Stellen Sie erfahrene und bewährte Data Scientists-Entwickler ein

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Mathematik, Statistik, Programmierung, fortgeschrittene Analytik, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen kombiniert. Sein Hauptziel ist es, in den Daten eines Unternehmens verborgene, verwertbare Erkenntnisse aufzudecken. Durch die Analyse großer Datenmengen können Datenwissenschaftler Muster extrahieren, Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen treffen.

Der Prozess, in dem all dies geschieht, wird als Data Science Lifecycle bezeichnet. Es ist wie eine schrittweise Reise, bei der sie die Daten sammeln, speichern, verarbeiten, untersuchen und weitergeben. Es ist ein Job, der sich ständig verändert und wächst, weil es immer mehr Daten zu verarbeiten gibt.

Man nennt den Beruf des Datenwissenschaftlers den "sexiest job of the 21st century", weil er für den Erfolg von Unternehmen so wichtig ist. Sie helfen Unternehmen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihre Daten besser verstehen.

Hinter den Kulissen jedes erfolgreichen datengesteuerten Unternehmens steht ein Team erfahrener Data-Science-Entwickler, die in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen und das Potenzial von Rohdaten freizusetzen.

Unverzichtbare Fähigkeiten für einen Data Scientist

Im Folgenden gehen wir auf die wesentlichen Fähigkeiten und Eigenschaften ein, die Sie bei Vorstellungsgesprächen mit Bewerbern für Data Scientist-Positionen vorrangig berücksichtigen sollten. Von technischen Kenntnissen in Programmiersprachen und Algorithmen des maschinellen Lernens bis hin zu Fachwissen und Kommunikationsfähigkeiten werden wir die wesentlichen Qualitäten erkunden, die einen Data Scientist in der heutigen Geschäftswelt effektiv machen.

• Programmiersprachen: Python und R sind grundlegend. Diese Sprachen ermöglichen es Datenwissenschaftlern, große Datenmengen zu sortieren, zu analysieren und zu verwalten (oft als "Big Data" bezeichnet). Der Entwickler sollte sich mit Python vertraut gemacht haben, da es im Data Science Network weit verbreitet ist.

• Statistik und Wahrscheinlichkeit: Um qualitativ hochwertige Modelle und Algorithmen für das maschinelle Lernen zu erstellen, muss der Kandidat Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung verstehen. Konzepte wie lineare Regression, Mittelwert, Median, Modus, Varianz und Standardabweichung sind entscheidend. Tauchen Sie ein in Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Über-/Unterstichproben und Bayessche vs. frequentistische Statistik.

• Datenverarbeitung und Datenbankmanagement: Es geht darum, komplexe Datensätze zu bereinigen und zu organisieren, um sie zugänglich und analysierbar zu machen. Datenwissenschaftler manipulieren Daten, um Muster zu erkennen, Fehler zu korrigieren und fehlende Werte einzugeben. Verstehen Sie Datenbankmanagement: Extrahieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, wandeln Sie sie in ein für die Analyse geeignetes Format um und laden Sie sie in ein Data-Warehouse-System.

Die nützlichen Tools, die sie kennen sollten, sind Altair, Talend, Alteryx und Trifacta für die Datenverarbeitung, MySQL, MongoDB und Oracle für die Datenbankverwaltung. Diese Werkzeuge erleichtern die Arbeit, denn sonst müssten sie Python verwenden und die Daten manuell mit etwas wie Pandas bearbeiten.

• Maschinelles Lernen und Deep Learning: Die Nachfrage nach Entwicklerkandidaten mit umfassenden Fähigkeiten geht über Programmierkenntnisse hinaus. Das Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning ist von entscheidender Bedeutung, da diese Technologien vielen innovativen Anwendungen in verschiedenen Branchen zugrunde liegen. Entwickler mit diesen Fähigkeiten können dazu beitragen, fortschrittliche Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu automatisieren und damit Innovation und Wettbewerbsfähigkeit zu fördern.

• Datenvisualisierung: Die Beherrschung der Datenvisualisierung ist unerlässlich, da sie es den Entwicklern ermöglicht, den Beteiligten komplexe Informationen und Erkenntnisse effektiv zu vermitteln. Die Übersetzung von Daten in klare, intuitive visuelle Darstellungen ermöglicht es Entwicklern, ihre Ergebnisse überzeugender zu vermitteln, was eine fundierte Entscheidungsfindung erleichtert und den Unternehmenserfolg fördert.

