Det snabbaste sättet att hitta kvalitetssäkrade Data Scientists

Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område som kombinerar matematik, statistik, programmering, avancerad analys, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Dess primära mål är att avslöja handlingsbara insikter som är dolda i en organisations data. Genom att analysera stora volymer data kan datavetare extrahera mönster, generera insikter och vägleda beslutsfattande.

Processen med att göra allt detta kallas datavetenskapens livscykel. Det är som en steg-för-steg-resa där de samlar in, sparar, bearbetar, studerar och delar med sig av data. Det är ett jobb som alltid förändras och växer eftersom det alltid finns mer data att hantera.

Folk kallar datavetares jobb för "det sexigaste jobbet på 2000-talet" eftersom det är så avgörande för att företag ska lyckas. De hjälper företag att fatta mer intelligenta beslut genom att förstå sina data bättre.

Bakom kulisserna i varje framgångsrik datadriven organisation finns ett team av skickliga datavetenskapliga utvecklare som är skickliga på att extrahera insikter och låsa upp potentialen i rå information.

Viktiga färdigheter att ha som datavetare

Nedan går vi igenom de viktigaste färdigheterna och egenskaperna som du bör prioritera när du intervjuar kandidater till Data Scientist-positioner. Från tekniska färdigheter i programmeringsspråk och maskininlärningsalgoritmer till domänexpertis och kommunikationsförmåga kommer vi att utforska de väsentliga egenskaper som gör en datavetare effektiv i dagens affärsmiljö.

• Programmeringsspråk: Python och R är grundläggande. Dessa språk gör det möjligt för datavetare att sortera, analysera och hantera stora datamängder (ofta kallade "big data"). Utvecklaren bör ha bekantat sig med Python, eftersom det används i stor utsträckning i datavetenskapsnätverket.

• Statistik och sannolikhet: För att skapa högkvalitativa maskininlärningsmodeller och algoritmer måste kandidaten förstå statistik och sannolikhet. Begrepp som linjär regression, medelvärde, median, läge, varians och standardavvikelse är avgörande. Dyk in i ämnen som sannolikhetsfördelningar, över / underprovtagning och Bayesian vs. frequentist-statistik.

• Datahantering och databashantering: Det handlar om att rensa och organisera komplexa dataset för att göra dem tillgängliga och analyserbara. Datavetare manipulerar data för att identifiera mönster, korrigera fel och mata in saknade värden. Förstå databashantering: extrahera data från olika källor, omvandla dem till ett lämpligt format för analys och ladda in dem i ett datalagersystem.

De användbara verktyg som de bör känna till är Altair, Talend, Alteryx och Trifacta för datahantering, MySQL, MongoDB och Oracle för databashantering. Dessa verktyg gör arbetet enklare eftersom de annars skulle behöva använda Python och manuellt hantera data med hjälp av något som Pandas.

• Maskininlärning och djupinlärning: Efterfrågan på utvecklarkandidater med en omfattande kompetensuppsättning sträcker sig bortom kodningsförmågan. Att förstå maskininlärning och djupinlärning är avgörande eftersom dessa tekniker ligger till grund för många banbrytande applikationer i olika branscher. Utvecklare med dessa färdigheter kan bidra till att bygga avancerade system som kan utvinna insikter, göra förutsägelser och automatisera processer och därigenom driva innovation och konkurrenskraft.

• Datavisualisering: Kunskaper i datavisualisering är avgörande eftersom det gör det möjligt för utvecklare att kommunicera komplex information och insikter till intressenter på ett effektivt sätt. Genom att översätta data till tydliga, intuitiva visuella representationer kan utvecklare förmedla sina resultat på ett mer övertygande sätt, vilket underlättar informerat beslutsfattande och driver organisatorisk framgång.

