Data Scientists

Ansett senior og velprøvde Data-Scientists

Ikke kast bort tid og penger på dårlige Data Scientists-utviklere, men fokuser på å lage gode produkter. Vi matcher deg med de beste 2% av frilansutviklere, konsulenter, ingeniører, programmerere og eksperter innen få dager, ikke måneder.

Betrodd av over 2,500 globale virksomheter

  • Ansett raskt

    Få tilgang til over 5,000 utviklere, og alle er tilgjengelige for å starte umiddelbart.

  • Kvalitetsutviklere

    Oppdag de 1 % beste, som har bestått omfattende tester.

  • Fleksible vilkår

    Ansett Data Scientists uten ekstra ansettelsesavgifter eller faste kostnader.

  • Personlig matching

    Samarbeid med en personlige utvelger og finn Data Scientists som passer behovene dine.

Rekrutter Data Scientists raskt med Proxify

Vi vet at det kan være tidkrevende og dyrt å finne det perfekte Data Scientists. Vi har derfor laget en løsning som sparer deg for både tid og penger i det lange løp.

Våre Data Scientists er utvalgt og testet for sine tekniske ferdigheter, engelskkunnskaper og kulturtilpasningsaspekter for å sikre at vi gir deg den perfekte matchen for engasjementet ditt. Med våre ansettelseseksperter kan du enkelt diskutere eventuelle problemer, bekymringer eller introduksjonsprosesser og raskt starte engasjementet.

Våre Data Scientists er også dyktige i en rekke tilleggsrammer og verktøy, noe som betyr at du alltid finner den rette kandidaten for forretningsbehovene dine, og noen som er forpliktet til å levere enestående resultater.

Ansett raskt med Proxify

  • Proxify-pris:

    Fra 369 kr/h

  • Chat med en ekspert på rekruttering i dag

  • Bli matchet med Data Scientists om to dager

  • Ansett raskt og enkelt med 94 % matchsuksess

Finn en Data Scientist

Den beste rekrutteringsguiden: finn og ansett en topp Data-ekspert

Talentfulle Data Scientists ledige nå

  • Edson C.

    Brazil

    BR flag

    Edson C.

    Data Scientist

    Betrodd medlem siden 2021

    12 years of experience

    Edson er en Data Scientist og Doctor of Science med over 12 års erfaring.

    Ekspert i

    • Python
    • Data Science
    • SQL
    • Apache Kafka
    • OpenCV
    • +26
    Vis profil
  • Jezuina K.

    Albania

    AL flag

    Jezuina K.

    Machine Learning Engineer

    Betrodd medlem siden 2021

    6 years of experience

    Jezuina er en maskinlæringsingeniør og er en ph.d.- kandidat. Hun kan utvikle og tilpasse standardmetoder for maskinlæring og beste praksis i design og bygging av maskinlæringssystemer.

    Ekspert i

    • TensorFlow
    • Machine Learning
    • Python
    • Keras
    • SQL
    • +17
    Vis profil
  • Roel H.

    Portugal

    PT flag

    Roel H.

    Data Scientist

    Betrodd medlem siden 2022

    15 years of experience

    Talentfull maskinlæring, datavitenskap, NumPy og Python-utvikler med mange vellykkede prosjekter på ulike områder.

    Ekspert i

    • Python
    • Machine Learning
    • Data Science
    • NumPy
    • Data Analytics
    • +25
    Vis profil
  • Emil A.

    Azerbaijan

    AZ flag

    Emil A.

    Data Scientist

    Betrodd medlem siden 2022

    4 years of experience

    Emil er en dyktig dataforsker og Ph.d.-kandidat med fire års erfaring i IT-sektoren, hovedsakelig med maskinlæring, forskning, statistikk og dataverktøy.

    Ekspert i

    • Python
    • Data Science
    • Machine Learning
    • NumPy
    • Microsoft Power BI
    • +16
    Vis profil
  • Farid H.

    Azerbaijan

    AZ flag

    Farid H.

    Machine Learning Engineer

    Betrodd medlem siden 2023

    6 years of experience

    Farid er en dyktig maskinlæringsingeniør som har jobbet i ulike teknologiselskaper og forskningsprosjekter.