• Kommerzielles Verständnis: Kommerzielles Bewusstsein ist für Entwickler-Kandidaten unerlässlich, da es ihnen ermöglicht, technische Lösungen mit umfassenderen Geschäftszielen und -prioritäten in Einklang zu bringen. Das Verständnis der Marktlandschaft, der Kundenbedürfnisse und der Branchentrends ermöglicht es den Entwicklern, Lösungen zu entwickeln, die den technischen Anforderungen entsprechen und dem Unternehmen und seinen Stakeholdern einen greifbaren Nutzen bringen.

• Softe Fähigkeiten: Ausgezeichnete Soft Skills wie Kommunikation, Zusammenarbeit und Problemlösung sind in den heutigen teamorientierten Arbeitsumgebungen unerlässlich. Entwickler, die in der Lage sind, Ideen effektiv zu kommunizieren, mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten und sich an die sich ändernden Projektanforderungen anzupassen, sind besser in der Lage, qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, die den Anforderungen der Endbenutzer und Interessengruppen entsprechen.

• Ein neugieriger Geist: In einem sich schnell entwickelnden Bereich wie der Datenwissenschaft, in dem ständig neue Technologien und Techniken auftauchen, ist Neugier der Schlüssel, um der Entwicklung immer einen Schritt voraus zu sein. Es ermutigt Entwickler, neugierig auf neue Trends zu bleiben, mit neuen Methoden zu experimentieren und die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Ein neugieriger Entwickler ist eine unschätzbare Ressource.

Nice-to-have skills:

Ein breit gefächertes Skillset ist wie ein gut gefüllter Werkzeugkasten für einen Datenwissenschaftler. Jeder Skill bringt eine einzigartige Fähigkeit mit sich, die es ihnen ermöglicht, verschiedene Herausforderungen zu meistern und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Auch wenn dies nicht zwingend erforderlich ist, sind diese Fähigkeiten für einen Entwickler von Vorteil:

• Cloud Computing: Da Daten immer häufiger in der Cloud gespeichert werden, können Datenwissenschaftler mit Kenntnissen über Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud effizienter auf große Datensätze zugreifen, komplexe Berechnungen durchführen und skalierbare Lösungen einsetzen. Diese Flexibilität und Skalierbarkeit sind für die Bewältigung des ständig wachsenden Datenvolumens in der heutigen digitalen Landschaft unerlässlich.

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): In einer Welt, die von Textdaten überschwemmt wird - von Kundenrezensionen bis zu Beiträgen in sozialen Medien - sind NLP-Kenntnisse von unschätzbarem Wert, um Bedeutung, Stimmung und Absicht aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Datenwissenschaftlern, wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten abzuleiten, Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Textzusammenfassung zu automatisieren und intelligente Chatbots oder Empfehlungssysteme zu entwickeln.

• Zeitreihenanalyse: Viele reale Datensätze, wie z.B. Aktienkurse, Wetterdaten oder Sensormesswerte, sind zeitabhängig. Mit Hilfe der Zeitreihenanalyse können Datenwissenschaftler zeitliche Datenmuster modellieren, prognostizieren und analysieren, so dass Unternehmen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage historischer Trends und zukünftiger Vorhersagen treffen können.

• A/B-Testing: Bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung ist das A/B-Testing ein leistungsstarkes Instrument zur Bewertung der Wirksamkeit verschiedener Strategien oder Maßnahmen. Datenwissenschaftler mit A/B-Testing-Kenntnissen können Experimente entwerfen, Ergebnisse analysieren und verwertbare Schlussfolgerungen ziehen, um Geschäftsprozesse zu optimieren, die Benutzererfahrung zu verbessern und das Wachstum zu fördern.

• Feature Engineering: Feature-Engineering ist die Umwandlung von Rohdaten in verfeinerte Erkenntnisse. Es geht um die Auswahl, Umwandlung und Erstellung neuer Merkmale aus den verfügbaren Daten, um die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens zu verbessern. Ein Data Scientist, der sich mit Feature Engineering auskennt, kann relevante Merkmale identifizieren, aussagekräftige Informationen extrahieren und die Modellgenauigkeit verbessern, was zu robusteren und zuverlässigeren Vorhersagen führt.

