Vad kännetecknar en kompetent dataforskare? När man letar efter den idealiska sökanden är kompetenstestning ofta högst upp på listan för de flesta företag och rekryterare. När allt kommer omkring kan det vara ett extremt dyrt misstag att välja någon som inte har ens de mest grundläggande dataforskarnas förmågor. Men kompetenta datavetare har också attribut som ett färdighetstest inte i sig kan identifiera. De har en mängd olika talanger och egenskaper som man inte kan få genom att läsa en bok. Frågan är nu, vad exakt är de, och hur kan man känna igen dem?
På grund av det intensiva trycket som kommer med framgångsrik rekrytering, övergår företag och rekryterare alltmer till resolutioner etablerade om artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Enligt The Guardian använder flera ledande företag, som BP, Expedia och Vodafone, en applikation som heter Headstart driven av ML för att hjälpa dem att hitta de mest kvalificerade individerna. Headstart genomför sökandescreeningar och placerar dem i positioner som passar dem med hjälp av ett antal olika prediktiva och kontextuella algoritmer. I den här artikeln kommer vi att diskutera en mängd olika förmågor som är nödvändiga för en datavetare att ha för att bli framgångsrik.
Läs också: Kommer programmerare att dö ut som ett resultat av AI?
I den här bloggen kommer du att lära dig om några av de viktigaste förmågorna och egenskaperna som en Data Scientist måste besitta.
1. Programmering
En person som arbetar inom datavetenskap kommer att ha goda kunskaper i minst ett programmeringsspråk, såsom R, Python, SAS eller Hadoop. Det räcker inte att kunna skriva kod; man måste också vara bekväm med att analysera data med hjälp av en mängd olika programmeringsmiljöer. En datavetare måste ha ett starkt behärskande av programmeringsspråk och förmågan att snabbt anpassa sig till skiftande tekniska trender för att bli framgångsrik i sin karriär. Datavetenskapens domän upplever för närvarande ett oöverträffat intresse och värde bland företag över hela världen. Varje motvilja från din sida att använda olika programmeringsverktyg kan vara en deal-breaker för ett företag som räknar med resultatet av ditt arbete för att påskynda expansionen av sitt företag.
2. Analys av kvantitativa data
Detta är kärnan i vad en datavetare är ansvarig för att göra i sin anställning. En datavetares profil bör innehålla egenskaper som förmågan att ha både en rationell och intuitiv förståelse av en komplicerad miljö och dess beteende, förmågan att bearbeta data som är rörig och svår att arbeta med, och förmågan att skapa prototyper och modeller för att testa antaganden. Begrepp som hur man konstruerar prediktions- och regressionsmodeller, maskininlärning, inklusive övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer, tidsserieprognoser, datareduktionsmetoder, neurala nätverk och andra relaterade ämnen krävs kunskap.
3. Kompetens i matematik och statistik
En datavetare och ett företags framtid är båda dömda om de inte har tillgång till statistik. Utan matematik och statistik kommer det att vara omöjligt att generera hypoteser baserade på hur ett system kommer att bete sig som svar på förändringar, göra antaganden av statistisk signifikans om variationer i data, definiera mått för att lägga upp mål och mäta framgång och dra korrekta slutsatser från dataset. Om en individ inte har en solid grund i matematik och statistik, då blir det svårt för dem att skriva kod eller använda funktioner på ett bra sätt.
4. Visualiseringsförmåga
Det är en väletablerad verklighet att individer kan ta in information snabbare när den visas i form av visuella bilder i motsats till ord eller figurer. En dataforskare kommer med säkerhet att kunna presentera insikter för både en teknisk och icke-teknisk publik om de har operativ kunskap om datavisualiseringsverktyg som Tableau, Qlikview, Plotly eller Sisense. Detta kommer att säkerställa att publiken kommer att övertygas om det affärsvärde som kan dras från datavetarens insikter. När det gäller att avgöra om en dataforskare kommer att lyckas eller inte, är en av de viktigaste sakerna de kan göra att bekanta sig med grunderna för datavisualisering och presentera tilltalande data för intressenter.
5. Analys av flera variabler och linjär algebra
Det är möjligt, men inte säkert, att en datavetare kan behöva designa sina egna implementeringsmodeller internt någon gång under sin karriär. Denna fråga kan eller kanske inte ställs uttryckligen under intervjuprocessen. Detta gäller särskilt i situationer där produkter som definieras av data har potential att åstadkomma revolutionerande förbättringar för företaget. Disciplinen datavetenskap är mycket ung, och som ett resultat finns det inga jobbdefinitioner som är huggna i sten. När det gäller att bygga out-of-the-box-modeller kan det därför vara till stor hjälp att ha ett fungerande grepp om linjär algebra och multivariabel kalkyl. Dessutom kan intervjuaren överraska dig med en fråga med hjälp av kalkyl. En dataforskare som är självsäker skulle råda dem att göra sitt bästa.
Läs också: Teknikens inverkan på resesektorn 2022
Slutsats
Denna lista över talanger och egenskaper hos framgångsrika datavetare kan ge dig ett försprång i sökandet efter de bästa individerna, oavsett om du är en arbetsgivare eller en rekryterare som vill fylla en position. Se till att när du gör din nästa anställning söker du efter sökande som har en hälsosam dos av kreativitet utöver sina tekniska talanger, samt en stark balans mellan dataintuition, statistiskt tänkande, en "hackeranda" och en "hackers mentalitet." Dataforskare som har dessa egenskaper kommer utan tvekan att bidra till ditt företags tillväxt och framgång.
Utvald bild: Dataanalysvektor skapad av storyset
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.