    Ekspert i

    • Data Science
    • Keras
    • NumPy
    • Pandas
    • Python
    • +15
    Vis profil
  • Jorge M.

    Spain

    ES flag

    Jorge M.

    Machine Learning Engineer

    Betrodd medlem siden 2023

    20 years of experience

    Jorge Muñoz er en fremtredende Deep Learning-forsker og ingeniør kjent for sin omfattende ekspertise innen AI og maskinlæring.

    Ekspert i

    • TensorFlow
    • PyTorch
    • Python
    • Machine Learning
    • Data Science
    • +15
    Vis profil
  • Oguz K.

    Turkey

    TR flag

    Oguz K.

    Data Scientist

    Betrodd medlem siden 2023

    5 years of experience

    Oguz er erfaren fagperson innen datavitenskap, med fem års kommersiell erfaring og sterke Python- og Data Science-ferdigheter.

    Ekspert i

    • Data Science
    • Python
    • BeautifulSoup
    • Data Analytics
    • Data Engineering
    • +26
    Vis profil
  • Edson C.

    Brazil

    BR flag

    Edson C.

    Data Scientist

    Betrodd medlem siden 2021

    12 years of experience

    Edson er en Data Scientist og Doctor of Science med over 12 års erfaring.

    Ekspert i

    • Python
    • Data Science
    • SQL
    • Apache Kafka
    • OpenCV
    • +26
    Vis profil

Tre steg til din perfekte Data Scientist

Finn en utvikler

Ansett førsteklasses talent, kvalitetssikret. Raskt.

Finn talentfulle utviklere med relaterte ferdigheter

Få informasjon om dyktige utviklere med ferdigheter i over 500 tekniske kompetansetyper, som dekker hver større teknologistabel som prosjektet ditt krever.

Derfor velger kundene Proxify

  • Proxify fremskyndet vår digitale transformasjon

    Proxify hevet og utvidet teamet vårt til et helt nytt nivå, og bidro til å modernisere våre digitale plattformer.

    Tiina Korvenoja

    Tiina Korvenoja

    Head of Digital Front Technologies | Musti Group

  • Det vi har dragit mest fördel av är nog att Proxify är riktiga proffs, de är snabba och hjälper oss igenom hela processen för att se till att vi verkligen lyckas.

    Johan Flodin

    Chief Product Officer | Ayd

  • Fantastisk service

    Fantastisk service, gode programmerere og designere, og til en overkommelig pris. Veldig glad for at jeg valgte Proxify. Anbefaler sterkt Proxify!

    Paul Jacobson

    CEO | Handelsbolaget ChessCo

Kun erfarne fagfolk, på høyt nivå

Hopp over søknadshaugen. Nettverket vårt representerer de beste 1% av programvareingeniører over hele verden, med mer enn 500 tekniske kompetanser, og med et gjennomsnitt på åtte års erfaring. Der alle er grundig utvalgt og umiddelbart tilgjengelig.

Søknadsprosess

Utvelgelsesprosessen vår er en av de mest grundige i bransjen. Over 20 000 utviklere søker hver måned om å bli med i nettverket vårt, men bare rundt 2–3 % kommer gjennom nåløyet. Når en kandidat søker, blir de evaluert gjennom systemet vårt for sporing av søknader. Vi vurderer faktorer som antall års erfaring, teknologiløsninger, priser, plassering og ferdigheter i engelsk.

Screeningintervju

Kandidatene møter en av våre rekrutterere for et introduksjonsintervju. Her går vi i dybden på engelskkunnskapene de har, myke ferdigheter, tekniske evner, motivasjon, priser og tilgjengelighet. Vi vurderer også forholdet mellom tilbud og etterspørsel for deres spesifikke ferdighetssett, og tilpasser forventningene våre basert på hvor etterspurt ferdighetene deres er.

Vurdering

Deretter mottar kandidaten en vurdering. Denne testen fokuserer på virkelige kodeutfordringer og feilretting, med en tidsbegrensning, for å vurdere hvordan de presterer under press. Den er utformet for å gjenspeile den typen arbeid de kommer til å gjøre med kunder, og sikrer at de har den nødvendige ekspertisen.

