Organizacje, które chcą podejmować strategiczne decyzje lub napędzać innowacje za pomocą danych, muszą zatrudnić wysoko wykwalifikowanego naukowca danych, ale znalezienie takiego talentu nie jest wcale łatwe ze względu na połączenie umiejętności technicznych i miękkich wymaganych przez tę pracę. Krótko omówione zostaną ważne kompetencje, które powinien posiadać naukowiec danych, a następnie kilka wskazówek dotyczących skutecznego tworzenia oceny umiejętności. Artykuł kończy dyskusja na temat tego, jak rozwijać takie kompetencje w już istniejącym zespole.
- 6 najważniejszych umiejętności wymaganych od naukowców zajmujących się danymi
- Jak stworzyć ocenę umiejętności Data Scientist za pomocą OnlineExamMaker?
- Jak rozwijać umiejętności naukowców zajmujących się danymi?
6 najważniejszych umiejętności wymaganych od naukowców zajmujących się danymi
1. Analiza matematyczna i statystyczna
Statystyka i matematyka są solidnym kręgosłupem nauki o danych. Będąc elokwentnym, naukowiec zajmujący się danymi powinien analizować dane pod kątem trendów, zmienności i relacji między różnymi zaangażowanymi zmiennymi. Głęboka wiedza na temat regresji, testowania hipotez i teorii prawdopodobieństwa, między innymi, jest kluczowa, aby rozszyfrować przydatne spostrzeżenia ze złożonych zestawów danych.
2. Umiejętności programowania
Umiejętności programowania w Pythonie lub R są tutaj wymagane do manipulacji danymi, analizy i uczenia maszynowego. W rzeczywistości każdy dobry naukowiec zajmujący się danymi nie powinien bać się pisać kodu, aby zautomatyzować pewne procedury przetwarzania danych lub zaimplementować algorytm do modelowania predykcyjnego.
3. Wrangling – wizualizacja danych
Kluczowe umiejętności, które powinien posiadać naukowiec zajmujący się danymi, obejmują czyszczenie, przetwarzanie i wizualizację danych. Można to dodatkowo ułatwić, zapoznając się z bibliotekami takimi jak Pandas i NumPy do przetwarzania danych, a następnie używając Matplotlib i Tableau do wizualizacji. Celem jest przekształcenie chaotycznych danych w zrozumiały format dla interesariuszy, którzy podejmą działania na podstawie informacji.
4. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja
Zrozumienie algorytmów i ram uczenia maszynowego jest ważne, ponieważ bardzo często naukowiec zajmujący się danymi buduje i wdraża modele w celu rozwiązania pewnych problemów biznesowych. Wiedza na temat uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wraz z doświadczeniem w korzystaniu z takich platform jak TensorFlow lub Scikit-learn, może wyróżnić kandydata.
5. Zmysł biznesowy
Dobry naukowiec zajmujący się danymi powinien przede wszystkim być świadomy kontekstu biznesowego. Odnosi się to do umiejętności przekształcania spostrzeżeń z danych w wykonalną strategię biznesową i skutecznej komunikacji z interesariuszami nietechnicznymi, aby wszyscy byli zgodni i poinformowani.
6. Umiejętność pracy zespołowej i komunikacji
Współpraca i komunikacja będą zatem miały zasadnicze znaczenie, ponieważ naukowcy danych ściśle współpracują z zespołami międzyfunkcyjnymi. Przejrzysta prezentacja ustaleń i praca zespołowa w dużym stopniu przyczynią się do zwiększenia wpływu wykonanej pracy.
Jak stworzyć ocenę umiejętności Data Scientist za pomocą OnlineExamMaker?
Podstawą zatrudnienia właściwego naukowca zajmującego się danymi jest stworzenie solidnej oceny umiejętności, którą platforma taka jak OnlineExamMaker pomoże Ci płynnie przejść. Oto kroki, które należy wykonać, aby zaprojektować skuteczną ocenę.
Utwórz następny quiz/egzamin za pomocą OnlineExamMaker
Krok 1: Zaloguj się i utwórz konto
Zaloguj się na swoje konto w OnlineExamMaker, aby utworzyć nowy egzamin, np. nazwę i wprowadzenie, np. „Ocena umiejętności Data Scientist”.
