Jak prověřit dovednosti v oblasti datových věd

Vydáno: Poslední aktualizace:
Dovednosti v oblasti datové vědy

Datová věda. Moderní módní slovo. V současném digitálním světě je běžné, že se objevují názvy přiřazené rolím a oborům, které ještě nejsou všeobecně definované a přijímané. Žádný z nich není tak profláklý jako datová věda a dovednosti datových vědců, které jsou jim přisuzovány.

V tomto článku vám vysvětlíme význam pojmu data science, dovednosti datových vědců a poradíme vám, jak nejlépe projít výběrovým řízením na pozici datového vědce.

Zjednodušené informace o datové vědě

Podle společnosti Forrester, která se zabývá průzkumem trhu, budou do roku 2021 podniky založené na vhledu do dění na trhu dohromady tvořit v hodnotě $1,8 bilionu EUR.EUR, což je více než 1,3 miliardy EUR v roce 2015. Tyto "poznatky" jsou odvozeny z dat, která hrají klíčovou roli při pomoci nejúspěšnějším světovým společnostem stát se ziskovějšími. Stejná zpráva zjistila, že organizace založené na datech rostou 8x rychleji než globální HDP. Podnět k zamyšlení.

Schopnost interpretovat data a využívat jejich užitečnost je zjevně docela vážná práce. Existuje však víceméně shoda o nedostatečném konsensu ohledně jasné definice datové vědy.

Navzdory potížím s definicí oboru to nijak nezpomalilo vznik nových postgraduálních programů. s "data science" v názvu. Pro potvrzení této skutečnosti je nedávná analýza průzkumu KDNuggets ukázal, že absolventské tituly s názvem "data science" se začaly objevovat v roce 2007, přičemž v roce 2012 došlo k obrovskému nárůstu počtu přihlášených.

Je zřejmé, že pozice v oblasti datové vědy se nacházejí na kritické trajektorii své životnosti. Vzhledem k rozšiřitelnosti oboru se mu dostává pozornosti, kterou si žádá. Jak ale máme zaměstnávat pracovníky pro tuto oblast, aniž bychom byli schopni správně pochopit, co to vlastně je?

DevSkiller se o vás postará na obou frontách.

Co je datová věda

Co je to datová věda?

V nejjednodušší podobě je datová věda disciplínou, která se zabývá užitečností dat. Koncept datové vědy je "sjednotit statistiku, analýzu dat, strojové učení, a jejich související metody" s cílem "pochopit a analyzovat skutečné jevy" pomocí dat.

Data, která jsme mohli vyhodnocovat, byla tradičně většinou strukturovaná a malá a bylo možné je analyzovat pomocí jednoduchých nástrojů BI. Na rozdíl od dat v tradičních systémech, která byla většinou strukturovaná, dnes je většina dat nestrukturovaná nebo polostrukturovaná. Tato poptávka urychlila roli datového vědce.

1.1 Jaká je role datového vědce?

Datový vědec by měl nastavit datovou strategii společnosti, která zahrnuje nastavení všeho od techniky a infrastruktury pro sběr dat a protokolování až po ochranu osobních údajů. Rozhodují o tom, jaká data bude zaměřen na uživatele, jak budou data využívána k rozhodování a jak budou zpětně zabudována do produktu. Budou se také zabývat patentováním inovativních řešení a stanovováním cílů výzkumu. Výčet jejich základních povinností zahrnuje následující:

  • Syntéza všech dostupných informací, statistik a údajů organizace,
  • Shromažďování informací o potřebách AI v organizaci,
  • Analyzujte data a hledejte jejich potenciální využití pomocí umělé inteligence (někdy se nazývá průzkumná analýza dat),
  • Vysvětlovat datové vzorce kolegům a klientům zaměřeným na obchod (proces známý jako vyprávění příběhů o datech),
  • Navrhování a příprava modelů strojového učení,
  • Vyhodnocení účinnosti modelů v produkčním prostředí.

Pokud to nevíte, tak model strojového učení je program, který byl vycvičené k rozpoznávání určitých typů vzorů. Model je možné trénovat nad sadou dat a poskytnout mu algoritmus, který může použít k uvažování nad těmito daty a učení se z nich.