• Kommersiell insikt: Kommersiell medvetenhet är avgörande för utvecklarkandidater eftersom det gör det möjligt för dem att anpassa tekniska lösningar till bredare affärsmål och prioriteringar. Genom att förstå marknadslandskapet, kundernas behov och branschtrender kan utvecklare utveckla lösningar som uppfyller tekniska krav och levererar konkret värde till organisationen och dess intressenter.

• Mjuka färdigheter: Utmärkta mjuka färdigheter som kommunikation, samarbete och problemlösning är oumbärliga i dagens teamorienterade arbetsmiljöer. Utvecklare som effektivt kan kommunicera idéer, samarbeta med tvärfunktionella team och anpassa sig till föränderliga projektkrav är bättre rustade att leverera högkvalitativa lösningar som uppfyller slutanvändarnas och intressenternas behov.

• Ett nyfiket sinne: I ett snabbt utvecklande område som datavetenskap, där ny teknik och nya tekniker ständigt dyker upp, är nyfikenhet nyckeln till att hålla sig före kurvan. Det uppmuntrar utvecklare att vara nyfikna på nya trender, experimentera med nya metoder och tänja på gränserna för vad som är möjligt. En nyfiken utvecklare är en ovärderlig resurs.

Bra att ha färdigheter:

Att ha en mångsidig kompetensuppsättning är som att ha en välfylld verktygslåda för en datavetare. Varje färdighet tillför en unik förmåga som förbättrar deras förmåga att ta itu med olika utmaningar och leverera värdefulla insikter. Även om dessa färdigheter inte är obligatoriska är de utmärkta för en utvecklare att ha:

• Cloud computing: Eftersom det blir allt vanligare att data lagras i molnet kan datavetare som har kunskaper om molnplattformar som AWS, Azure eller Google Cloud få tillgång till stora datamängder, köra komplexa beräkningar och distribuera skalbara lösningar mer effektivt. Denna flexibilitet och skalbarhet är avgörande för att hantera den ständigt växande volymen av data i dagens digitala landskap.

• Naturlig språkbehandling (NLP): I en värld som översvämmas av textdata - från kundrecensioner till inlägg i sociala medier - är NLP-färdigheter ovärderliga för att extrahera mening, känsla och avsikt från ostrukturerad text. Denna kapacitet gör det möjligt för datavetare att härleda värdefulla insikter från textdata, automatisera uppgifter som sentimentanalys eller textsammanfattning och bygga intelligenta chatbots eller rekommendationssystem.

• Tidsserieanalys: Många verkliga datamängder, till exempel aktiekurser, väderdata eller sensoravläsningar, är tidsberoende. Färdigheter i tidsserieanalys gör det möjligt för datavetare att modellera, prognostisera och analysera temporära datamönster, vilket gör det möjligt för organisationer att fatta välgrundade beslut baserat på historiska trender och framtida förutsägelser.

• A/B-testning: I datadrivet beslutsfattande är A/B-testning ett kraftfullt verktyg för att utvärdera effektiviteten hos olika strategier eller insatser. Datavetare med A/B-testningskunskaper kan utforma experiment, analysera resultat och dra slutsatser för att optimera affärsprocesser, förbättra användarupplevelser och driva tillväxt.

• Funktionsutveckling: Feature engineering är som att skulptera rådata till raffinerade insikter. Det handlar om att välja, omvandla och skapa nya funktioner från tillgängliga data för att förbättra prestanda för maskininlärningsmodeller. En datavetare som är skicklig i funktionsteknik kan identifiera relevanta funktioner, extrahera meningsfull information och förbättra modellnoggrannheten, vilket leder till mer robusta och pålitliga förutsägelser.

• Domänkunskap: Domänkunskap gör det möjligt för Data Scientists att förstå sammanhanget bakom data, tolka resultat korrekt och generera relevanta och handlingsbara insikter för organisationen. Oavsett om det handlar om ekonomi, hälso- och sjukvård, e-handel eller något annat område, gör domänkunskap det möjligt för datavetare att ställa rätt frågor, fatta välgrundade beslut och driva effektiva resultat.

