Организации, стремящиеся принимать стратегические решения или продвигать инновации с помощью данных, обязательно нанимают высококвалифицированного специалиста по данным, но найти идеальный талант совсем нелегко из-за сочетания технических и гибких навыков, которые подразумевает эта работа. Будут кратко рассмотрены важные компетенции, которые должны быть у специалиста по данным, затем даны некоторые советы по эффективному построению оценки навыков, а обсуждение того, как развивать такие компетенции в уже существующей команде, завершает статью.
- 6 важнейших навыков, необходимых специалистам по анализу данных
- Как создать оценку навыков специалиста по обработке данных с помощью OnlineExamMaker?
- Как развить навыки работы с данными у ваших сотрудников?
6 важнейших навыков, необходимых специалистам по анализу данных
1. Математический и статистический анализ
Статистика и математика — это прочная основа науки о данных. Будучи красноречивым, специалист по данным должен анализировать данные на предмет тенденций, вариаций и взаимосвязи между различными задействованными переменными. Глубокие знания регрессии, проверки гипотез и теории вероятностей, среди прочих концепций, имеют решающее значение для расшифровки полезных идей из сложных наборов данных.
2. Навыки программирования
Навыки программирования Python или R необходимы для обработки данных, анализа и машинного обучения. Фактически, каждый хороший специалист по данным не должен бояться писать код, чтобы автоматизировать некоторые процедуры обработки данных или реализовать алгоритм для предиктивного моделирования.
3. Обсуждение – визуализация данных
Ключевые навыки, которыми должен обладать специалист по данным, включают очистку, обработку и визуализацию данных. Этому может способствовать знакомство с такими библиотеками, как Pandas и NumPy для обработки данных, а затем использование Matplotlib и Tableau для визуализации. Цель состоит в том, чтобы взять беспорядочные данные и преобразовать их в понятный формат для заинтересованных сторон, которые собираются предпринять действия на основе информации.
4. Машинное обучение и ИИ
Понимание алгоритмов и фреймворков машинного обучения важно, поскольку очень часто специалист по данным создает и развертывает модели для решения определенных бизнес-задач. Знание контролируемого и неконтролируемого обучения, а также опыт использования таких платформ, как TensorFlow или Scikit-learn, может выделить кандидата.
5. Деловая хватка
Хороший специалист по данным должен, прежде всего, знать бизнес-контекст. Это относится к способности преобразовывать информацию из данных в исполняемую бизнес-стратегию и уметь эффективно общаться с нетехническими заинтересованными сторонами, чтобы все были согласованы и информированы.
6. Командная работа и коммуникативные навыки
Поэтому сотрудничество и коммуникация будут иметь существенное значение, поскольку специалисты по данным тесно сотрудничают с кросс-функциональными командами. Четкое представление результатов и командная работа будут иметь большое значение для повышения эффективности проделанной работы.
Как создать оценку навыков специалиста по обработке данных с помощью OnlineExamMaker?
Основой найма правильного специалиста по данным является создание надежной оценки навыков, для которой платформа, такая как OnlineExamMaker, поможет вам легко пройти. Вот шаги по разработке эффективной оценки.
Создайте свой следующий тест/экзамен с помощью OnlineExamMaker
Шаг 1: Вход в систему и настройка учетной записи
Войдите в свою учетную запись OnlineExamMaker, чтобы создать новый экзамен, указав название и введение, например, «Оценка навыков специалиста по анализу данных».
Шаг 2: Разработайте категории вопросов
Разделите свой экзамен на разделы на основе ключевых навыков, таких как программирование, статистический анализ, машинное обучение, обработка данных, визуализация данных и большие данные.
Шаг 3: Выберите типы вопросов
Выберите тип вопроса для каждой выбранной вами категории, например, множественный выбор, задания по кодированию или эссе. Вы можете создавать вопросы в 10 типах вопросов в OnlineExamMaker Question Bank.
Шаг 4: Создайте и добавьте вопросы
Подготовьте практические и теоретические вопросы и добавьте их в OnlineExamMaker. Включите соответствующие ресурсы, такие как среды кодирования или наборы данных.
Шаг 5: Установите очки и время
Установка оценок, установка времени, например, 60-90 минут, и взвешивание разделов по важности. Чтобы предотвратить мошенничество во время онлайн-оценки, вы можете включить веб-камеру прокторинга на этом этапе.
Шаг 6: Запуск оценки
Поделитесь ссылкой на экзамен с участниками и отслеживайте успеваемость. Проверьте результаты после завершения.
Как развить навыки работы с данными у ваших сотрудников?
Инвестирование в рост существующих сотрудников может быть таким же сильным действием, как и набор новичков. Некоторые эффективные подходы включают один или несколько из следующих:
Предлагаемые программы обучения
Проводите тренинги или семинары по основным навыкам работы с данными в сочетании с работой с опытными инструкторами или онлайн-курсами, что значительно расширит знания и умения сотрудников.
Поощряются практические проекты
Предоставьте сотрудникам возможность работать над реальными проектами, требующими навыков в области науки о данных. Практические приложения помогут им учиться и повышать свои способности решения проблем.
Наставничество и взаимное обучение
Поощряйте обмен знаниями в рамках культуры наставничества, привлекая более опытных специалистов по работе с данными для руководства менее опытными специалистами, например, посредством регулярных совещаний команды или учебных групп.
Доступ к инструментам и ресурсам
Держите свою команду в курсе последних новостей в области науки о данных с помощью инструментов, программного обеспечения и других ресурсов. Подписки на соответствующие журналы или онлайн-платформы могут быть предоставлены для непрерывного обучения.
Просто чтобы вы знали
С помощью программного обеспечения для тестирования OnlineExamMaker любой желающий может легко создавать и делиться результатами профессиональной онлайн-оценки навыков.
Поощряйте участие в хакатонах и конкурсах
Поддержите своих сотрудников, участвующих в соревнованиях по науке о данных или хакатонах. Подобные мероприятия — хороший способ развить практические навыки и поощрить командную работу в конкурентной среде.
Оценка и развитие навыков в области науки о данных очень важны при найме и воспитании лучших талантов. Организация может создать опытную команду по науке о данных, определив ключевые компетенции, эффективно используя инструменты оценки, такие как OnlineExamMaker, и инвестируя в развитие сотрудников. Этот процесс приведет к лучшим решениям о найме и обеспечит постоянный рост и адаптацию вашей команды в этой быстро развивающейся области. Используйте силу оценки компетенций с помощью OnlineExamMaker и дайте вашей организации возможность процветать в этот информационный век.