Veriler aracılığıyla stratejik kararlar almak veya inovasyonu yönlendirmek isteyen kuruluşlar, son derece kalifiye bir veri bilimcisini işe almak zorundadır, ancak işin gerektirdiği teknik ve yumuşak becerilerin karışımı nedeniyle bu mükemmel yeteneği bulmak hiç de kolay değildir. Bir veri bilimcisinde bulunması gereken önemli yeterlilikler kısaca tartışılacak, ardından beceri değerlendirmesinin etkili bir şekilde oluşturulması için bazı ipuçları verilecek ve makale, halihazırda var olan bir ekip içinde bu tür yeterliliklerin nasıl geliştirileceğine dair bir tartışma ile son bulacaktır.
- Veri Bilimcileri İçin Gerekli En Önemli 6 Beceri
- OnlineExamMaker ile Veri Bilimcisi Beceri Değerlendirmesi Nasıl Oluşturulur?
- Çalışanlarınızın Veri Bilimi Becerilerini Nasıl Geliştirebilirsiniz?
Veri Bilimcileri İçin Gerekli En Önemli 6 Beceri
1. Matematiksel ve istatistiksel analiz
İstatistik ve matematik, veri biliminin sağlam omurgasıdır. Açık sözlü olmak, bir veri bilimcisinin verileri eğilimler, varyasyon ve dahil olan farklı değişkenler arasındaki ilişki açısından analiz etmesi gerektiği anlamına gelir. Karmaşık veri kümelerinden yararlı içgörüler çıkarmak için regresyon, hipotez testi ve olasılık teorisi gibi diğer kavramlar hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak kritik öneme sahiptir.
2. Programlama becerileri
Veri işleme, analiz ve makine öğrenimi için Python veya R programlama becerileri gereklidir. Aslında, her iyi veri bilimcisi, bazı veri işleme rutinlerini otomatikleştirmek veya tahminsel modelleme için bir algoritma uygulamak için kod yazmaktan korkmamalıdır.
3. Wrangling – Veri görselleştirme
Bir veri bilimcisinin sahip olması gereken temel beceriler arasında verileri temizleme, işleme ve görselleştirme yer alır. Bu, verileri işlemek için Pandas ve NumPy gibi kütüphanelerle tanışarak ve ardından görselleştirme için Matplotlib ve Tableau kullanarak daha da kolaylaştırılabilir. Amaç, dağınık verileri alıp, bilgiye dayanarak harekete geçecek paydaşlar için anlaşılır bir biçime dönüştürmektir.
4. Makine öğrenimi ve yapay zeka
Makine öğrenimi algoritmalarını ve çerçevelerini anlamak önemlidir çünkü çoğu zaman bir veri bilimcisi belirli iş sorunlarını çözmek için modeller oluşturur ve dağıtır. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme bilgisi, TensorFlow veya Scikit-learn gibi platformların kullanımında deneyimle birlikte, bir başvuruyu öne çıkarabilir.
5. İş zekası
İyi bir veri bilimcisi her şeyden önce iş bağlamının farkında olmalıdır. Bu, verilerden gelen içgörüyü yürütülebilir bir iş stratejisine dönüştürme ve herkesin uyumlu ve bilgili olması için teknik olmayan paydaşlarla etkili bir şekilde iletişim kurabilme becerisini ifade eder.
6. Takım çalışması ve iletişim becerileri
Bu nedenle, veri bilimcileri işlevler arası ekiplerle yakın bir şekilde çalıştıklarından, iş birliği ve iletişim esas olacaktır. Bulguların ve ekip çalışmasının açık bir şekilde sunulması, yapılan işin etkisini artırmada uzun bir yol kat edecektir.
OnlineExamMaker ile Veri Bilimcisi Beceri Değerlendirmesi Nasıl Oluşturulur?
Doğru veri bilimcisini işe almanın omurgası, OnlineExamMaker gibi bir platformun sorunsuz bir şekilde ilerlemenize yardımcı olacağı sağlam bir beceri değerlendirmesi oluşturmaktır. İşte etkili bir değerlendirme tasarlamak için adımlar.
OnlineExamMaker ile Sonraki Sınavınızı/Sınavınızı Oluşturun
Adım 1: Oturum açma ve hesap kurulumu
Yeni bir sınav oluşturmak için OnlineExamMaker'daki hesabınıza giriş yapın, örneğin "Veri Bilimcisi Becerileri Değerlendirmesi" gibi bir ad ve tanıtım yazın.
