Cómo examinar las habilidades de la ciencia de los datos

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Habilidades de la ciencia de los datos de la pantalla

La ciencia de los datos. Una palabra de moda hoy en día. En nuestro mundo digital actual, es habitual descubrir títulos asignados a funciones y disciplinas que aún no están universalmente definidas ni aceptadas. Ninguna es tan prolífica como la ciencia de los datos y las habilidades de los científicos de datos que se les atribuyen.

En este artículo, vamos a desglosar el significado de la ciencia de los datos, las habilidades de los científicos de datos y te daremos nuestros consejos sobre la mejor manera de seleccionar un puesto de ciencia de los datos.

La ciencia de los datos

Según la empresa de investigación de mercados Forrester, en 2021, las empresas impulsadas por la información serán colectivamente por valor de $1,8 billonesque es superior a los $333 mil millones del año 2015. Estos "conocimientos" se derivan de los datos, que desempeñan un papel fundamental a la hora de ayudar a las empresas más exitosas del mundo a ser más rentables. El mismo informe reveló que las organizaciones impulsadas por los datos están creciendo 8 veces más rápido que el PIB mundial. Un dato a tener en cuenta.

Está claro que la capacidad de interpretar los datos y aprovechar su utilidad es un trabajo bastante serio. Pero hay más o menos un consenso sobre la falta de consenso sobre una definición clara de la ciencia de los datos.

A pesar de las dificultades de este campo para definirse, esto no ha frenado la creación de nuevos programas de posgrado con "ciencia de datos" en sus nombres. Para confirmarlo, un análisis de encuestas recientes de KDNuggets ha demostrado que las titulaciones de posgrado con el nombre de "ciencia de los datos" empezaron a surgir en 2007, con un enorme pico de matriculaciones en 2012.

Es evidente que los puestos de trabajo en la ciencia de los datos se encuentran en una trayectoria crítica de su vida. Debido a la escalabilidad del campo, está recibiendo la atención que demanda. Pero sin poder entender bien lo que es, ¿cómo se supone que vamos a contratar para ello?

DevSkiller te cubre en ambos frentes.

Qué es la ciencia de los datos

¿Qué es la ciencia de los datos?

En su forma más simple, la ciencia de los datos es la disciplina de hacer que los datos sean útiles. El concepto de La ciencia de los datos es "unificar la estadística, el análisis de datos, el aprendizaje automáticoy sus métodos conexos" para "comprender y analizar fenómenos reales" con datos.

Tradicionalmente, los datos que podíamos evaluar eran en su mayoría estructurados y de pequeño tamaño, y podían ser analizados utilizando sencillas herramientas de BI. A diferencia de los datos de los sistemas tradicionales, que eran en su mayoría estructurados, Hoy en día, la mayoría de los datos son no estructurados o semiestructurados. Esta demanda ha acelerado el papel del científico de datos.

1.1 ¿Cuál es el papel de un científico de datos?

Un científico de datos debe establecer la estrategia de datos de la empresa, lo que implica establecer todo, desde la ingeniería y la infraestructura para la recogida de datos y el registro, hasta las cuestiones de privacidad. Ellos deciden qué datos será de cara al usuarioLa información se utilizará para tomar decisiones y se integrará en el producto. También se ocuparán de patentar soluciones innovadoras y de establecer objetivos de investigación. Una lista de sus responsabilidades básicas incluye:

  • Sintetizar toda la información, las estadísticas y los datos disponibles de una organización,
  • Recopilación de información sobre las necesidades de IA en una organización,
  • Analizar los datos y encontrar usos potenciales con la IA (a veces llamado Análisis Exploratorio de Datos),
  • Explicar patrones de datos a colegas y clientes orientados al negocio (un proceso conocido como narración de datos),
  • Diseñar y preparar modelos de aprendizaje automático,
  • Evaluar la eficacia de los modelos en el entorno de producción.

Por si no lo sabes, un modelo de aprendizaje automático es un programa que ha sido entrenado para reconocer ciertos tipos de patrones. Es posible entrenar un modelo sobre un conjunto de datos, proporcionándole un algoritmo que pueda utilizar para razonar y aprender de esos datos.

