Hur bedömer man dataforskares färdigheter för att anställa topptalanger?

Organisationer som vill fatta strategiska beslut eller driva innovation genom data är skyldiga att anställa en högt kvalificerad dataforskare, men att finna den perfekta talangen är inte alls lätt på grund av blandningen av tekniska och mjuka färdigheter som jobbet innebär. De viktiga kompetenser som bör finnas hos en datavetare kommer att diskuteras kort, följt av några tips för en effektiv konstruktion av färdighetsbedömningen, och en diskussion om hur man utvecklar sådana kompetenser inom ett redan existerande team avslutar artikeln.

• Topp 6 viktiga färdigheter som krävs för datavetare
• Hur man skapar en dataforskares kompetensbedömning med OnlineExamMaker?
• Hur utvecklar man datavetenskapliga färdigheter hos dina anställda?

Topp 6 viktiga färdigheter som krävs för datavetare

1. Matematisk och statistisk analys
Statistik och matematik är den robusta ryggraden i datavetenskap. Genom att vara välartikulerad bör en dataforskare analysera data för trender, variation och förhållandet mellan olika inblandade variabler. Fördjupad kunskap om regression, hypotestestning och sannolikhetsteori, bland andra begrepp, är avgörande för att dechiffrera användbara insikter från komplexa datauppsättningar.

2. Programmeringskunskaper
Python- eller R-programmeringskunskaper krävs härmed för datamanipulering, analys och maskininlärning. Faktum är att varje bra datavetare inte borde vara rädd för att skriva kod antingen för att automatisera vissa databehandlingsrutiner eller för att implementera en algoritm för prediktiv modellering.

3. Bråk – datavisualisering
De nyckelfärdigheter som en datavetare bör ha inkluderar rengöring, bearbetning och visualisering av data. Detta skulle kunna underlättas ytterligare genom att bekanta dig med bibliotek som Pandas och NumPy för att bearbeta data och sedan använda Matplotlib och Tableau för visualisering. Målet är att ta rörig data och omvandla den till ett begripligt format för intressenter som ska vidta åtgärder baserat på informationen.

4. Maskininlärning och AI
Att förstå maskininlärningsalgoritmer och ramverk är viktigt eftersom en datavetare väldigt ofta bygger och distribuerar modeller för att lösa vissa affärsproblem. Kunskap om övervakat och oövervakat lärande, tillsammans med erfarenhet av användning av sådana plattformar som TensorFlow eller Scikit-learn, kan skilja en sökande åt.

5. Affärsmannaskap
En bra datavetare bör framför allt vara medveten om affärssammanhanget. Detta syftar på förmågan att omvandla insikt från data till en körbar affärsstrategi och att effektivt kunna kommunicera med de icke-tekniska intressenterna så att alla är samordnade och informerade.

6. Lagarbete och kommunikationsförmåga
Samarbete och kommunikation kommer därför att vara av avgörande betydelse, eftersom datavetare arbetar nära med tvärfunktionella team. Tydlig presentation av resultat och lagarbete kommer att räcka långt för att öka effekten av det utförda arbetet.

Hur man skapar en dataforskares kompetensbedömning med OnlineExamMaker?

Ryggraden i att anställa rätt dataforskare är att skapa en solid kompetensbedömning, för vilken en plattform som OnlineExamMaker hjälper dig att gå sömlöst igenom. Här är steg för att utforma en effektiv bedömning.

Steg 1: Logga in och konfigurera konto

Logga in på ditt konto på OnlineExamMaker för att skapa ett nytt prov, till exempel ett namn och en introduktion, till exempel en "Data Scientist Skills Assessment".

Steg 2: Designa frågekategorier

Organisera ditt prov i sektioner baserat på nyckelfärdigheter som programmering, statistisk analys, maskininlärning, datatvistelse, datavisualisering och big data.

Steg 3: Välj frågetyper

Välj frågetyp för varje kategori du väljer, till exempel flerval, kodningsuppgifter eller uppsatser. Du kan tillåta att skapa frågor i upp till 10 frågetyper i OnlineExamMaker Question Bank.

Steg 4: Skapa och lägg till frågor

Förbered praktiska och teoretiska frågor och lägg till dem i OnlineExamMaker. Inkludera relevanta resurser, såsom kodningsmiljöer eller datauppsättningar.

Steg 5: Ställ in poäng och timing

Ställa in betyg, ställa in timing, t.ex. 60-90 minuter, och vikta avsnitt efter vikt. För att förhindra fusk under onlinebedömningen kan du aktivera webbkameraproctoring i detta steg.

Steg 6: Starta utvärderingen

Dela länken till provet med deltagarna och spåra prestationer. Granska resultaten när de är klara.

Hur utvecklar man datavetenskapliga färdigheter hos dina anställda?

Att investera i att växa för befintliga medarbetare kan vara en lika stark åtgärd som att rekrytera nyanlända. Några effektiva tillvägagångssätt skulle vara en eller flera av följande:

Utbildningsprogram som erbjuds
Ge utbildning eller workshops i de grundläggande möjliggörande färdigheterna inom datavetenskap, kombinerat med att arbeta med duktiga instruktörer eller onlinekurser, vilket avsevärt kommer att förbättra medarbetarnas kunskap och förmåga.

Praktiska projekt uppmuntras
Ge anställda möjligheter att arbeta med verkliga projekt som kräver kunskaper inom datavetenskap. Praktiska tillämpningar kommer att hjälpa dem att lära sig och öka sina problemlösningsförmåga.

Mentorskap och kamratlärande
Uppmuntra kunskapsdelning under en kultur av mentorskap genom att låta mer erfarna datavetare vägleda dem som är mindre erfarna genom kanske regelbundna teammöten eller studiegrupper.

Få tillgång till verktyg och resurser
Håll ditt team à jour med det senaste inom datavetenskap genom verktyg, programvara och andra resurser. Prenumerationer på relevanta tidskrifter eller onlineplattformar kan tillhandahållas för kontinuerligt lärande.

Uppmuntra deltagande i hackathon och tävlingar
Stöd dina anställda som deltar i datavetenskapstävlingar eller hackathon. Evenemang som dessa är ett bra sätt att utveckla praktiska färdigheter och uppmuntra lagarbete i en konkurrensutsatt miljö.

Bedömning och utveckling av datavetenskapliga färdigheter är mycket viktiga för att anställa och fostra de bästa talangerna. En organisation kan skapa ett skickligt datavetenskapsteam genom att definiera nyckelkompetenser, använda bedömningsverktyg som OnlineExamMaker effektivt och investera i medarbetarutveckling. Denna process kommer att leda till bättre anställningsbeslut och säkerställa ditt teams pågående tillväxt och anpassning inom detta snabbt växande område. Utnyttja kraften i kompetensbedömningar med OnlineExamMaker och ge din organisation möjlighet att frodas i denna informationsålder.