Live-koding

Kandidater som består vurderingen går videre til et teknisk intervju. Dette intervjuet inkluderer live-koding-øvelser med senioringeniørene våre, der de får presentert problemer og må finne de beste løsningene på stedet. Det er et dypdykk i deres tekniske ferdigheter, problemløsningsevner og evne til å tenke gjennom komplekse spørsmål.

Proxify-medlem

Når kandidaten imponerer i alle de foregående stegene, inviteres de til å bli med i Proxify-nettverket.

Stoyan Merdzhanov

«Kvalitet er kjernen i det vi gjør. Vår grundige vurderingsprosess sikrer at kun de 1 % beste av utviklere blir med i Proxify-nettverket, slik at kundene våre alltid får tilgang til de beste tilgjengelige talentene.»

Møt det dedikerte drømmeteamet ditt

Eksepsjonell personlig service, skreddersydd på alle måter —fordi du fortjener det.

Hvordan ansette datavitenskapsutviklere i 2025?

  • Hvordan ansette datavitenskapsutviklere i 2025?
  • Viktige ferdigheter som dataforsker
  • Nice-to-have ferdigheter:
  • Intervjuspørsmål og eksempler på svar
  • Data Sciences innvirkning på organisasjoner
  • Sammendrag
  • Finn en Data Scientist

Del oss:

Hvordan ansette datavitenskapsutviklere i 2025?

Authors:

Labeeqah Antonie

Labeeqah Antonie

Innholdsforfatter

Verified author

Jerome Pillay

Jerome Pillay

Business Intelligence-konsulent og dataingeniør

Verified author

Datavitenskap er et tverrfaglig felt som kombinerer matematikk, statistikk, programmering, avansert analyse, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Det primære målet er å avdekke handlingsrettet innsikt som ligger skjult i en organisasjons data. Ved å analysere store datamengder kan dataforskere trekke ut mønstre, generere innsikt og veilede beslutningstakere.

Prosessen med å gjøre alt dette kalles datavitenskapens livssyklus. Det er som en trinnvis reise der de samler inn, lagrer, behandler, studerer og deler dataene. Det er en jobb som alltid endrer seg og vokser fordi det alltid er mer data å forholde seg til.

Folk kaller jobben til dataforskere for "det 21. århundrets mest sexy jobb" fordi den er så avgjørende for at bedrifter skal lykkes. De hjelper bedrifter med å ta mer intelligente beslutninger ved å forstå dataene sine bedre.

Bak kulissene i enhver vellykket datadrevet organisasjon skjuler det seg et team av dyktige datavitenskapsutviklere som er dyktige til å hente ut innsikt og frigjøre potensialet i rå informasjon.

Viktige ferdigheter som dataforsker

Nedenfor ser vi nærmere på de viktigste ferdighetene og egenskapene du bør prioritere når du intervjuer kandidater til stillinger som Data Scientist. Fra tekniske ferdigheter i programmeringsspråk og maskinlæringsalgoritmer til domeneekspertise og kommunikasjonsferdigheter - vi vil utforske de essensielle egenskapene som gjør en Data Scientist effektiv i dagens forretningsmiljø.

  • Programmeringsspråk: Python og R er grunnleggende. Disse språkene gjør det mulig for dataforskere å sortere, analysere og administrere store datasett (ofte kalt "big data"). Utvikleren bør ha gjort seg kjent med Python, da det er mye brukt i data science-nettverket.

  • Statistikk og sannsynlighet: For å kunne lage maskinlæringsmodeller og -algoritmer av høy kvalitet må kandidaten forstå statistikk og sannsynlighet. Begreper som lineær regresjon, gjennomsnitt, median, modus, varians og standardavvik er avgjørende. Dykk ned i emner som sannsynlighetsfordelinger, over-/undersampling og bayesiansk vs. frekventistisk statistikk.