Hlavní datový vědec by měl řídit tým inženýrů, vědců a analytiků a měl by komunikovat s vedením společnosti, včetně generálního ředitele, technického ředitele a vedení produktů. Bude se také starat o patentování inovativních řešení a stanovování cílů výzkumu.

Oblíbený Twitter definice popisuje datového vědce jako "člověka, který je lepší ve statistice než kterýkoli softwarový inženýr a lepší v softwarovém inženýrství než kterýkoli statistik".

1.2 Je datový vědec podobný jiným pozicím?

Udělat data užitečnými dokáže mnoho různých typů analytiků, od datového inženýra až po analytika. kvalitativní expert. Ačkoli se všechny tyto role podílejí na datové vědě, aby bylo možné někoho označit za datového vědce, měl by mít odborné znalosti ve všech třech oblastech (analytika, statistika a ML/IA).

Jako příklad můžeme uvést vývojáře strojového učení, který vykonává podmnožinu úkolů datového vědce, ale zaměřuje se pouze na modely strojového učení. Pozice datového vědce je skutečně zastřešujícím pojmem, ačkoli názvy pracovních pozic nikdy nebyly přesným odrazem odpovědností.

Datová věda: Co je důležité pro IT náboráře

Co je důležité, aby náborář IT věděl o datové vědě?

2.1 Jak často se mění prostředí/nároky, kterým čelíte?

Pracovník náboru IT by si měl uvědomit, že prostředí se neustále mění. Data se neustále zvětšují a problémy jsou stále složitější, takže se vyvíjejí nové techniky a nové rámce budou jistě následovat.

2.2 Je k dispozici mnoho zdrojů/nástrojů/technologií (knihoven, frameworků atd.)?

Znalost určitých zdrojů a nástrojů bude jistě velkou výhodou. V současné době je k dispozici mnoho nástrojů v jazyce Python, avšak pro jazyk R (další programovací jazyk) je jich k dispozici mnohem méně. Některé rámce pro hluboké učení jsou k dispozici v jazyce C++, protože je rychlejší a paměťově úspornější než jazyk Python. V jazyce Python patří mezi nejoblíbenější knihovny: Pandas, Seaborn, plotly, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

2.3 Co by měl datový vědec znát a jaké jsou nejdůležitější dovednosti datového vědce?

Od datových vědců se očekává, že toho budou umět hodně - strojové učení, informatiku, statistiku, matematiku, vizualizaci dat, komunikaci a hluboké učení. V rámci těchto oblastí existují desítky jazyků, frameworků a technologií, které se datoví vědci mohou naučit.

Datová věda vyžaduje znalosti statistiky a informatiky - to není žádné překvapení. Je zajímavé, že komunikace je zmíněna v téměř polovina nabídek práce v oblasti datové vědy v dnešní době. Datoví vědci musí být schopni sdělovat své poznatky a spolupracovat s ostatními. Základní seznam toho, co dělá dobrého datového vědce, je uveden níže:

  • Schopnost analýzy dat
  • Zkušenosti se strojovým učením
  • Má dobré komunikační dovednosti
  • Zvládl rámec hlubokého učení
  • ovládá jazyk Python nebo R

2.4. Jaký typ zkušeností je důležité hledat u datového vědce (komerční, open-source, vědecký, akademický)?

Pro výzkum budou rozhodující a nejlépe zpracované pouze projekty - akademické nebo vědecké zkušenosti. Ale pokud jde o tvorbu výrobních modelů - předchozí zkušenosti s prací s jinými modely výroby vám poskytnou nejlepší přehled.

Ověření dovedností

Jak ověřit dovednosti datového vědce ve fázi výběru?

Rostoucí data znamenají rostoucí příležitosti - jen je třeba je dobře spravovat. Ověřování dovedností ve fázi prověřování je složité, ale zaměření na měkké dovednosti uchazeče. může také jedinečným způsobem pomoci při výběru talentů. Najít datové vědce, kteří jsou již skvělými rozhodova-

tvůrci mohou vašemu podniku ušetřit spoustu starostí.

3.1 Co je třeba vzít v úvahu při kontrole životopisu?

Nejdůležitější je zvážit, zda má uchazeč podrobné znalosti v nejdůležitějších oblastech. Naprosto klíčové jsou zde historické zkušenosti s matematikou, statistikou, informatikou, programováním a knihovnami pro strojové učení. Zásadní jsou také předchozí zkušenosti s analýzou dat a programováním.