Adım 2: Soru kategorilerini tasarlayın
Sınavınızı programlama, istatistiksel analiz, makine öğrenimi, veri düzenleme, veri görselleştirme ve büyük veri gibi temel becerilere göre bölümlere ayırın.
Adım 3: Soru türlerini seçin
Çoktan seçmeli, kodlama görevleri veya denemeler gibi seçtiğiniz her kategori için soru türünü seçin. OnlineExamMaker Soru Bankası'nda en fazla 10 soru türünde soru oluşturmanıza izin verilebilir.
Adım 4: Soruları oluşturun ve ekleyin
Pratik ve teorik sorular hazırlayın ve bunları OnlineExamMaker'a ekleyin. Kodlama ortamları veya veri kümeleri gibi ilgili kaynakları ekleyin.
Adım 5: Puanları ve zamanlamayı ayarlayın
Notlandırmayı ayarlama, zamanlamayı ayarlama, örneğin 60-90 dakika ve bölümleri öneme göre ağırlıklandırma. Çevrimiçi değerlendirme sırasında kopya çekmeyi önlemek için bu adımda web kamerası gözetmenliğini etkinleştirebilirsiniz.
Adım 6: Değerlendirmeyi başlatın
Sınav bağlantısını katılımcılarla paylaşın ve performansı takip edin. Tamamladıktan sonra sonuçları inceleyin.
Çalışanlarınızın Veri Bilimi Becerilerini Nasıl Geliştirebilirsiniz?
Mevcut çalışanların gelişimine yatırım yapmak, yeni gelenleri işe almak kadar güçlü bir eylem olabilir. Bazı etkili yaklaşımlar şunlardan biri veya birkaçı olabilir:
Sunulan eğitim programları
Veri biliminin temel becerilerini geliştirmek için eğitim veya atölye çalışmaları düzenleyin; yetenekli eğitmenlerle veya çevrimiçi kurslarla birlikte çalışarak çalışanların bilgi ve becerilerini büyük ölçüde artırın.
Uygulamalı projeler teşvik ediliyor
Çalışanlara veri bilimi becerileri gerektiren gerçek projeler üzerinde çalışma fırsatları sağlayın. Pratik uygulamalar onların öğrenmelerine ve problem çözme yeteneklerini artırmalarına yardımcı olacaktır.
Mentorluk ve akran öğrenimi
Daha deneyimli veri bilimcilerinin, düzenli ekip toplantıları veya çalışma grupları aracılığıyla daha az deneyimli olanlara rehberlik etmesini sağlayarak, bir rehberlik kültürü altında bilgi paylaşımını teşvik edin.
Araçlara ve kaynaklara erişin
Araçlar, yazılımlar ve diğer kaynaklar aracılığıyla ekibinizi veri bilimindeki en son gelişmelerden haberdar edin. Sürekli öğrenme için ilgili dergilere veya çevrimiçi platformlara abonelikler sağlanabilir.
Sadece bilmen için
OnlineExamMaker sınav yazılımıyla herkes profesyonel çevrimiçi beceri değerlendirmelerini kolayca oluşturabilir ve paylaşabilir.
Hackathonlara ve yarışmalara katılımı teşvik edin
Çalışanlarınızın veri bilimi yarışmalarına veya hackathon'lara katılmasını destekleyin. Bu tür etkinlikler, rekabetçi bir ortamda pratik beceriler geliştirmenin ve ekip çalışmasını teşvik etmenin iyi bir yoludur.
Veri bilimi becerilerinin değerlendirilmesi ve geliştirilmesi, en iyi yetenekleri işe almak ve yetiştirmek için çok önemlidir. Bir kuruluş, temel yeterlilikleri tanımlayarak, OnlineExamMaker gibi değerlendirme araçlarını etkili bir şekilde kullanarak ve çalışan gelişimine yatırım yaparak yetenekli bir veri bilimi ekibi oluşturabilir. Bu süreç daha iyi işe alım kararlarına yol açacak ve ekibinizin bu hızla gelişen alanda devam eden büyümesini ve adaptasyonunu sağlayacaktır. OnlineExamMaker ile yeterlilik değerlendirmelerinin gücünden yararlanın ve kuruluşunuzun bu bilgi çağında başarılı olmasını sağlayın.