• Domänenwissen: Domänenwissen ermöglicht es Data Scientists, den Kontext hinter den Daten zu verstehen, Ergebnisse genau zu interpretieren und relevante und umsetzbare Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen. Ob im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im E-Commerce oder in einem anderen Bereich: Fachwissen ermöglicht es Data Scientists, die richtigen Fragen zu stellen, fundierte Entscheidungen zu treffen und wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

• Kenntnisse in Tools wie Git: Zusammenarbeit und Versionskontrolle sind entscheidende Aspekte eines jeden Datenprojekts. Git, ein weit verbreitetes Versionskontrollsystem, ermöglicht es Data Scientists, Änderungen an ihrem Code zu verwalten und zu verfolgen, nahtlos mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten und eine klare Aufzeichnung des Projektverlaufs zu führen. Die Beherrschung von Git gewährleistet, dass Datenprojekte organisiert, reproduzierbar und skalierbar sind, was eine effiziente Teamarbeit erleichtert und Fehler minimiert.

Interviewfragen und Beispielantworten

Bei Vorstellungsgesprächen mit Data-Science-Kandidaten müssen die technischen Fähigkeiten, die Problemlösungsfähigkeiten und das Fachwissen sorgfältig bewertet werden. Um Ihnen zu helfen, effektive Vorstellungsgespräche zu führen und Top-Talente zu finden, haben wir eine Liste von Vorstellungsfragen und Beispielantworten zusammengestellt. Sie können diese Fragen nach Belieben an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen.

1. Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Beispielantwortung:

Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus auf einem markierten Datensatz trainiert, d. h. jeder Eingabedatenpunkt wird mit einer entsprechenden Ausgabebezeichnung verknüpft. Überwachtes Lernen zielt darauf ab, eine Zuordnung von Eingabevariablen zu Ausgabevariablen auf der Grundlage von markierten Trainingsdaten zu lernen.

Beispiele für überwachte Lernalgorithmen sind lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze.

Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen wird der Algorithmus auf einem unmarkierten Datensatz trainiert, d. h. es gibt keine vordefinierten Ausgangsmarkierungen für die Eingabedaten. Unüberwachtes Lernen zielt darauf ab, Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten ohne ausdrückliche Anleitung zu entdecken.

Beispiele für unüberwachte Lernalgorithmen sind Clustering-Algorithmen (z.B. K-means Clustering, hierarchisches Clustering) und Dimensionalitätsreduktionsverfahren (z.B. Hauptkomponentenanalyse).

2. Vergleichen Sie Data Science mit Data Analytics.

Beispielantwortung: Die Datenwissenschaft konzentriert sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten mithilfe von statistischen und maschinellen Lernverfahren.

Bei der Datenanalyse werden historische Daten analysiert, um Trends zu erkennen, Geschäftsentscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.

3. Erklären Sie den Begriff "selection bias ".

Beispielantwortung: Selektionsverzerrungen treten auf, wenn die in einer Studie oder Analyse verwendete Stichprobe nicht die Bevölkerung repräsentiert, die sie repräsentieren soll, was zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führt. Diese Verzerrung kann entstehen, wenn bestimmte Bevölkerungsgruppen systematisch aus der Stichprobe ausgeschlossen werden oder wenn die Stichprobe nicht zufällig ausgewählt wird.

4. Erklären Sie den Prozess der Erstellung eines Entscheidungsbaums, einschließlich der Auswahl von Merkmalen, der Aufteilung von Knoten und der Bestimmung von Blattknoten:

Beispielantwort: Die Erstellung eines Entscheidungsbaums umfasst mehrere Schritte:

Merkmalsauswahl: Wir beginnen mit der Auswahl der Merkmale (Variablen), die für die Vorhersage am wichtigsten sind. Dies basiert in der Regel auf Kriterien wie Informationsgewinn oder Gini-Unreinheit. Knoten aufspalten: Der Algorithmus wählt dann das Merkmal aus, das die Daten am besten in möglichst reine (homogene) Teilmengen aufteilt. Dieser Aufteilungsprozess wird für jede Teilmenge rekursiv wiederholt, bis ein Haltekriterium erfüllt ist. Bestimmung der Blattknoten: Wenn der Baum bis zu einer bestimmten Tiefe oder Reinheit gewachsen ist, werden die verbleibenden Knoten zu Blattknoten, an denen Vorhersagen gemacht werden. Die Mehrheitsklasse in einem Blattknoten wird als vorhergesagte Klasse für Klassifizierungsaufgaben zugewiesen. Im Gegensatz dazu wird bei Regressionsaufgaben der Durchschnittswert der Zielvariablen im Blattknoten als Vorhersage verwendet.

5. Was ist der Unterschied zwischen Varianz und bedingter Varianz?

Beispielantwort: Abweichung: Die Varianz misst die Streuung von Werten um ihren Mittelwert. Mathematisch wird die Varianz als Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen jedem Wert und dem Mittelwert des Datensatzes berechnet. Sie misst, wie stark die Werte in einem Datensatz vom Mittelwert abweichen.