To, co oddělí dobrého datového vědce od skvělého, jsou interpersonální komunikační dovednosti, tj. schopnost komunikovat a spolupracovat s různými lidmi. Kandidát by měl mít také dobrý obchodní talent nebo dobře rozumět základům a principům podnikání.

Nezapomeňte zkontrolovat, zda uchazeč uvedl, jak jeho práce pozitivně ovlivnila zvýšení prodeje, návratnost investic atd. Pro špičkové kandidáty je zcela zásadní, aby připojili kvantitativní důkazy o svých úspěších.

Pokud je hledaný uchazeč čerstvým absolventem, zaměřte se na jeho dovednosti a příslušné kurzy nebo stáže, které absolvoval, abyste posoudili jeho rozsah znalostí.

3.2 Jaké pojmy ze slovníku je důležité znát?

  • Průzkumná analýza dat - zahrnuje čištění dat, zkoumání datových vzorů a ruční objevování vzorů v datech.
  • Vyprávění příběhů o datech - jedná se o popis a vizualizaci datových vzorců pro osoby bez technických znalostí.
  • Klasické strojové učení - řešení úloh pomocí modelů, jako je lineární nebo logistická regrese, rozhodovací stromy, náhodné lesy, boosting, stroje s podpůrnými vektory, faktorizace nezáporných matic, K-means, k-nejbližší sousedé.
  • Hluboké učení - řešení úloh pomocí neuronových sítí. Mezi typy neuronových sítí patří konvoluční neuronové sítě a rekurentní neuronové sítě.
Knihovny pro analýzu a manipulaci s datyV jazyce Python: V jazyce R: dyplr, tidyr
Distribuované knihovny pro analýzu a manipulaci s datyV jazyce Python: Dask ve Scale, Javě a Pythonu: Spark
Knihovny pro vizualizaci datV jazyce Python: V jazyce R: ggplot2
Obecné knihovny strojového učeníV jazyce Python: scikit-learn V jazyce R: caret, e1071
Knihovny hlubokého učeníV jazyce Python: V jazyce R: Keras, Tensorflow, PyTorch: V R: Nnet V C++: V jazyce C++: Caffe

3.3 Jaké certifikace jsou k dispozici a respektovány? Jak užitečné jsou pro určení dovedností datového vědce?

Ujasněme si předem jednu věc: k tomu, abyste získali práci v oblasti datové vědy, nepotřebujete žádný certifikát. Pomáhá, ale náboráři si s ním příliš hlavu nelámou.

Přibližně polovina znalostí strojového učení je však teoretická, takže certifikace v této oblasti jsou velmi dobře použitelné. Druhá část 50% pochází z praxe, tedy z jakéhokoli vytvořeného produkčního modelu nebo ze soutěží Kaggle. Certifikace obvykle neověřují dovednosti v oblasti obchodní analýzy nebo obecné dovednosti v oblasti práce s lidmi. Nejlepší kurzy, které jsme našli, jsou uvedeny níže.

  • Certified Analytics Professional (CAP)
  • Cloudera Certified Associate: Data Analyst
  • Cloudera Certified Professional: CCP Data Engineer
  • Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
  • Americká rada pro datovou vědu (DASCA) Principle Data Scientist (PDS)
  • Dell EMC Data Science Track
  • Certifikovaný profesionální datový inženýr Google
  • Data a strojové učení Google
  • Profesionální certifikát IBM Data Science
  • Microsoft MCSE: Správa dat a analytika
  • Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
  • Otevřený certifikovaný datový vědec (Open CDS)
  • SAS Certified Advanced Analytics Professional
  • SAS Certified Big Data Professional
  • Certifikovaný datový vědec SAS

Velmi uznávané jsou také certifikáty získané od společností Coursera, edX nebo Udacity.

3.4 Jaké další řádky v životopise mohou ukázat dovednosti datového vědce?

Účast uchazečů na konferencích jako řečníků může ukázat na potřebnou dovednost být adekvátním vypravěčem, což je v datové vědě důležitý požadavek. Je samozřejmě nezbytné být odborníkem na technickou stránku věci, ale schopnost vysvětlit svá zjištění těm, kteří nemají vaše technické znalosti, je stejně zásadní.

