Organisaties die strategische beslissingen willen nemen of innovatie willen stimuleren via data, zullen ongetwijfeld een hooggekwalificeerde datawetenschapper in dienst nemen, maar het vinden van dat perfecte talent is helemaal niet eenvoudig vanwege de mix van technische en zachte vaardigheden die de baan met zich meebrengt. De belangrijke competenties die een datawetenschapper zou moeten hebben, worden kort besproken, gevolgd door enkele tips voor de effectieve constructie van de vaardigheidsbeoordeling, en een discussie over hoe dergelijke competenties te ontwikkelen binnen een reeds bestaand team, sluit het artikel af.
- Top 6 belangrijke vaardigheden die vereist zijn voor datawetenschappers
- Hoe maak je een vaardigheidsbeoordeling voor datawetenschappers met OnlineExamMaker?
- Hoe ontwikkelt u de data science-vaardigheden van uw medewerkers?
Top 6 belangrijke vaardigheden die vereist zijn voor datawetenschappers
1. Wiskundige en statistische analyse
Statistiek en wiskunde vormen de robuuste ruggengraat van datawetenschap. Om welbespraakt te zijn, moet een datawetenschapper data analyseren op trends, variatie en de relatie tussen verschillende betrokken variabelen. Diepgaande kennis van regressie, hypothesetesten en waarschijnlijkheidstheorie, naast andere concepten, is cruciaal om nuttige inzichten te ontcijferen uit complexe datasets.
2. Programmeervaardigheden
Python- of R-programmeervaardigheden zijn hierbij vereist voor datamanipulatie, analyse en machine learning. Eigenlijk zou elke goede datawetenschapper niet bang moeten zijn om code te schrijven om bepaalde dataverwerkingsroutines te automatiseren of om een algoritme te implementeren voor predictieve modellering.
3. Wrangling – datavisualisatie
De belangrijkste vaardigheden die een datawetenschapper moet bezitten, zijn onder meer het opschonen, verwerken en visualiseren van de data. Dit kan verder worden vergemakkelijkt door vertrouwd te raken met bibliotheken zoals Pandas en NumPy voor het verwerken van de data en vervolgens Matplotlib en Tableau te gebruiken voor visualisatie. Het doel is om rommelige data om te zetten in een begrijpelijk formaat voor belanghebbenden die actie gaan ondernemen op basis van de informatie.
4. Machinaal leren en AI
Het begrijpen van machine learning-algoritmen en -frameworks is belangrijk, omdat een datawetenschapper vaak modellen bouwt en implementeert om bepaalde bedrijfsproblemen op te lossen. Kennis van supervised en unsupervised learning, samen met ervaring in het gebruik van platforms als TensorFlow of Scikit-learn, kan een sollicitant onderscheiden.
5. Zakelijk inzicht
Een goede datawetenschapper moet zich vooral bewust zijn van de bedrijfscontext. Dit verwijst naar het vermogen om inzicht uit data om te zetten in een uitvoerbare bedrijfsstrategie en om effectief te kunnen communiceren met de niet-technische stakeholders, zodat iedereen op één lijn zit en geïnformeerd is.
6. Teamwerk en communicatieve vaardigheden
Samenwerking en communicatie zijn daarom essentieel, aangezien datawetenschappers nauw samenwerken met cross-functionele teams. Een duidelijke presentatie van bevindingen en teamwork zullen een lange weg afleggen om de impact van het uitgevoerde werk te vergroten.
Hoe maak je een vaardigheidsbeoordeling voor datawetenschappers met OnlineExamMaker?
De ruggengraat van het inhuren van de juiste datawetenschapper is het creëren van een solide vaardighedenbeoordeling, waarvoor een platform als OnlineExamMaker u zal helpen om naadloos door te gaan. Hier zijn stappen om een effectieve beoordeling te ontwerpen.
Creëer uw volgende quiz/examen met OnlineExamMaker
Stap 1: Aanmelden en account instellen
Meld u aan bij uw account op OnlineExamMaker om een nieuw examen aan te maken. Geef bijvoorbeeld een naam en inleiding, zoals 'Data Scientist Skills Assessment'.
Stap 2: Ontwerp vraagcategorieën
Verdeel uw examen in secties op basis van belangrijke vaardigheden, zoals programmeren, statistische analyse, machinaal leren, dataverwerking, datavisualisatie en big data.
Stap 3: Kies vraagtypen
Selecteer het vraagtype voor elke categorie die u kiest, zoals meerkeuzevragen, codeertaken of essays. U mag vragen maken in maximaal 10 vraagtypen in OnlineExamMaker Question Bank.
Stap 4: Vragen maken en toevoegen
Bereid praktische en theoretische vragen voor en voeg ze toe aan OnlineExamMaker. Voeg relevante bronnen toe, zoals codeeromgevingen of datasets.
Stap 5: Stel scores en timing in
Het instellen van beoordeling, het instellen van timing, bijvoorbeeld 60-90 minuten, en het wegen van secties op belangrijkheid. Om vals spelen tijdens de online beoordeling te voorkomen, kunt u in deze stap webcam proctoring inschakelen.
Stap 6: Start de evaluatie
Deel de link naar het examen met deelnemers en volg hun prestaties. Bekijk de resultaten na voltooiing.
Hoe ontwikkelt u de data science-vaardigheden van uw medewerkers?
Investeren in de groei van bestaande werknemers kan net zo'n krachtige actie zijn als het werven van nieuwkomers. Enkele effectieve benaderingen zijn een of meer van de volgende:
Aangeboden trainingsprogramma's
Geef trainingen of workshops over de basisvaardigheden van datawetenschap, gecombineerd met samenwerking met deskundige docenten of online cursussen. Zo vergroot u de kennis en vaardigheden van uw medewerkers aanzienlijk.
Praktische projecten worden aangemoedigd
Geef werknemers de mogelijkheid om te werken aan echte projecten die data science-vaardigheden vereisen. Praktische toepassingen helpen hen om te leren en hun probleemoplossend vermogen te vergroten.
Mentorschap en peer learning
Stimuleer kennisdeling in een cultuur van mentorschap, door ervaren datawetenschappers de minder ervaren datawetenschappers te laten begeleiden, bijvoorbeeld door middel van regelmatige teamvergaderingen of studiegroepen.
Toegang tot hulpmiddelen en bronnen
Houd uw team op de hoogte van de laatste ontwikkelingen in data science via tools, software en andere bronnen. Abonnementen op relevante tijdschriften of online platforms kunnen worden verstrekt voor continu leren.
Zodat je het weet
Met de quizsoftware OnlineExamMaker kan iedereen eenvoudig professionele online vaardigheidstoetsen maken en delen.
Stimuleer deelname aan hackathons en wedstrijden
Ondersteun uw medewerkers bij deelname aan data science-wedstrijden of hackathons. Evenementen als deze zijn een goede manier om praktische vaardigheden te ontwikkelen en teamwerk aan te moedigen in een competitieve omgeving.
Beoordeling en ontwikkeling van data science-vaardigheden zijn erg belangrijk bij het aannemen en koesteren van het beste talent. Een organisatie kan een bekwaam data science-team creëren door sleutelcompetenties te definiëren, beoordelingstools zoals OnlineExamMaker effectief te gebruiken en te investeren in de ontwikkeling van werknemers. Dit proces zal leiden tot betere beslissingen bij het aannemen van personeel en zal de voortdurende groei en aanpassing van uw team in dit snel evoluerende veld verzekeren. Benut de kracht van competentiebeoordelingen met OnlineExamMaker en geef uw organisatie de mogelijkheid om te floreren in dit informatietijdperk.