5 wichtige Überlegungen bei der Einstellung von Datenwissenschaftlern für Ihr Unternehmen

In diesem Artikel werden wir die 5 wichtigsten Überlegungen bei der Einstellung von Datenwissenschaftlern für Ihr Unternehmen erörtern.

Fähigkeiten und Fachwissen

Die erste und vielleicht offensichtlichste Überlegung bei der Einstellung eines Datenwissenschaftlers sind seine Fähigkeiten und sein Fachwissen. Datenwissenschaftler benötigen eine Reihe von Fähigkeiten, darunter statistische Modellierung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Programmierung und maschinelles Lernen. Zusätzlich zu diesen technischen Fähigkeiten sollten Datenwissenschaftler auch über kritisches Denken, Problemlösungs- und Projektmanagementfähigkeiten verfügen.

Darüber hinaus umfasst die Datenwissenschaft ein breites Spektrum an Fachkenntnissen, darunter Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Big Data-Analysen, um nur einige zu nennen.

Bei der Einstellung von Data Scientists für Ihre Data-Science-Projekte ist es wichtig, die spezifischen Fachkenntnisse zu verstehen, die für die von Ihnen zu besetzende Stelle erforderlich sind, und diese mit den Fähigkeiten des Bewerbers abzugleichen. So ist beispielsweise ein Kandidat mit Fachkenntnissen in der Verarbeitung natürlicher Sprache möglicherweise nicht die beste Besetzung für eine Stelle, die Kenntnisse in der Big-Data-Analyse erfordert.

Branchenerfahrung

Zwar sind die Fähigkeiten und das Fachwissen eines Bewerbers bei der Einstellung eines Datenwissenschaftlers von entscheidender Bedeutung, doch kann die Branchenerfahrung den Ausschlag geben. Dies gilt insbesondere für Senior Data Scientists oder Data Engineers, die Data Science-Teams bei komplexen Data Science-Projekten leiten werden. Branchenerfahrung bedeutet, dass der Kandidat mit Daten gearbeitet hat, die sich auf die spezifische Branche Ihres Unternehmens beziehen, und dass er die Herausforderungen und Chancen der Branche versteht.

Dank seiner Branchenerfahrung kann der Datenwissenschaftler seinen Ansatz besser auf die Bedürfnisse des Unternehmens abstimmen und Erkenntnisse liefern, die jemandem, der noch nie in dieser Branche gearbeitet hat, möglicherweise entgehen. Sie können auch Kenntnisse in den Bereichen Unternehmensanalyse und Software-Engineering mitbringen. Darüber hinaus kann die Branchenerfahrung dem Datenwissenschaftler helfen, besser mit anderen Mitgliedern des Unternehmensteams zusammenzuarbeiten. Sie verstehen die in der Branche verwendete Sprache und haben möglicherweise bereits Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Interessengruppen, Kunden und anderen wichtigen Akteuren in diesem Bereich.

Ein Datenwissenschaftler mit Erfahrung in der Gesundheitsbranche verfügt beispielsweise über Kenntnisse der klinischen Arbeitsabläufe und der medizinischen Terminologie, die ihm dabei helfen können, aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Ebenso kann ein Datenwissenschaftler mit Erfahrung im Finanzsektor ein Verständnis für Finanzvorschriften und die Bedeutung der Datensicherheit bei der Arbeit mit sensiblen Finanzdaten haben.

Beurteilen Sie das Verständnis für die Branche und die Fähigkeit, dieses Wissen in verwertbare Erkenntnisse umzusetzen, anhand von Fallstudien oder indem Sie den Bewerber bitten, Beispiele für seine bisherige Arbeit in der Branche zu nennen.

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Teamfähigkeit und Zusammenarbeit

Es ist wichtig, einen Data Scientist mit den richtigen technischen Fähigkeiten und Branchenerfahrungen einzustellen, aber ebenso wichtig ist es, jemanden zu finden, der zur Unternehmenskultur passt und gut mit dem Team zusammenarbeitet. Data Science ist ein kollaborativer Bereich, und Data Scientists müssen eng mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, darunter Analysten, Ingenieure und Produktmanager. Daher ist es wichtig, während des Einstellungsverfahrens die Teamfähigkeit und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit zu beurteilen.