Bedingte Abweichung: Die bedingte Varianz misst die Variabilität einer Variablen in Abhängigkeit vom Wert einer anderen Variablen. Sie stellt die Varianz einer Variablen nach Berücksichtigung des Einflusses einer anderen Variablen dar. Mathematisch gesehen wird die bedingte Varianz als die Varianz der Residuen (die Unterschiede zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten) in einem Regressionsmodell berechnet.

6. Beschreiben Sie die Schritte, die zum Aufbau eines Random Forest gehören:

Beispielantwortung: Die Erstellung eines Random Forest umfasst die folgenden Schritte:

Zufallsauswahl: Wählen Sie nach dem Zufallsprinzip eine Teilmenge der Trainingsdaten mit Ersetzung aus (Bootstrap Sampling).

• Merkmalsauswahl: Wählen Sie bei jeder Teilung des Entscheidungsbaums eine Teilmenge von Merkmalen nach dem Zufallsprinzip aus. Dies trägt zur Vielfalt der Bäume im Wald bei.

• Erstellung von Entscheidungsbäumen: Konstruieren Sie mehrere Entscheidungsbäume unter Verwendung der gesampelten Daten und Merkmale. Jeder Baum wird anhand einer Teilmenge der Daten und Merkmale erstellt, wodurch er sich unterscheidet.

• Aggregation: Aggregieren Sie die Vorhersagen der einzelnen Entscheidungsbäume, um die endgültige Vorhersage zu erstellen. Bei Regressionsaufgaben werden in der Regel die Vorhersagen aller Bäume gemittelt, während bei Klassifizierungsaufgaben eine Mehrheitsentscheidung getroffen wird.

7. Nennen Sie ein Beispiel für einen Datentyp (z.B. Einkommen, Aktienkurse), der nicht einer Gaußschen (normalen) Verteilung folgt.

Beispielantwort: Ein Beispiel für einen Datentyp, der nicht einer Gaußschen Verteilung folgt, sind Aktienkurse. Aktienkurse werden von verschiedenen Faktoren beeinflusst, wie z. B. der Marktstimmung, den wirtschaftlichen Bedingungen und der Unternehmensleistung, was zu einer nicht-normalen Verteilung führt. Aktienkurse weisen oft Merkmale wie Volatilitätshäufungen, dicke Schwänze und Schiefe auf, die von den Annahmen einer Gauß-Verteilung abweichen. Infolgedessen können Methoden, die auf Gauß'schen Annahmen beruhen, das Verhalten von Aktienkursen nicht genau erfassen, so dass alternative Modellierungsansätze wie Zeitreihenanalyse oder GARCH-Modelle erforderlich sind.

8. Können Sie das Gesetz der großen Zahlen und seine Bedeutung in der Datenwissenschaft erklären?

Beispielantwortung: Das Gesetz der großen Zahlen besagt, dass sich der Stichprobenmittelwert dem wahren Mittelwert der Grundgesamtheit annähert, wenn die Zahl der unabhängigen Versuche zunimmt. In der Datenwissenschaft ist dieses Prinzip entscheidend, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen und genaue Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Wenn wir zum Beispiel den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde in einem großen Datensatz analysieren, versichert uns das Gesetz der großen Zahlen, dass unsere Schätzung des durchschnittlichen Umsatzes immer genauer wird, je mehr Daten wir sammeln (mehr Kundentransaktionen), und sich dem wahren durchschnittlichen Umsatz über alle Kunden annähert.

9. Wie wenden Sie Data-Science-Techniken auf reale Geschäftsprobleme an?

Beispielantwortung: Wenn ich Data-Science-Techniken auf geschäftliche Probleme anwende, beginne ich immer damit, das Produkt oder die Dienstleistung und die Bedürfnisse der Endbenutzer zu verstehen. Wenn ich zum Beispiel an einem Empfehlungssystem für eine E-Commerce-Plattform arbeite, werde ich die Präferenzen der Benutzer, die Kaufhistorie und das Surfverhalten berücksichtigen, um Empfehlungen zu personalisieren. Darüber hinaus arbeite ich eng mit Interessengruppen zusammen, um Data-Science-Initiativen mit den Unternehmenszielen und -prioritäten in Einklang zu bringen. Durch die Kombination von datengestützten Erkenntnissen mit einem tiefgreifenden Verständnis für das Produkt und die Benutzererfahrung möchte ich Lösungen liefern, die das Kundenengagement, die Kundenzufriedenheit und das Unternehmenswachstum fördern.