Velkou výhodou může být také účast v soutěžích strojového učení. Platformy jako Kaggle.com, topcoder.com, crowdai.org a knowledgepit.ml nabízejí možnost soutěžit o ceny v této oblasti.

V dnešním světě nemusí k získání vytouženého pohovoru stačit jen dobrý životopis. Zvláště pokud se ucházíte o pozici datového vědce. Vzhledem k tomu, že žijeme a vzkvétáme uprostřed digitální revoluce, je logické, že se to promítne i do náborového procesu.

Prohlížení účtů na LinkedIn a GitHubu může být užitečné pro posouzení obrysů kandidáta a také pro zjištění jeho znalostí v projektech s otevřeným zdrojovým kódem. Můžete se rozhodnout, zda jsou tyto projekty relevantní pro současnou pozici. To vám pomůže představit si profil kandidáta, takže budete schopni určitým způsobem strukturovat otázky. Budete také schopni určit, zda dovednosti datového vědce, které kandidát uvádí ve svém životopise, se odrážejí v jeho profilu na GitHubu.

Technická kontrola dovedností v oblasti datové vědy během telefonického/video technického pohovoru

Je obtížné spoléhat se pouze na slova v životopise. Je přece důležité vyzvat uchazeče, aby zjistil, zda má skutečně takové dovednosti, jaké uvádí. I kdyby šlo jen o telefonický rozhovor, může vám pomoci pochopit, jak kandidát přemýšlí a jak postupuje při řešení problémů souvisejících s jeho řemeslem.

4.1 Otázky, které byste měli klást datovému vědci zkušenosti. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  • Na jakých projektech DS jste se podíleli a v jakém rozsahu?
    Důvod: Někteří kandidáti mohou pracovat pouze v oblasti analýzy dat a vyprávění příběhů nebo pouze shromažďovat požadavky a vytvářet modely strojového učení. Zkušenosti kandidáta by měly odpovídat odpovědnosti pozice, na kterou nabíráte zaměstnance. Tato otázka je ve skutečnosti zaměřena na ověření rozsahu dovedností kandidáta.
  • Jaký pozitivní finanční dopad měla vaše práce na organizaci díky projektům, na kterých jste se podíleli?Důvod: Datový vědec je pozice, která vyžaduje dobrou znalost obchodních požadavků a podmínek. Hledejte odpovědi, které ukazují konkrétní měření, například "marketingový tým dokázal díky našim výsledkům snížit náklady o 10%" nebo "díky novým možnostem udržení zákazníků jsme snížili jejich fluktuaci o 5%".
  • Jaké druhy knihoven a programovacích technik jste použili?
    Důvod: Datoví vědci mohou k dosažení stejných výsledků používat širokou škálu nástrojů. Ty mohou záviset na zvoleném programovacím jazyce, interní infrastruktuře společnosti a velikosti souboru dat, se kterým kandidát pracoval. Kandidát bude pravděpodobně dosahovat nejlepších výsledků s nástroji, se kterými má předchozí zkušenosti.

4.2 Otázky, které byste měli klást datovému vědci znalosti a názory. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  • Jak byste zkontrolovali, že model funguje správně?
    Důvod: Ideální metodikou je rozdělit soubor dat na části: trénovací množinu, validační množinu a testovací množinu. Tréninková množina je jediná, kterou má model k dispozici, a je základem procesu trénování. Parametry modelu se nastavují pomocí validační množiny a účinnost modelu se testuje na testovací množině.
  • Jak byste zkontrolovali, zda jsou data v souboru dat kvalitní?
    Důvod: Důvod: Datový vědec bude pravděpodobně muset pracovat se souborem dat shromážděným v rámci společnosti, který může obsahovat chybějící hodnoty, chyby nebo nekonzistence - to jsou znaky chaotických dat. Aby datový vědec takové problémy našel, měl by provést průzkumnou analýzu dat a shrnout jejich hlavní charakteristiky.
  • Co je to posilování a jaké jsou jeho výhody?
    Důvod: Boostovací modely jsou stromové modely sestávající ze skupin stromů, které jsou trénovány postupně. Boostovací modely jsou v současné době nejefektivnější s velkou přesností, relativně krátkou dobou trénování, menší spotřebou paměti a středně velkými potřebnými trénovacími soubory dat (ve srovnání s technikami hlubokého učení).

