希望透過數據做出策略決策或推動創新的組織必然會聘用高素質的資料科學家,但由於這項工作需要技術和軟技能的整合,找到完美的人才並不容易。本文將簡要討論資料科學家應具備的重要能力,然後介紹一些有效建構技能評估的技巧,最後討論如何在現有團隊內部培養這些能力。 目錄 資料科學家所需的 6 大重要技能 如何使用 OnlineExamMaker 建立資料科學家技能評估? 如何培養員工的數據科學技能? 資料科學家所需的 6 大重要技能 1. 數學和統計分析 統計學和數學是資料科學的堅實支柱。為了表達清晰,資料科學家應該分析資料的趨勢、變化以及所涉及的不同變數之間的關係。為了從複雜的資料集中解析有用的見解,深入了解迴歸、假設檢定和機率論等概念至關重要。 2.程式設計技能 因此,資料操作、分析和機器學習需要 Python 或 R 程式設計技能。事實上,每個優秀的資料科學家都不應該害怕編寫程式碼來自動化一些資料處理程序或實現預測建模的演算法。 3. 數據視覺化 資料科學家應具備的關鍵技能包括清理、處理和視覺化資料。透過熟悉 Pandas 和 NumPy 等用於處理資料的函式庫,然後使用 Matplotlib 和 Tableau 進行視覺化,可以進一步實現這一點。目標是將混亂的數據轉換成利害關係人可以理解的格式,以便他們根據這些資訊採取行動。 4.機器學習和人工智慧 了解機器學習演算法和框架非常重要,因為資料科學家經常建立和部署模型來解決某些業務問題。對監督和無監督學習的了解,加上使用 TensorFlow 或 Scikit-learn 等平台的經驗,可能會讓申請人脫穎而出。 5. 商業敏銳度...