Organizações que buscam tomar decisões estratégicas ou impulsionar a inovação por meio de dados estão fadadas a empregar um cientista de dados altamente qualificado, mas encontrar esse talento perfeito não é nada fácil devido à mistura de habilidades técnicas e sociais envolvidas no trabalho. As competências importantes que devem existir em um cientista de dados serão brevemente discutidas, seguidas por algumas dicas para a construção eficaz da avaliação de habilidades, e uma discussão sobre como desenvolver tais competências dentro de uma equipe já existente conclui o artigo.
- As 6 principais habilidades necessárias para cientistas de dados
- Como criar uma avaliação de habilidades de cientista de dados com o OnlineExamMaker?
- Como desenvolver as habilidades de ciência de dados dos seus funcionários?
As 6 principais habilidades necessárias para cientistas de dados
1. Análise matemática e estatística
Estatística e matemática são a espinha dorsal robusta da ciência de dados. Sendo articulado, um cientista de dados deve analisar dados para tendências, variação e a relação entre diferentes variáveis envolvidas. Conhecimento profundo de regressão, teste de hipóteses e teoria da probabilidade, entre outros conceitos, é crítico para decifrar insights úteis de conjuntos complexos de dados.
2. Habilidades de programação
Habilidades de programação em Python ou R são aqui necessárias para manipulação de dados, análise e aprendizado de máquina. Na verdade, todo bom cientista de dados não deve ter medo de escrever código para automatizar algumas rotinas de processamento de dados ou para implementar um algoritmo para modelagem preditiva.
3. Wrangling – visualização de dados
As principais habilidades que um cientista de dados deve possuir incluem limpeza, processamento e visualização dos dados. Isso pode ser facilitado ainda mais pela familiarização com bibliotecas como Pandas e NumPy para processamento de dados e, em seguida, usando Matplotlib e Tableau para visualização. O objetivo é pegar dados confusos e transformá-los em um formato compreensível para as partes interessadas que vão agir com base nas informações.
4. Aprendizado de máquina e IA
Entender algoritmos e frameworks de machine learning é importante, pois, muitas vezes, um cientista de dados cria e implementa modelos para resolver certos problemas de negócios. Conhecimento de aprendizado supervisionado e não supervisionado, juntamente com experiência no uso de plataformas como TensorFlow ou Scikit-learn, podem distinguir um candidato.
5. Perspicácia empresarial
Um bom cientista de dados deve, acima de tudo, estar ciente do contexto de negócios. Isso se refere à capacidade de transformar insights de dados em uma estratégia de negócios executável e ser capaz de se comunicar efetivamente com as partes interessadas não técnicas para que todos estejam alinhados e informados.
6. Trabalho em equipe e habilidades de comunicação
Colaboração e comunicação serão, portanto, essenciais, pois os cientistas de dados estão trabalhando em estreita colaboração com equipes multifuncionais. A apresentação clara de descobertas e o trabalho em equipe contribuirão muito para aumentar o impacto do trabalho realizado.
Como criar uma avaliação de habilidades de cientista de dados com o OnlineExamMaker?
A espinha dorsal da contratação do cientista de dados certo é criar uma avaliação de habilidades sólida, para a qual uma plataforma como o OnlineExamMaker ajudará você a avançar sem problemas. Aqui estão as etapas para criar uma avaliação eficaz.
Crie seu próximo questionário/exame com OnlineExamMaker
Etapa 1: login e configuração da conta
Entre na sua conta no OnlineExamMaker para criar um novo exame, como um nome e uma introdução, como "Avaliação de Habilidades de Cientista de Dados".
Etapa 2: Crie categorias de perguntas
Organize seu exame em seções com base em habilidades essenciais, como programação, análise estatística, aprendizado de máquina, manipulação de dados, visualização de dados e big data.
Etapa 3: Escolha os tipos de perguntas
Selecione o tipo de pergunta para cada categoria que você escolher, como múltipla escolha, tarefas de codificação ou ensaios. Você pode criar perguntas em até 10 tipos de perguntas no OnlineExamMaker Question Bank.
Etapa 4: Crie e adicione perguntas
Prepare questões práticas e teóricas e adicione-as ao OnlineExamMaker. Inclua recursos relevantes, como ambientes de codificação ou conjuntos de dados.
Etapa 5: Defina pontuações e tempo
Definir classificação, definir tempo, por exemplo, 60-90 minutos, e ponderar seções por importância. Para evitar trapaças durante a avaliação online, você pode habilitar a supervisão por webcam nesta etapa.
Etapa 6: Inicie a avaliação
Compartilhe o link para o exame com os participantes e acompanhe o desempenho. Revise os resultados após a conclusão.
Como desenvolver as habilidades de ciência de dados dos seus funcionários?
Investir no crescimento de funcionários existentes pode ser uma ação tão forte quanto recrutar novatos. Algumas abordagens eficazes seriam uma ou mais das seguintes:
Programas de treinamento oferecidos
Ofereça treinamento ou sessões de workshop sobre as habilidades básicas de capacitação da ciência de dados, combinadas com o trabalho com instrutores competentes ou cursos on-line, o que aumentará muito o conhecimento e a capacidade dos funcionários.
Projetos práticos são incentivados
Forneça aos funcionários oportunidades de trabalhar em projetos reais que exijam habilidades em ciência de dados. Aplicações práticas os ajudarão a aprender e aumentar suas capacidades de resolução de problemas.
Mentoria e aprendizagem entre pares
Incentive o compartilhamento de conhecimento sob uma cultura de mentoria, tendo cientistas de dados mais experientes orientando aqueles que têm menos experiência por meio de reuniões regulares de equipe ou grupos de estudo.
Ferramentas e recursos de acesso
Mantenha sua equipe atualizada com o que há de mais recente em ciência de dados por meio de ferramentas, software e outros recursos. Assinaturas de periódicos relevantes ou plataformas online podem ser fornecidas para aprendizado contínuo.
Só para você saber
Com o software de teste OnlineExamMaker , qualquer pessoa pode criar e compartilhar avaliações profissionais de habilidades on-line facilmente.
Incentivar a participação em hackathons e competições
Apoie seus funcionários participando de competições de ciência de dados ou hackathons. Eventos como esses são uma boa maneira de desenvolver habilidades práticas e encorajar o trabalho em equipe em um ambiente competitivo.
A avaliação e o desenvolvimento de habilidades em ciência de dados são muito importantes na contratação e no desenvolvimento dos melhores talentos. Uma organização pode criar uma equipe proficiente em ciência de dados definindo competências-chave, usando ferramentas de avaliação como o OnlineExamMaker de forma eficaz e investindo no desenvolvimento de funcionários. Esse processo levará a melhores decisões de contratação e garantirá o crescimento e a adaptação contínuos de sua equipe neste campo em rápida evolução. Aproveite o poder das avaliações de competência com o OnlineExamMaker e capacite sua organização a prosperar nesta era da informação.