  • Databehandling og databaseadministrasjon: Det innebærer å rydde opp i og organisere komplekse datasett for å gjøre dem tilgjengelige og analyserbare. Dataforskere manipulerer data for å identifisere mønstre, korrigere feil og legge inn manglende verdier. Forstå databaseadministrasjon: trekke ut data fra ulike kilder, transformere dem til et egnet format for analyse og laste dem inn i et datavarehussystem.

De nyttige verktøyene de bør kjenne til er Altair, Talend, Alteryx og Trifacta for databehandling, MySQL, MongoDB og Oracle for databaseadministrasjon. Disse verktøyene gjør arbeidet enklere fordi de ellers måtte bruke Python og håndtere data manuelt ved hjelp av noe som Pandas.

  • Maskinlæring og dyp læring: Etterspørselen etter utviklerkandidater med et omfattende ferdighetssett strekker seg lenger enn bare kodeferdigheter. Det er avgjørende å forstå maskinlæring og dyp læring fordi disse teknologiene ligger til grunn for mange banebrytende applikasjoner i ulike bransjer. Utviklere med disse ferdighetene kan bidra til å bygge avanserte systemer som er i stand til å hente ut innsikt, lage prognoser og automatisere prosesser, og dermed bidra til innovasjon og konkurransekraft.

  • Datavisualisering: Det er viktig at du behersker datavisualisering, ettersom det gjør det mulig for utviklere å kommunisere kompleks informasjon og innsikt til interessenter på en effektiv måte. Ved å oversette data til tydelige, intuitive visuelle fremstillinger kan utviklere formidle funnene sine på en mer overbevisende måte, slik at det blir lettere å ta informerte beslutninger og oppnå organisatorisk suksess.

  • Kommersiell innsikt: Kommersiell bevissthet er avgjørende for utviklerkandidater, ettersom det gjør det mulig for dem å tilpasse tekniske løsninger til bredere forretningsmessige mål og prioriteringer. Forståelse av markedslandskapet, kundebehov og bransjetrender gjør det mulig for utviklere å utvikle løsninger som oppfyller tekniske krav og leverer konkret verdi til organisasjonen og dens interessenter.

  • Myke ferdigheter: Utmerkede myke ferdigheter som kommunikasjon, samarbeid og problemløsning er uunnværlige i dagens teamorienterte arbeidsmiljøer. Utviklere som effektivt kan kommunisere ideer, samarbeide med tverrfunksjonelle team og tilpasse seg skiftende prosjektkrav, er bedre rustet til å levere løsninger av høy kvalitet som oppfyller behovene til sluttbrukere og interessenter.

  • Et nysgjerrig sinn: I et felt som datavitenskap, som er i rask utvikling og hvor det stadig dukker opp nye teknologier og teknikker, er nysgjerrighet nøkkelen til å holde seg i forkant av utviklingen. Det oppmuntrer utviklere til å være nysgjerrige på nye trender, eksperimentere med nye metoder og flytte grensene for hva som er mulig. En nysgjerrig utvikler er en uvurderlig ressurs.

Nice-to-have ferdigheter:

Å ha et mangfoldig sett med ferdigheter er som å ha en velfylt verktøykasse for en dataforsker. Hver ferdighet tilfører en unik evne som forbedrer deres evne til å takle ulike utfordringer og levere verdifull innsikt. Selv om disse ferdighetene ikke er obligatoriske, er de utmerket for en utvikler å ha:

  • Cloud computing: Det blir stadig vanligere å lagre data i skyen, og ferdigheter i skyplattformer som AWS, Azure eller Google Cloud gjør det mulig for dataforskere å få tilgang til store datasett, kjøre komplekse beregninger og distribuere skalerbare løsninger mer effektivt. Denne fleksibiliteten og skalerbarheten er avgjørende for å håndtere den stadig voksende datamengden i dagens digitale landskap.

  • Naturlig språkbehandling (NLP): I en verden som oversvømmes av tekstdata - fra kundeanmeldelser til innlegg i sosiale medier - er NLP-ferdigheter uvurderlige for å trekke ut mening, følelser og intensjon fra ustrukturert tekst. Denne muligheten gjør det mulig for dataforskere å utlede verdifull innsikt fra tekstdata, automatisere oppgaver som sentimentanalyse eller tekstsammendrag, og bygge intelligente chatboter eller anbefalingssystemer.

