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。
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
優秀的資料科學家首先應該了解業務環境。這是指將數據洞察轉化為可執行的業務策略的能力，並能夠與非技術利益相關者進行有效溝通，以便每個人都保持一致和知情。
6. 團隊合作與溝通能力
因此，由於資料科學家與跨職能團隊密切合作，協作和溝通至關重要。清晰地呈現調查結果和團隊合作將大大提高所做工作的影響力。
如何使用 OnlineExamMaker 建立資料科學家技能評估？
聘用合適的資料科學家的關鍵是進行可靠的技能評估，OnlineExamMaker 這樣的平台將幫助您順利完成評估。以下是設計有效評估的步驟。
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步驟 1：登入並設定帳戶
登入 OnlineExamMaker 上的帳戶來建立一個新的考試，例如名稱和介紹，例如「資料科學家技能評估」。
第 2 步：設計問題類別
根據程式設計、統計分析、機器學習、資料整理、資料視覺化和大數據等關鍵技能將考試分為幾個部分。
第 3 步：選擇問題類型
為您選擇的每個類別選擇問題類型，例如多項選擇題、編碼任務或論文。您可以在 OnlineExamMaker 題庫中建立最多 10 種題型的問題。
步驟 4：建立並新增問題
準備實踐和理論問題並將其添加到 OnlineExamMaker。包括相關資源，例如編碼環境或資料集。
第五步：設定分數和時間
設定等級、設定時間（例如 60-90 分鐘）並根據重要性對各個部分進行加權。為了防止線上評估期間作弊，您可以在此步驟啟用網路攝影機監考。
第 6 步：啟動評估
與參與者分享考試連結並追蹤表現。完成後檢查結果。
如何培養員工的數據科學技能？
投資現有員工的成長與招募新員工一樣有效。一些有效的方法包括以下一種或多種：
提供的培訓項目
提供數據科學基本技能的培訓或研討會，結合與有能力的講師合作或線上課程，這將大大提高員工的知識和能力。
鼓勵實踐項目
為員工提供從事需要數據科學技能的實際專案的機會。實際應用將幫助他們學習並提高解決問題的能力。
導師指導和同儕學習
透過定期的團隊會議或學習小組，讓更有經驗的資料科學家指導經驗不足的資料科學家，並鼓勵在指導文化下共享知識。
存取工具和資源
透過工具、軟體和其他資源讓您的團隊了解最新的數據科學。可以訂閱相關期刊或線上平台以便持續學習。
你知道嗎
使用OnlineExamMaker 測驗軟體，任何人都可以輕鬆建立和分享專業的線上技能評估。
鼓勵參與黑客馬拉松和競賽
支持您的員工參加資料科學競賽或黑客馬拉松。此類活動是培養實務技能和在競爭環境中鼓勵團隊合作的好方法。
對於聘用和培養最優秀的人才來說，評估和發展資料科學技能非常重要。組織可以透過定義關鍵能力、有效使用 OnlineExamMaker 等評估工具以及投資員工發展來創建一支熟練的數據科學團隊。這個過程將帶來更好的招募決策，並確保您的團隊在這個快速發展的領域中持續成長和適應。利用 OnlineExamMaker 發揮能力評估的力量，讓您的組織在這個資訊時代蓬勃發展。