti Tensorflow atau Scikit-learn, boleh membezakan pemohon.
5. Perniagaan Acumen
Seorang saintis data yang baik harus, di atas semua, menyedari konteks perniagaan. Ini merujuk kepada keupayaan untuk mengubah wawasan dari data ke dalam strategi perniagaan yang boleh dilaksanakan dan dapat berkomunikasi dengan berkesan dengan pihak berkepentingan bukan teknikal supaya semua orang diselaraskan dan dimaklumkan.
6. Kemahiran kerja berpasukan dan komunikasi
Oleh itu, kerjasama dan komunikasi akan menjadi intipati, kerana para saintis data bekerja rapat dengan pasukan silang berfungsi. Penyampaian penemuan dan kerja berpasukan yang jelas akan pergi jauh dalam meningkatkan kesan kerja yang dilakukan.
Bagaimana untuk membuat penilaian kemahiran saintis data dengan OnLineExammaker?
Backbone untuk menyewa saintis data yang betul mewujudkan penilaian kemahiran yang kukuh, yang mana platform seperti OnLineExammaker akan membantu anda bergerak dengan lancar. Berikut adalah langkah -langkah untuk merancang penilaian yang berkesan.
Buat Kuiz/Peperiksaan Seterusnya anda dengan OnlineExamMaker
Langkah 1: Daftar masuk dan set akaun
Log masuk ke akaun anda di OnLineExammaker untuk membuat peperiksaan baru, seperti nama dan pengenalan, seperti “Penilaian Kemahiran Saintis Data.”
Langkah 2: Kategori Soalan Reka Bentuk
Susun peperiksaan anda ke bahagian berdasarkan kemahiran utama seperti pengaturcaraan, analisis statistik, pembelajaran mesin, pergolakan data, visualisasi data, dan data besar.
Langkah 3: Pilih Jenis Soalan
Pilih jenis soalan untuk setiap kategori yang anda pilih, seperti pelbagai pilihan, tugas pengekodan, atau esei. Anda boleh dibenarkan membuat soalan sehingga 10 jenis soalan di Bank Soalan OnLineExammaker.
Langkah 4: Buat dan tambahkan soalan
Sediakan soalan praktikal dan teoritis dan tambahkannya ke OnLineExammaker. Termasuk sumber yang berkaitan, seperti persekitaran pengekodan atau dataset.
Langkah 5: Tetapkan skor dan masa
Menetapkan penggredan, menetapkan masa, mis., 60-90 minit, dan bahagian berat dengan kepentingan. Agar mencegah penipuan semasa penilaian dalam talian, anda boleh mengaktifkan proctoring webcam dalam langkah ini.
Langkah 6: Lancarkan penilaian
Kongsi pautan ke peperiksaan dengan peserta dan prestasi trek. Semak keputusan setelah selesai.
Bagaimana untuk membangunkan kemahiran sains data pekerja anda?
Melabur dalam pertumbuhan pekerja yang sedia ada boleh menjadi tindakan yang kuat sebagai merekrut pendatang baru. Beberapa pendekatan yang berkesan akan menjadi satu atau lebih yang berikut:
Program Latihan pada Tawaran
Menyediakan sesi latihan atau bengkel dalam kemahiran asas sains data, digabungkan dengan bekerja dengan pengajar yang mampu atau kursus dalam talian, yang akan meningkatkan pengetahuan dan keupayaan pekerja.
Projek tangan digalakkan
Memberi peluang kepada pekerja untuk bekerja pada projek sebenar yang memerlukan kemahiran sains data. Aplikasi praktikal akan membantu mereka belajar dan meningkatkan keupayaan menyelesaikan masalah mereka.
Mentorship dan Peer Learning
Menggalakkan perkongsian pengetahuan di bawah budaya bimbingan dengan mempunyai saintis data yang lebih berpengalaman membimbing mereka yang kurang berpengalaman melalui mesyuarat pasukan biasa atau kumpulan belajar.
Alat dan Sumber Akses
Pastikan pasukan anda mengikuti sains data terkini melalui alat, perisian, dan sumber lain. Langganan kepada jurnal yang berkaitan atau platform dalam talian boleh disediakan untuk pembelajaran berterusan.
hanya jadi anda tahu
dengan Perisian kuiz onLineExammaker , sesiapa sahaja boleh membuat & berkongsi penilaian kemahiran dalam talian profesional dengan mudah.
Menggalakkan penyertaan dalam hackathon dan pertandingan
Menyokong pekerja anda yang mengambil bahagian dalam pertandingan sains data atau hackathon. Peristiwa seperti ini adalah cara yang baik untuk membangunkan kemahiran praktikal dan menggalakkan kerja berpasukan dalam persekitaran yang kompetitif.
Penilaian dan pembangunan kemahiran sains data sangat penting dalam menyewa dan memupuk bakat terbaik. Organisasi boleh mewujudkan pasukan sains data yang mahir dengan menentukan kecekapan utama, menggunakan alat penilaian seperti OnLineExammaker dengan berkesan, dan melabur dalam pembangunan pekerja. Proses ini akan membawa kepada keputusan pengambilan pekerja yang lebih baik dan memastikan pertumbuhan dan penyesuaian pasukan anda dalam bidang ini berkembang pesat. Memanfaatkan kuasa penilaian kecekapan dengan OnLineExammaker dan memberi kuasa kepada organisasi anda untuk berkembang maju dalam usia maklumat ini.