  • Tidsserieanalyse: Mange virkelige datasett, for eksempel aksjekurser, værdata eller sensormålinger, er tidsavhengige. Med tidsserieanalyse kan dataforskere modellere, forutsi og analysere tidsmessige datamønstre, noe som gjør det mulig for organisasjoner å ta informerte beslutninger basert på historiske trender og fremtidige spådommer.

  • A/B-testing: I datadrevet beslutningstaking er A/B-testing et kraftig verktøy for å evaluere effektiviteten av ulike strategier eller tiltak. Dataforskere med ferdigheter innen A/B-testing kan utforme eksperimenter, analysere resultater og trekke nyttige konklusjoner for å optimalisere forretningsprosesser, forbedre brukeropplevelser og skape vekst.

  • Funksjonsutvikling: Feature engineering er som å forme rådata til raffinert innsikt. Det innebærer å velge ut, transformere og skape nye funksjoner fra tilgjengelige data for å forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller. En dataforsker som er dyktig innen feature engineering, kan identifisere relevante funksjoner, trekke ut meningsfull informasjon og forbedre modellens nøyaktighet, noe som fører til mer robuste og pålitelige prediksjoner.

  • Domenekunnskap: Domenekunnskap gjør det mulig for Data Scientists å forstå konteksten bak dataene, tolke resultatene nøyaktig og generere relevant og handlingsrettet innsikt for organisasjonen. Enten det gjelder finans, helsevesen, e-handel eller andre felt, gjør domenekunnskap det mulig for dataforskere å stille de riktige spørsmålene, ta informerte beslutninger og skape effektive resultater.

  • Kompetanse i verktøy som Git: Samarbeid og versjonskontroll er avgjørende aspekter ved ethvert dataprosjekt. Git, et mye brukt versjonskontrollsystem, gjør det mulig for dataforskere å administrere og spore endringer i koden sin, samarbeide sømløst med teammedlemmer og opprettholde en tydelig oversikt over prosjekthistorikken. Gode ferdigheter i Git sikrer at dataprosjekter er organiserte, reproduserbare og skalerbare, noe som legger til rette for effektivt teamarbeid og minimerer feil.

Intervjuspørsmål og eksempler på svar

Når du intervjuer kandidater innen datavitenskap, må du nøye vurdere tekniske ferdigheter, problemløsningsevner og domenekunnskap. For å hjelpe deg med å gjennomføre effektive intervjuer og identifisere de beste talentene har vi samlet en liste med intervjuspørsmål og eksempler på svar. Tilpass gjerne disse spørsmålene til din bedrifts behov.

1. Hva er forskjellen mellom veiledet og ikke-veiledet læring?

Eksempel på svar:

Supervisert læring: I veiledet læring trenes algoritmen på et merket datasett, noe som betyr at hvert inndatapunkt er assosiert med en tilsvarende utdataetikett. Overvåket læring har som mål å lære en avbildning fra inngangsvariabler til utgangsvariabler basert på merkede treningsdata.

Eksempler på overvåkede læringsalgoritmer er lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær og nevrale nettverk.

Uovervåket læring: Ved ikke-veiledet læring trenes algoritmen opp på et umerket datasett, noe som betyr at det ikke finnes noen forhåndsdefinerte utdataetiketter for inndataene. Ikke-veiledet læring har som mål å oppdage mønstre, strukturer eller relasjoner i dataene uten eksplisitt veiledning.

Eksempler på uovervåkede læringsalgoritmer er klyngealgoritmer (f.eks. K-means-klynging, hierarkisk klynging) og teknikker for dimensjonsreduksjon (f.eks. prinsipal komponentanalyse).

2. Sammenlign datavitenskap med dataanalyse.

Eksempel på svar: Datavitenskap fokuserer på å trekke ut innsikt fra data ved hjelp av statistiske teknikker og maskinlæringsteknikker.

Dataanalyse innebærer å analysere historiske data for å identifisere trender, ta forretningsbeslutninger og optimalisere prosesser.