Un científico jefe de datos debe gestionar un equipo de ingenieros, científicos y analistas y debe comunicarse con los dirigentes de toda la empresa, incluidos el director general, el director de tecnología y la dirección de productos. También se ocupará de patentar soluciones innovadoras y de establecer objetivos de investigación.

Un popular Twitter ha descrito a un científico de datos como "alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico".

1.2 ¿Es un científico de datos similar a otros puestos?

Muchos tipos diferentes de analistas son capaces de "hacer que los datos sean útiles", desde un ingeniero de datos, hasta un experto en calidad. Aunque todos estos roles participan en la ciencia de datos, para referirse a alguien como científico de datos debe tener experiencia en las tres áreas (analítica, estadística y ML/IA).

Por ejemplo, un desarrollador de aprendizaje automático realiza un subconjunto de las tareas del científico de datos, pero se centra únicamente en los modelos de aprendizaje automático. El puesto de científico de datos es realmente un término general, aunque los títulos de los puestos nunca han reflejado con exactitud sus responsabilidades.

La ciencia de los datos: Lo que es importante para un reclutador de TI

¿Qué es importante que un reclutador de TI sepa sobre la ciencia de los datos?

2.1 ¿Con qué frecuencia cambia el entorno/los retos a los que se enfrenta?

Una cosa que debe tener en cuenta un reclutador de TI es que el panorama está cambiando constantemente. Los datos son cada vez más grandes y los problemas son cada vez más difíciles, por lo que se desarrollan nuevas técnicas y se crean nuevos marcos de trabajo.

2.2 ¿Hay muchos recursos/herramientas/tecnologías (bibliotecas, marcos, etc.) disponibles?

Estar familiarizado con ciertos recursos y herramientas será sin duda una gran ventaja. Actualmente, hay muchas herramientas disponibles en el lenguaje Python, sin embargo, hay muchas menos disponibles para R (otro lenguaje de programación). Algunos marcos de aprendizaje profundo están disponibles en C++, ya que es más rápido y más eficiente en cuanto a memoria que Python. En Python, algunas de las bibliotecas más populares son: pandas, Seaborn, plotly, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

2.3 ¿Qué debe saber un científico de datos y cuáles son las habilidades más importantes de un científico de datos?

Se espera que los científicos de datos sepan mucho: aprendizaje automático, informática, estadística, matemáticas, visualización de datos, comunicación y aprendizaje profundo. Dentro de estas áreas, hay docenas de lenguajes, marcos y tecnologías que los científicos de datos pueden aprender.

La ciencia de los datos requiere conocimientos de estadística e informática: no es ninguna sorpresa. Es interesante que la comunicación se mencione en casi la mitad de las ofertas de empleo en ciencia de datos hoy en día. Los científicos de datos deben ser capaces de comunicar sus ideas y trabajar con otros. A continuación se presenta una lista básica de lo que hace a un buen científico de datos:

  • Capacidad de análisis de datos
  • Hábil en el aprendizaje automático
  • Tiene buenas habilidades de comunicación
  • Domina un marco de aprendizaje profundo
  • Domina Python o R

2.4. ¿Qué tipo de experiencia es importante buscar en un científico de datos (comercial, de código abierto, científica, académica)?

Para la investigación, sólo proyectos - la experiencia académica o científica será la más crucial y completa. Pero en cuanto a la creación de modelos de producción - la experiencia previa con el trabajo con otros modelos de producción le dará la mejor visión.

Verificar las habilidades

¿Cómo verificar las habilidades de los científicos de datos en la fase de selección?

El crecimiento de los datos implica el crecimiento de las oportunidades: sólo hace falta una buena gestión. La verificación de las competencias en la fase de selección es complicada, pero centrarse en las habilidades blandas del candidato también puede ayudar a eliminar el talento de una manera única. Encontrar científicos de datos que ya son grandes tomadores de decisiones.

Los fabricantes pueden ahorrarle muchas molestias a su empresa.

3.1 ¿Qué hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar un CV?