• Kunskaper i verktyg som Git: Samarbete och versionskontroll är avgörande aspekter av alla dataprojekt. Git, ett allmänt använt versionskontrollsystem, gör det möjligt för datavetare att hantera och spåra ändringar i sin kod, samarbeta sömlöst med teammedlemmar och upprätthålla ett tydligt register över projekthistorik. Kunskaper i Git säkerställer att dataprojekt är organiserade, reproducerbara och skalbara, vilket underlättar effektivt lagarbete och minimerar fel.

Intervjufrågor och exempel på svar

Att intervjua kandidater inom datavetenskap kräver noggrann bedömning av tekniska färdigheter, problemlösningsförmåga och domänkunskap. För att hjälpa dig att genomföra effektiva intervjuer och identifiera topptalanger har vi sammanställt en lista med intervjufrågor och exempel på svar. Anpassa gärna dessa frågor efter ditt företags behov.

1. Vad är skillnaden mellan övervakad och oövervakad inlärning?

Exempel på svar:

Övervakad inlärning: I övervakad inlärning tränas algoritmen på en märkt dataset, vilket innebär att varje ingångsdatapunkt är associerad med en motsvarande utgångsetikett. Övervakad inlärning syftar till att lära sig en kartläggning från ingångsvariabler till utgångsvariabler baserat på märkta träningsdata.

Exempel på övervakade inlärningsalgoritmer är linjär regression, logistisk regression, beslutsträd och neurala nätverk.

Oövervakad inlärning: I oövervakad inlärning tränas algoritmen på en omärkt dataset, vilket innebär att det inte finns några fördefinierade utgångsetiketter för ingångsdata. Oövervakad inlärning syftar till att upptäcka mönster, strukturer eller relationer inom data utan uttrycklig vägledning.

Exempel på oövervakade inlärningsalgoritmer inkluderar klusteralgoritmer (t.ex. K-means-kluster, hierarkisk kluster) och tekniker för dimensionalitetsreduktion (t.ex. principalkomponentanalys).

2. Jämför datavetenskap med dataanalys.

Exempelsvar: Datavetenskap fokuserar på att utvinna insikter från data med hjälp av statistiska tekniker och maskininlärning.

Dataanalys innebär att man analyserar historiska data för att identifiera trender, fatta affärsbeslut och optimera processer.

3. Förklara termen urvalsbias.

Exempel på svar: Urvalsbias uppstår när det urval som används i en studie eller analys inte representerar den population som den är avsedd att representera, vilket leder till skeva eller felaktiga resultat. Denna skevhet kan uppstå när specifika befolkningssegment systematiskt utesluts från urvalet eller när urvalet inte är slumpmässigt valt.

4. Förklara processen för att skapa ett beslutsträd, inklusive att välja funktioner, dela noder och bestämma bladnoder:

Exempel på svar: Att skapa ett beslutsträd innebär flera steg:

• Val av funktioner: Vi börjar med att välja de funktioner (variabler) som är mest relevanta för att göra förutsägelser. Detta är vanligtvis baserat på kriterier som informationsvinst eller Gini-oskärpa.
• Splittrande noder: Algoritmen väljer sedan den funktion som bäst delar upp data i delmängder som är så rena (homogena) som möjligt. Denna uppdelningsprocess upprepas rekursivt för varje delmängd tills ett stoppkriterium uppfylls.
• Bestämning av bladnoder: När trädet har vuxit till ett visst djup eller en viss renhetsnivå blir de återstående noderna bladnoder där förutsägelser görs. Majoritetsklassen i en bladnod tilldelas som den förutspådda klassen för klassificeringsuppgifter. För regressionsuppgifter används däremot medelvärdet för målvariabeln i bladnoden som prediktion.

5. Vad är skillnaden mellan varians och villkorlig varians?

Exempel på svar: Varians: Varians mäter spridningen eller spridningen av värden runt deras medelvärde. Matematiskt beräknas variansen som genomsnittet av de kvadratiska skillnaderna mellan varje värde och medelvärdet för datasetet. Det mäter hur mycket värdena i datasetet avviker från medelvärdet.