3. Forklar begrepet seleksjonsskjevhet.

Eksempel på svar: Utvalgsskjevhet oppstår når utvalget som brukes i en studie eller analyse, ikke representerer den populasjonen det er ment å representere, noe som fører til skjeve eller unøyaktige resultater. Denne skjevheten kan oppstå når bestemte befolkningssegmenter systematisk utelukkes fra utvalget, eller når utvalget ikke er tilfeldig utvalgt.

4. Forklar prosessen med å lage et beslutningstre, inkludert valg av funksjoner, splitting av noder og bestemmelse av bladnoder:

Eksempel på svar: Å lage et beslutningstre innebærer flere trinn:

Utvalg av funksjoner: Vi starter med å velge ut de funksjonene (variablene) som er mest relevante for å lage prediksjoner. Dette er vanligvis basert på kriterier som informasjonsgevinst eller Gini-urenhet. Splitting nodes: Algoritmen velger deretter den funksjonen som best deler dataene inn i undergrupper som er så rene (homogene) som mulig. Denne oppdelingsprosessen gjentas rekursivt for hver delmengde til et stoppkriterium er oppfylt. Bestemme bladnoder: Når treet har vokst til en viss dybde eller et visst renhetsnivå, blir de gjenværende nodene bladnoder der prediksjonene blir gjort. Majoritetsklassen i en bladnode tildeles som den predikerte klassen for klassifiseringsoppgaver. For regresjonsoppgaver brukes derimot gjennomsnittsverdien av målvariabelen i bladnoden som prediksjon.

5. Hva er forskjellen mellom varians og betinget varians?

Eksempel på svar: Variasjon: Varians måler spredningen av verdier rundt gjennomsnittet. Matematisk beregnes variansen som gjennomsnittet av de kvadrerte forskjellene mellom hver verdi og gjennomsnittet av datasettet. Den måler hvor mye verdiene i datasettet avviker fra gjennomsnittet.

Betinget varians: Betinget varians måler variabiliteten til en variabel gitt verdien av en annen variabel. Det representerer variansen til en variabel etter å ha tatt hensyn til en annen variabels innflytelse. Matematisk beregnes betinget varians som variansen til residualene (forskjellene mellom observerte og predikerte verdier) i en regresjonsmodell.

6. Beskriv trinnene som er involvert i å bygge en tilfeldig skog:

Eksempel på svar: Å bygge en tilfeldig skog innebærer følgende trinn:

  • Tilfeldig prøvetaking: Velg et tilfeldig delsett av opplæringsdataene med erstatning (bootstrap-sampling).

  • Valg av funksjoner: Velg et tilfeldig delsett av funksjoner ved hver splitt i beslutningstreet. Dette bidrar til å introdusere mangfold blant trærne i skogen.

  • Bygge beslutningstrær: Konstruer flere beslutningstrær ved hjelp av samplede data og funksjoner. Hvert tre er utviklet ved hjelp av en delmengde av dataene og funksjonene, noe som gjør dem forskjellige.

  • Aggregering: Aggreger spådommene fra hvert beslutningstre for å lage den endelige spådommen. Regresjonsoppgaver innebærer vanligvis å beregne gjennomsnittet av prediksjonene til alle trærne, mens klassifiseringsoppgaver innebærer å ta en flertallsavstemning.

7. Gi et eksempel på en datatype (f.eks. inntekt, aksjekurser) som ikke følger en gaussisk (normal) fordeling.

Eksempel på svar: Et eksempel på en datatype som ikke følger en gaussisk fordeling, er aksjekurser. Aksjekurser påvirkes av ulike faktorer, for eksempel stemningen i markedet, økonomiske forhold og selskapets resultater, noe som resulterer i en ikke-normal fordeling. Aksjekurser har ofte egenskaper som volatilitetsklynger, fete haler og skjevhet, som avviker fra forutsetningene for en gaussisk fordeling. Som et resultat av dette kan det hende at metoder basert på gaussiske antakelser ikke fanger opp oppførselen til aksjekurser på en nøyaktig måte, noe som krever alternative modelleringsmetoder som tidsserieanalyse eller GARCH-modeller.