Krok 2: Zaprojektuj kategorie pytań
Podziel egzamin na sekcje oparte na kluczowych umiejętnościach, takich jak programowanie, analiza statystyczna, uczenie maszynowe, przetwarzanie danych, wizualizacja danych i big data.
Krok 3: Wybierz typy pytań
Wybierz typ pytania dla każdej wybranej kategorii, np. wielokrotnego wyboru, zadania kodowania lub eseje. Możesz utworzyć pytania w maksymalnie 10 typach pytań w OnlineExamMaker Question Bank.
Krok 4: Utwórz i dodaj pytania
Przygotuj pytania praktyczne i teoretyczne i dodaj je do OnlineExamMaker. Dołącz odpowiednie zasoby, takie jak środowiska kodowania lub zestawy danych.
Krok 5: Ustaw wyniki i czas
Ustawianie oceniania, ustawianie czasu, np. 60-90 minut, i ważenie sekcji według ważności. Aby zapobiec oszukiwaniu podczas oceny online, możesz włączyć nadzór kamery internetowej w tym kroku.
Krok 6: Uruchom ocenę
Udostępnij link do egzaminu uczestnikom i śledź ich wyniki. Przejrzyj wyniki po zakończeniu.
Jak rozwijać umiejętności naukowców zajmujących się danymi?
Inwestowanie w rozwój istniejących pracowników może być równie silnym działaniem, jak rekrutacja nowych pracowników. Niektóre skuteczne podejścia to jedno lub więcej z następujących:
Oferowane programy szkoleniowe
Prowadź szkolenia lub warsztaty dotyczące podstawowych umiejętności w zakresie nauki o danych, w połączeniu ze współpracą z kompetentnymi instruktorami lub kursami online, co znacznie poszerzy wiedzę i umiejętności pracowników.
Zachęcamy do projektów praktycznych
Zapewnij pracownikom możliwość pracy nad prawdziwymi projektami wymagającymi umiejętności z zakresu data science. Praktyczne zastosowania pomogą im się uczyć i zwiększać ich zdolności rozwiązywania problemów.
Mentoring i nauka rówieśnicza
Zachęcaj do dzielenia się wiedzą w ramach kultury mentoringu, pozwalając bardziej doświadczonym naukowcom zajmującym się danymi kierować osobami o mniejszym doświadczeniu, np. podczas regularnych spotkań zespołowych lub grup studyjnych.
Uzyskaj dostęp do narzędzi i zasobów
Utrzymuj swój zespół na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w nauce o danych za pomocą narzędzi, oprogramowania i innych zasobów. Subskrypcje odpowiednich czasopism lub platform internetowych mogą być udostępniane w celu ciągłego uczenia się.
Tylko żebyś wiedział
Dzięki oprogramowaniu do quizów OnlineExamMaker każdy może łatwo tworzyć i udostępniać profesjonalne oceny umiejętności online.
Zachęcaj do udziału w hackathonach i konkursach
Wspieraj swoich pracowników biorących udział w konkursach z zakresu nauki o danych lub hackathonach. Wydarzenia takie jak te są dobrym sposobem na rozwijanie praktycznych umiejętności i zachęcanie do pracy zespołowej w konkurencyjnym środowisku.
Ocena i rozwój umiejętności w zakresie nauki o danych są bardzo ważne w zatrudnianiu i pielęgnowaniu najlepszych talentów. Organizacja może stworzyć sprawny zespół zajmujący się nauką o danych, definiując kluczowe kompetencje, skutecznie wykorzystując narzędzia oceny, takie jak OnlineExamMaker, i inwestując w rozwój pracowników. Ten proces doprowadzi do lepszych decyzji dotyczących zatrudniania i zapewni ciągły wzrost i adaptację zespołu w tej szybko rozwijającej się dziedzinie. Wykorzystaj moc ocen kompetencji dzięki OnlineExamMaker i wzmocnij swoją organizację, aby mogła się rozwijać w tej epoce informacji.