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.