8. Kan du forklare loven om store tall og dens betydning innen datavitenskap?

Eksempel på svar: Loven om store tall sier at gjennomsnittet i et utvalg vil konvergere mot det sanne populasjonsgjennomsnittet etter hvert som antallet uavhengige forsøk øker. Innen datavitenskap er dette prinsippet avgjørende for å kunne gjøre pålitelige prediksjoner og trekke nøyaktige konklusjoner fra data. Hvis vi for eksempel analyserer gjennomsnittsinntekten per kunde i et stort datasett, forsikrer loven om store tall oss om at etter hvert som vi samler inn mer data (flere kundetransaksjoner), vil estimatet vårt av gjennomsnittsinntekten bli stadig mer nøyaktig og nærme seg den sanne gjennomsnittsinntekten på tvers av alle kunder.

9. Hvordan bruker du datavitenskapelige teknikker på reelle forretningsproblemer?

Eksempel på svar: Når jeg bruker datavitenskapelige teknikker på forretningsproblemer, starter jeg alltid med å forstå produktet eller tjenesten og sluttbrukernes behov. Hvis jeg for eksempel jobber med et anbefalingssystem for en e-handelsplattform, vil jeg ta hensyn til brukerpreferanser, kjøpshistorikk og surfeatferd for å tilpasse anbefalingene. I tillegg samarbeider jeg tett med interessenter for å tilpasse datavitenskapelige initiativer med forretningsmål og prioriteringer. Ved å kombinere datadrevet innsikt med en dyp forståelse av produktet og brukeropplevelsen, tar jeg sikte på å levere løsninger som driver kundeengasjement, tilfredshet og forretningsvekst.

Det finnes ikke noe riktig eller galt svar. Lytt nøye til hvordan kandidaten løser virkelige problemer, og diskuter gjerne metodene deres med dem.

10. Kan du fortelle meg om et kodeprosjekt du har jobbet med tidligere, og forklare hvordan du gikk frem for å løse problemet?

La kandidaten dele sin erfaring. Inkluder gjerne flere kodingsutfordringer for å teste Python- og R-ferdighetene deres.

Data Sciences innvirkning på organisasjoner

Data Science handler ikke bare om tall og algoritmer; det handler om å forandre hvordan organisasjoner opererer og samhandler med kunder.

Forbedret beslutningstaking

En av de viktigste effektene av datavitenskap er dens evne til å bidra til bedre beslutningstaking. Ved å analysere store mengder data kan organisasjoner ta mer informerte og strategiske beslutninger, noe som fører til bedre resultater og et konkurransefortrinn i markedet.

Forbedrede kundeopplevelser

Data Science har revolusjonert hvordan organisasjoner tilnærmer seg kundeopplevelser, og gir dem mulighet til å levere persontilpassede, sømløse interaksjoner som gjenspeiler individuelle preferanser og behov. Ved å utnytte avanserte analyse- og maskinlæringsalgoritmer kan bedrifter analysere enorme mengder kundedata for å få innsikt i atferdsmønstre og preferanser.

Kostnadsreduksjon

Data Science gjør det mulig for organisasjoner å identifisere ineffektivitet, effektivisere driften og optimalisere ressursallokeringen, noe som fører til betydelige kostnadsreduksjoner. Ved å utnytte prediktiv analyse og maskinlæringsalgoritmer kan bedrifter forutsi etterspørselen mer nøyaktig, administrere lagerbeholdningen mer effektivt og minimere sløsing i hele forsyningskjeden. Disse kostnadsbesparende tiltakene forbedrer bunnlinjen og frigjør ressurser som kan investeres i andre forretningsområder.

Konkurransefortrinn

Data Science gir organisasjoner verktøyene og innsikten de trenger for å utmanøvrere rivaler og gripe muligheter. Ved å analysere store mengder data kan organisasjoner avdekke skjulte mønstre, trender og kundepreferanser, slik at de kan ta informerte beslutninger og skreddersy strategiene sine for å møte markedets krav på en effektiv måte. Enten det dreier seg om å optimalisere prisstrategier, identifisere nye markedssegmenter eller forutsi kundeatferd, gjør datavitenskap organisasjoner i stand til å være smidige, responsive og i forkant av utviklingen i et forretningslandskap som er i stadig utvikling.