Beurteilen Sie den Kommunikationsstil des Bewerbers, seine Bereitschaft, Feedback anzunehmen, und seine Fähigkeit, mit anderen zusammenzuarbeiten. Einstellungsleiter können auch Verhaltensinterviews, Persönlichkeitstests und Gruppenarbeitssimulationen durchführen, um die Eignung eines Bewerbers für das Team zu beurteilen.

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Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Bei Data Science geht es nicht nur um die Analyse von Daten, sondern auch um die Nutzung datengestützter Erkenntnisse, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Daher ist es bei der Einstellung eines Datenwissenschaftlers entscheidend, seine Soft Skills zu bewerten, insbesondere seine Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Ein Datenwissenschaftler mit ausgezeichneten Soft Skills ist in der Lage, komplexe Daten in klarer und prägnanter Weise sowohl an ein technisches als auch an ein nichttechnisches Publikum zu vermitteln.

Effektive Kommunikationsfähigkeiten sind besonders wichtig für Datenwissenschaftler, die mit Interessengruppen außerhalb des Data-Science-Teams zusammenarbeiten. Sie müssen in der Lage sein, ihre Ergebnisse und Empfehlungen so zu vermitteln, dass die Beteiligten davon überzeugt werden, Maßnahmen zu ergreifen. Datenwissenschaftler müssen eine Geschichte mit Daten erzählen und Datenvisualisierungen und andere Tools verwenden, um ihre Argumente wirksam zu unterstützen.

Bei der Bewertung der Soft Skills eines Bewerbers sollten Personalverantwortliche auf Erfahrung in der Präsentation und Kommunikation von Daten sowie auf die Fähigkeit, effektiv mit anderen zusammenzuarbeiten, achten. Soft Skills können mit Hilfe von verhaltensorientierten Interviewfragen, Fallstudien und teambasierten Übungen bewertet werden.

Datenwissenschaftliche Werkzeuge und Technologien

Da sich der Bereich der Datenwissenschaft ständig weiterentwickelt und immer wieder neue Tools und Technologien auftauchen, ist es wichtig, einen Datenwissenschaftler einzustellen, der mit den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich vertraut ist. Personalverantwortliche müssen sicherstellen, dass der von ihnen ausgewählte Kandidat über die erforderlichen technischen Kenntnisse verfügt, um diese Tools und Technologien effektiv nutzen zu können.

Die statistische Analyse ist eine Schlüsselkomponente der Datenwissenschaft, und es ist unerlässlich, einen Datenwissenschaftler einzustellen, der über ein tiefes Verständnis der statistischen Methoden und Modelle verfügt, die für komplexe Analyseprojekte erforderlich sind. Ein Datenwissenschaftler mit fundierten statistischen Kenntnissen kann Trends und Muster in Daten erkennen, die von Personen ohne diese Kenntnisse möglicherweise übersehen werden.

Zusätzlich zu den statistischen Kenntnissen ist es wichtig, einen Datenwissenschaftler einzustellen, der Erfahrung in der Erstellung und Implementierung eines Analysemodells hat. Ein Datenwissenschaftler mit Erfahrung in der Erstellung von Analysemodellen kann Modelle entwerfen, die Einblicke in die Daten des Unternehmens bieten, und die Modelle optimieren, um ihre Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Schließlich kann die Vertrautheit mit den neuesten Tools und Technologien Datenwissenschaftler in die Lage versetzen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und das Risiko menschlicher Fehler zu verringern. Die Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren, verschafft ihnen Zeit, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren, die kritisches Denken und Analysen erfordern.

Beurteilen Sie die Fähigkeiten der Bewerber im Umgang mit den für Ihr Unternehmen relevanten Tools und Technologien durch technische Interviews, Coding Challenges oder indem Sie die Bewerber bitten, Beispiele für ihre Arbeit mit bestimmten Tools und Technologien zu liefern.

Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass die Einstellung des richtigen Datenwissenschaftlers entscheidend ist, um das Potenzial von Daten für die strategische Entscheidungsfindung zu nutzen. Zu den fünf wichtigsten Überlegungen bei der Einstellung eines Datenwissenschaftlers gehören seine Fähigkeiten und sein Fachwissen, seine Branchenerfahrung, seine Teamfähigkeit und Fähigkeiten zur Zusammenarbeit, seine Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten sowie seine Vertrautheit mit den neuesten Data-Science-Tools und -Technologien. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können Personalverantwortliche den richtigen Kandidaten finden, der es dem Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial seiner Daten auszuschöpfen.