Villkorlig varians: Villkorlig varians mäter variabiliteten hos en variabel givet värdet på en annan variabel. Den representerar en variabels varians efter att ha beaktat en annan variabels inflytande. Matematiskt beräknas villkorlig varians som variansen för residualerna (skillnaderna mellan observerade och förutspådda värden) i en regressionsmodell.

6. Beskriv de steg som ingår i att bygga en slumpmässig skog:

Exempel på svar: Att bygga en slumpmässig skog innebär följande steg:

Slumpmässig provtagning: Välj slumpmässigt en delmängd av träningsdata med ersättning (bootstrap-sampling).

• Val av funktioner: Välj slumpmässigt en delmängd av funktioner vid varje delning av beslutsträdet. Detta hjälper till att införa mångfald bland träden i skogen.

• Bygga beslutsträd: Konstruera flera beslutsträd med hjälp av samlad data och funktioner. Varje träd odlas med hjälp av en delmängd av data och funktioner, vilket gör dem olika.

• Aggregering: Aggregera förutsägelserna för varje beslutsträd för att göra den slutliga förutsägelsen. Regressionsuppgifter innebär vanligtvis att man beräknar medelvärdet av förutsägelserna för alla träd, medan klassificeringsuppgifter innebär att man tar en majoritetsröst.

7. Ge ett exempel på en datatyp (t.ex. inkomst, aktiekurser) som inte följer en gaussisk (normal) fördelning.

Exempel på svar: Ett exempel på en datatyp som inte följer en gaussisk fördelning är aktiekurser. Aktiekurser påverkas av olika faktorer, till exempel marknadssentiment, ekonomiska förhållanden och företagsresultat, vilket resulterar i en icke-normal fördelning. Aktiekurser uppvisar ofta egenskaper som volatilitetskluster, feta svansar och skevhet, som avviker från antagandena om en gaussisk distribution. Som ett resultat kan metoder baserade på gaussiska antaganden kanske inte exakt fånga beteendet hos aktiekurser, vilket kräver alternativa modelleringsmetoder som tidsserieanalys eller GARCH-modeller.

8. Kan du förklara lagen om stora tal och dess betydelse inom datavetenskap?

Exempel på svar: Lagen om stora tal säger att provets medelvärde kommer att konvergera mot det sanna populationsmedelvärdet när antalet oberoende försök ökar. Inom datavetenskap är denna princip avgörande för att göra tillförlitliga förutsägelser och dra korrekta slutsatser från data. Om vi till exempel analyserar den genomsnittliga intäkten per kund i ett stort dataset, försäkrar lagen om stora tal oss att när vi samlar in mer data (fler kundtransaktioner) kommer vår uppskattning av den genomsnittliga intäkten att bli alltmer exakt och närma sig den verkliga genomsnittliga intäkten för alla kunder.

9. Hur tillämpar du datavetenskapliga tekniker på verkliga affärsproblem?

Exempel på svar: När jag tillämpar datavetenskapliga tekniker på affärsproblem börjar jag alltid med att förstå produkten eller tjänsten och slutanvändarnas behov. Om jag till exempel arbetar med ett rekommendationssystem för en e-handelsplattform kommer jag att ta hänsyn till användarens preferenser, köphistorik och surfbeteende för att anpassa rekommendationerna. Dessutom samarbetar jag nära med intressenter för att anpassa datavetenskapliga initiativ till affärsmål och prioriteringar. Genom att kombinera datadrivna insikter med en djup förståelse för produkten och användarupplevelsen strävar jag efter att leverera lösningar som driver kundengagemang, tillfredsställelse och affärstillväxt.

Det finns inget rätt eller fel svar. Lyssna noga på hur kandidaten löser verkliga problem, och diskutera gärna deras metoder med dem.