Innovasjon og forskning

Data Science driver innovasjon ved å åpne opp for nye muligheter og føre til banebrytende oppdagelser. Ved å utnytte avansert analyse, maskinlæring og prediktive modelleringsteknikker kan organisasjoner avdekke verdifull innsikt, identifisere nye trender og utforske nye muligheter for vekst og ekspansjon.

Sammendrag

Når organisasjoner skal ansette dyktige datavitenskapsutviklere, må de ha en strategisk tilnærming som identifiserer hvilke ferdigheter som er viktige og hvilke som er ønskelige, forstår hvilken betydning de har for organisasjonens suksess og bruker effektive intervjustrategier. Nødvendige ferdigheter inkluderer ferdigheter i programmeringsspråk som Python og R, ekspertise innen maskinlæringsalgoritmer og en solid forståelse av statistiske konsepter. Det kan være ønskelig med domeneekspertise, kommunikasjonsevner og erfaring med cloud computing-plattformer.

Det å ansette dyktige datavitenskapsutviklere har stor betydning, ettersom det gjør det mulig for organisasjoner å hente ut nyttig innsikt fra data, forbedre beslutningsprosesser og drive innovasjon på tvers av ulike sektorer. Intervjuspørsmålene skal vurdere tekniske ferdigheter, problemløsningsevner og kommunikasjonsevner. Eksempelsvarene bør vise praktisk erfaring, domenekunnskap og en samarbeidsorientert tankegang.

Denne omfattende tilnærmingen sikrer at organisasjoner kan tiltrekke seg og ansette de beste talentene innen datavitenskap, slik at de kan utnytte data effektivt og holde seg konkurransedyktige i dagens datadrevne landskap.

Ansetter en Data Scientists?

Håndplukkede Data eksperter med dokumentert erfaring, betrodd av globale selskaper.

Finn en Data Scientist

Del oss:

Verified authors

We work exclusively with top-tier professionals.
Our writers and reviewers are carefully vetted industry experts from the Proxify network who ensure every piece of content is precise, relevant, and rooted in deep expertise.

Labeeqah Antonie

Labeeqah Antonie

Innholdsforfatter

Labeeqah har mer enn ti års erfaring med å skape engasjerende innhold, lede dynamiske team og bidra til meningsfylte prosjekter på tvers av bransjer. Hun jobber med alt fra å finjustere blogger og ansettelsesveiledninger for Proxify til å veilede skribenter og stå i spissen for SEO-strategier, og hun trives med å omsette ideer til effektive resultater. Enten hun skriver om teknologitrender eller coacher team, bidrar hun med kreativitet, presisjon og en lidenskap for å levere verdi i alt hun foretar seg.

Jerome Pillay

Jerome Pillay

Business Intelligence-konsulent og dataingeniør

12 years of experience

Ekspert i SQL

Jerome er en erfaren Business Intelligence-konsulent med lang erfaring fra konsulentbransjen. Han har ekspertise innen statistisk dataanalyse, databaser, datalagring, datavitenskap og Business Intelligence, og utnytter ferdighetene sine til å levere innsikt som kan omsettes til handling og drive frem datainformert beslutningstaking. Jerome er en svært dyktig IT-profesjonell og har en bachelorgrad i informatikk fra University of KwaZulu-Natal.

Har du spørsmål om å ansette en Data Scientist?

  • Hvor mye koster det å ansette en Data-Scientist fra Proxify?

  • Kan Proxify virkelig presentere en egnet Data-Scientist innen 1 uke?

  • Snakker utviklerne engelsk?

  • Hvordan fungerer den risikofrie prøveperioden med en Data-Scientist

  • Hvordan fungerer den risikofrie prøveperioden med en Data-Scientist

  • Hvordan fungerer vurderingsprosessen?

  • Hvor mye koster det å ansette en Data-Scientist fra Proxify?

  • Hvor mange timer i uken kan jeg engasjere Proxify-utviklere?

Søk etter utviklerer etter ...

Stack