*Es gibt keine richtige oder falsche Antwort. Hören Sie aufmerksam zu, wie der Kandidat reale Probleme löst, und diskutieren Sie mit ihm über seine Methoden.

10. Können Sie mir ein Programmierprojekt erläutern, an dem Sie in der Vergangenheit gearbeitet haben, und Ihren Ansatz zur Lösung des Problems erklären?

*Erlauben Sie den Kandidaten, ihre Erfahrungen zu teilen. Fühlen Sie sich frei, zusätzliche Programmieraufgaben einzubauen, um ihre Python- und R-Kenntnisse zu testen.

Einfluss von Data Science auf Organisationen

Bei Data Science geht es nicht nur um Zahlen und Algorithmen; es geht darum, die Arbeitsweise von Unternehmen und die Interaktion mit Kunden zu verändern.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Eine der wichtigsten Auswirkungen von Data Science ist ihre Fähigkeit, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen fundiertere und strategischere Entscheidungen treffen, was zu besseren Ergebnissen und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt führt.

Verbesserte Kundenerfahrungen

Data Science hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Kundenerlebnisse angehen, und ermöglicht es ihnen, personalisierte, nahtlose Interaktionen zu liefern, die auf individuelle Vorlieben und Bedürfnisse eingehen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analyseverfahren und Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen umfangreiche Kundendaten analysieren, um Einblicke in Verhaltensmuster und Präferenzen zu gewinnen.

Kostenreduzierung

Data Science ermöglicht es Unternehmen, Ineffizienzen zu erkennen, Abläufe zu rationalisieren und die Ressourcenzuweisung zu optimieren, was zu erheblichen Kostensenkungen führt. Durch den Einsatz von prädiktiven Analysen und maschinellen Lernalgorithmen können Unternehmen die Nachfrage genauer vorhersagen, Bestände effizienter verwalten und Verschwendung in der gesamten Lieferkette minimieren. Diese kostensparenden Maßnahmen verbessern das Endergebnis und setzen Ressourcen für Investitionen in andere Geschäftsbereiche frei.

Wettbewerbsvorteil

Data Science gibt Unternehmen die Werkzeuge und Erkenntnisse an die Hand, mit denen sie ihre Konkurrenten ausmanövrieren und Chancen ergreifen können. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können Unternehmen verborgene Muster, Trends und Kundenpräferenzen aufdecken, so dass sie fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien auf die Marktanforderungen zuschneiden können. Ob es um die Optimierung von Preisstrategien, die Identifizierung neuer Marktsegmente oder die Vorhersage des Kundenverhaltens geht, Data Science ermöglicht es Unternehmen, in einer sich ständig weiterentwickelnden Geschäftslandschaft agil und reaktionsschnell zu bleiben und der Zeit einen Schritt voraus zu sein.

Innovation und Forschung

Data Science treibt die Innovation voran, indem sie neue Möglichkeiten erschließt und bahnbrechende Entdeckungen ermöglicht. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Analysen, maschinellem Lernen und prädiktiven Modellierungstechniken können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, aufkommende Trends erkennen und neue Wege für Wachstum und Expansion beschreiten.

Zusammenfassung

Bei der Einstellung qualifizierter Data-Science-Entwickler benötigen Unternehmen einen strategischen Ansatz, der wesentliche und "Nice-to-have"-Fähigkeiten identifiziert, ihre Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg versteht und effektive Interviewstrategien einsetzt. Zu den erforderlichen Kenntnissen gehören die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R, Erfahrung mit Algorithmen des maschinellen Lernens und ein solides Verständnis von statistischen Konzepten. Nützliche Fähigkeiten können Fachwissen, Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen umfassen.

Die Einstellung qualifizierter Data Science-Entwickler hat weitreichende Auswirkungen, da sie Unternehmen in die Lage versetzt, verwertbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und Innovationen in verschiedenen Bereichen voranzutreiben. Die Fragen im Vorstellungsgespräch sollten die technischen Kenntnisse, die Problemlösungsfähigkeiten und die Kommunikationsfähigkeiten bewerten. Beispielantworten sollten praktische Erfahrung, Fachwissen und eine kollaborative Denkweise zeigen.

Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen erstklassige Data-Science-Talente anziehen und einstellen können. So können sie Daten effektiv nutzen und in der heutigen datengesteuerten Landschaft wettbewerbsfähig bleiben.