Tip našeho odborníka zní: pokládejte otázky, které souvisejí s obchodními problémy, pro které právě nabíráte zaměstnance. Stejně jako kdokoli jiný, i datoví vědci budou nejlépe pracovat v oblastech, které dobře znají.

Například ne každý uchazeč může mít "cit" pro vnitřní fungování továrních zařízení (nebo mít zájem či ochotu se učit) (problematika prediktivní údržby), lékařské termíny (tvorba umělé inteligence pro lékařský průmysl) nebo preference klientů (doporučovací systémy pro e-commerce).

4.3 Chování otázky, které byste měli položit datovému vědci. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  • Jak řešíte názorové rozdíly s kolegy?
    Důvod: Důvod: Datový vědec musí mít dobré komunikační a interpersonální dovednosti (tj. empatii), protože jeho role je založena na shromažďování dat od kolegů a hledání oblastí pro zlepšení v rámci organizace nebo společnosti.
  • Kde najdete informace o nových technikách nebo případech datové vědy?
    Důvod: Protože se oblast datové vědy neustále vyvíjí a roste, vyžaduje tato role neustálý výzkum, aby bylo možné sledovat nejnovější poznatky a řešit problémy co nejefektivněji. Vhodný je kterýkoli z těchto zdrojů: konferenční příspěvky, příspěvky ze seminářů, MOOC, blogy společností zabývajících se DS, setkání komunity DS, facebookové nebo mailové skupiny s tématikou DS nebo učení se od mentora.
  • Co považujete za svůj největší úspěch a největší neúspěch v oblasti DS?
    Důvod: Tato otázka je poměrně obecná, ale ukazuje schopnost sebepoznání a sebereflexe kandidáta. Obojí je nezbytné v procesu učení, který je hlavní součástí toho, aby byl člověk skvělým datovým vědcem.
Testy kódování

Technická kontrola dovedností datového vědce pomocí online testu kódování.

Najímání datových vědců může být složitý proces. Skutečná definice datového vědce je vágní a každodenní práce člověka s označením "datový vědec" v názvu se v různých organizacích výrazně liší. Do tohoto oboru také přicházejí lidé s nejrůznějším vzděláním. Zkoumání minulosti kandidáta na datového vědce je samo o sobě vědou, která si zaslouží samostatný příspěvek na blogu. My se budeme držet toho, že vám ukážeme, jak nejlépe prověřit kandidáta na pozici datového vědce!

5.1 Který online test dovedností datových vědců byste si měli vybrat?

Při hledání správného test dovedností v oblasti datové vědy měli byste se ujistit, že splňuje následující kritéria:

  • Zkouška odráží kvalitu prováděné odborné práce.
  • Doba trvání není příliš dlouhá, maximálně jedna až dvě hodiny.
  • Test může být odeslán automaticky a je jednoduchý.
  • Úroveň obtížnosti odpovídá schopnostem uchazeče.
  • Testování jde nad rámec kontroly, zda řešení funguje - kontroluje kvalitu kódu a to, jak dobře funguje v okrajových případech.
  • Je co nejblíže přirozenému programovacímu prostředí a umožňuje kandidátovi přístup k příslušným zdrojům.
  • Poskytuje uchazeči možnost používat všechny knihovny, frameworky a další nástroje, se kterými se pravidelně setkává.

5.2 Online testy dovedností v oblasti datové vědy DevSkiller připravené k použití

Testy kódování DevSkiller využívají naši metodiku RealLifeTesting™, která odráží skutečné kódovací prostředí, v němž váš kandidát pracuje. Namísto používání obskurních algoritmů vyžadují testy DevSkiller, aby kandidáti vytvářeli aplikace nebo funkce. Jsou hodnoceny zcela automaticky a lze je absolvovat kdekoli na světě. Zároveň má kandidát přístup ke všem zdrojům, které by běžně používal, včetně knihoven, frameworků, StackOverflow a dokonce i Google.