10. Kan du gå igenom ett kodningsprojekt som du har arbetat med tidigare och förklara hur du gick tillväga för att lösa problemet?

Låt kandidaten dela med sig av sin erfarenhet. Inkludera gärna ytterligare kodningsutmaningar för att testa deras Python- och R-färdigheter.

Datavetenskapens inverkan på organisationer

Datavetenskap handlar inte bara om siffror och algoritmer; det handlar om att förändra hur organisationer fungerar och interagerar med kunder.

Förbättrat beslutsfattande

En av de mest betydande effekterna av datavetenskap är dess förmåga att driva förbättrat beslutsfattande. Genom att analysera stora mängder data kan organisationer fatta mer välgrundade och strategiska beslut, vilket leder till bättre resultat och en konkurrensfördel på marknaden.

Förbättrade kundupplevelser

Datavetenskap har revolutionerat hur organisationer närmar sig kundupplevelser, vilket ger dem möjlighet att leverera personliga, sömlösa interaktioner som resonerar med individuella preferenser och behov. Genom att utnyttja avancerad analys och maskininlärningsalgoritmer kan företag analysera omfattande kunddata för att få insikter i beteendemönster och preferenser.

Kostnadsminskning

Data Science gör det möjligt för organisationer att identifiera ineffektivitet, effektivisera verksamheten och optimera resursfördelningen, vilket leder till betydande kostnadsminskningar. Genom att utnyttja prediktiv analys och maskininlärningsalgoritmer kan företag prognostisera efterfrågan mer exakt, hantera lager mer effektivt och minimera avfall i hela leveranskedjan. Dessa kostnadsbesparande åtgärder förbättrar slutresultatet och frigör resurser för investeringar i andra affärsområden.

Konkurrensfördel

Data Science ger organisationer verktygen och insikterna för att utmanövrera rivaler och ta vara på möjligheter. Genom att analysera stora mängder data kan organisationer upptäcka dolda mönster, trender och kundpreferenser, vilket gör att de kan fatta välgrundade beslut och skräddarsy sina strategier för att möta marknadens krav på ett effektivt sätt. Oavsett om det handlar om att optimera prissättningsstrategier, identifiera nya marknadssegment eller förutsäga kundbeteende, ger Data Science organisationer möjlighet att hålla sig smidiga, lyhörda och före kurvan i ett ständigt föränderligt affärslandskap.

Innovation och forskning

Data Science driver innovation genom att låsa upp nya möjligheter och driva genombrottsupptäckter. Genom att utnyttja avancerad analys, maskininlärning och prediktiv modelleringsteknik kan organisationer avslöja värdefulla insikter, identifiera nya trender och utforska nya vägar för tillväxt och expansion.

Sammanfattning

För att anställa skickliga Data Science-utvecklare behöver organisationer ett strategiskt tillvägagångssätt som identifierar väsentliga och trevliga färdigheter, förstår deras inverkan på organisationens framgång och använder effektiva intervjustrategier. Nödvändiga färdigheter inkluderar kunskaper i programmeringsspråk som Python och R, expertis inom maskininlärningsalgoritmer och en gedigen förståelse för statistiska begrepp. Egenskaper som är bra att ha kan omfatta domänexpertis, kommunikationsförmåga och erfarenhet av molnbaserade databehandlingsplattformar.

Effekten av att anställa skickliga Data Science-utvecklare är djupgående, eftersom det gör det möjligt för organisationer att extrahera handlingsbara insikter från data, förbättra beslutsprocesser och driva innovation inom olika sektorer. Intervjufrågorna bör bedöma teknisk kompetens, problemlösningsförmåga och kommunikationsförmåga. Exempel på svar bör visa på praktisk erfarenhet, domänkunskap och en samarbetsinriktad inställning.

Detta omfattande tillvägagångssätt säkerställer att organisationer kan attrahera och anställa Data Science-talanger i toppklass, vilket ger dem möjlighet att utnyttja data effektivt och förbli konkurrenskraftiga i dagens datadrivna landskap.