Společnosti používají DevSkiller k testování kandidátů pomocí vlastní kódové základny odkudkoli na světě. Aby to bylo snadné, nabízí DevSkiller také řadu předpřipravených testů dovedností v oblasti datové vědy, jako jsou ty zde:

Python
SENIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
110 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python 3.x, Logické myšlení, Sekvence, Měkké dovednosti

Programování - Úroveň: těžká

Python | NumPy | Grafové konvoluční sítě - Implementace jednoduché grafové konvoluční sítě.

STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
97 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python 3.x

Mezery v kódu

hodnocení znalostí Python 3.x

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | FastAPI | Predikční model - Rozšiřte současnou aplikaci FastAPI tak, aby datoví vědci mohli odesílat své modely prostřednictvím API, ukládat je do databáze, zobrazovat je a získávat z nich predikce na základě vstupní hodnoty.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
70 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python, Spark

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | PySpark | Model zákaznických preferencí - Implementace aplikace datového inženýrství pro předběžné zpracování marketingových dat.

Python
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
65 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Dokončete implementaci transformačního potrubí logů.

Scala
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
66 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Scala

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Dokončení implementace transformačního potrubí logů.

Věda o datech
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
45 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Úkol - úroveň: .

SQL | Katalog známek | Tři nejvyšší ceny - Vyberte tři známky (cena a název) s nejvyšší cenou.

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | Pandas | HTML table parser - Implementace funkce pro převod tabulky HTML do souboru ve formátu CSV.

Python
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
35 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | Pandas | HTML table parser - Implementace funkce pro převod tabulky HTML do souboru ve formátu CSV.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
120 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | Přehled o prodeji vozidel - Implementace aplikace pro vytváření přehledů na základě datového skladu o prodeji vozidel.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
96 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | Pandas | Startup rozvážející jídlo - Transformujte databázi objednávek snížením její dimenzionality a vytvořením další analytické tabulky.

Python
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
45 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Python

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | Client Base Creator - Implementujte aplikaci pro načítání kontaktních údajů zákazníka ze zpráv chatu.

Otestujte si dovednosti v oblasti datové vědy s naším integrovaným prostředím PyCharm IDE

Nyní můžete posoudit dovednosti svých kandidátů v oblasti datových věd pomocí našeho nástroje. vestavěné prostředí PyCharm IDE.

Vzhledem k tomu, jak těžké je získat kvalifikované datové vědce, je vytvoření co nejkvalitnějšího prostředí pro hodnocení uchazečů je velkým přínosem. Umožnit datovým vědcům pracovat během náborového procesu přesně tak, jak to obvykle dělají, je změna hry.

Co to znamená pro vás a vaše kandidáty:

  • Vaši kandidáti nyní mohou pracovat přímo v prohlížeči, aniž by museli stahovat jakékoli komponenty nebo čekat na načtení programu,
  • Už nemusí klonovat kód, čekat na instalaci závislostí nebo sestavení indexů,
  • Místo toho mohou začít kódovat doslova hned po otevření pozvánky k testu. Tím se proces urychlí, což vede k nižšímu počtu odchodů kandidátů a celkově pozitivnějšímu zážitku z testování. Naše prostředí PyCharm IDE je hostováno na našem vlastním serveru v cloudu. Kandidáti mohou spouštět testy, prohlížet a přehrávat svá řešení a spouštět svůj kód.

Snažíme se, aby se proces prověřování co nejvíce přiblížil běžnému pracovnímu prostředí datových vědců.

Jedná se o druhé IDE v prohlížeči od společnosti JetBrains, které jsme přidali do naší platformy, a to po přidání aplikace IntelliJ IDEA pro všechny testy Java na začátku letošního roku.

Brzy na platformu rozšíříme další IDE, aby bylo testovací prostředí univerzální pro kandidáty ze všech technologických oblastí.

Sdílet příspěvek

Další informace o najímání zaměstnanců v oblasti technologií

Přihlaste se k odběru našeho vzdělávacího centra a dostávejte užitečné informace přímo do své e-mailové schránky.

Bezproblémové ověřování a rozvíjení dovedností v oblasti kódování.

Podívejte se na produkty DevSkiller v akci.

Bezpečnostní certifikace a shoda s předpisy. Zajistíme, aby vaše data byla v bezpečí.

Logo DevSkiller Logo TalentBoost Logo TalentScore