Lo más importante a tener en cuenta es si el candidato tiene una formación detallada en las áreas más relevantes. Un historial de exposición a las matemáticas, la estadística, la informática, la programación y las bibliotecas de aprendizaje automático son absolutamente clave aquí. La experiencia previa con la analítica de la ciencia de los datos y la programación también son vitales.

Lo que separará a un buen científico de datos de uno excelente son las habilidades de comunicación interpersonal, es decir, la capacidad de conversar y cooperar con una gran variedad de personas. El candidato también debe tener una buena visión empresarial o una comprensión cabal de los fundamentos y principios empresariales.

Asegúrese de comprobar si el candidato ha indicado cómo su trabajo ha repercutido positivamente en un aumento de las ventas, el rendimiento de la inversión, etc. Es esencial que los mejores candidatos incluyan pruebas cuantitativas de sus logros.

Si el candidato que buscas es un recién licenciado, céntrate en sus habilidades y en los cursos o prácticas relevantes que haya realizado para evaluar su amplitud de conocimientos.

3.2 ¿Qué términos del glosario es importante conocer?

  • Análisis exploratorio de datos: consiste en la limpieza de datos, la exploración de patrones de datos y el descubrimiento manual de patrones en los datos
  • Narración de datos: se refiere a la descripción y visualización de patrones de datos para personas sin conocimientos técnicos
  • Aprendizaje automático clásico: resolución de tareas mediante modelos como la regresión lineal o logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, la potenciación, las máquinas de vectores de apoyo, la factorización de matrices no negativas, K-means, k-nearest neighbors
  • Aprendizaje profundo: resolución de tareas mediante redes neuronales. Algunos tipos de redes neuronales son las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes
Bibliotecas de análisis y manipulación de datosEn Python: NumPy, pandas En R: dyplr, tidyr
Bibliotecas de análisis y manipulación de datos distribuidosEn Python: Dask en Scala, Java y Python: Spark
Bibliotecas de visualización de datosEn Python: Seaborn, Plotly, Matplotlib En R: ggplot2
Bibliotecas generales de aprendizaje automáticoEn Python: scikit-learn En R: caret, e1071
Bibliotecas de aprendizaje profundoEn Python: Keras, Tensorflow, PyTorch En R: Nnet En C++: Caffe

3.3 ¿Qué certificaciones están disponibles y son respetadas? ¿Qué utilidad tienen para determinar las competencias de los científicos de datos?

Dejemos una cosa clara por adelantado: no es necesario ningún tipo de certificado en ciencia de datos para conseguir un trabajo en este campo. Ayuda, pero a los reclutadores no les importa demasiado.

Sin embargo, alrededor de la mitad de los conocimientos de aprendizaje automático son teóricos, por lo que las certificaciones en este ámbito son muy aplicables. El otro 50% proviene de la experiencia, por lo que cualquier tipo de modelo de producción creado, o las competiciones de Kaggle. Las certificaciones no suelen comprobar las habilidades de análisis de negocio o las habilidades generales de las personas. Los mejores cursos que hemos encontrado son los siguientes.

  • Profesional del análisis certificado (CAP)
  • Asociado certificado de Cloudera: Analista de datos
  • Profesional certificado de Cloudera: Ingeniero de Datos CCP
  • Consejo de Ciencia de Datos de América (DASCA) Científico de Datos Senior (SDS)
  • Consejo de Ciencia de Datos de América (DASCA) Científico Principal de Datos (PDS)
  • Curso de ciencia de datos de Dell EMC
  • Ingeniero de datos profesional certificado por Google
  • Datos y aprendizaje automático de Google
  • Certificado profesional de ciencia de datos de IBM
  • Microsoft MCSE: Gestión y análisis de datos
  • Certificado de Microsoft Azure Data Scientist Associate
  • Científico de Datos Certificado Abierto (CDS Abierto)
  • Profesional de análisis avanzado certificado por SAS
  • Profesional de Big Data certificado por SAS
  • Científico de datos certificado por SAS

Las certificaciones obtenidas en Coursera, edX o Udacity también son muy respetadas.

3.4 ¿Qué otras líneas de un CV pueden mostrar las habilidades de un científico de datos?

Tomar nota de la participación de los candidatos en conferencias como ponentes puede indicar una habilidad necesaria para ser un narrador adecuado, un requisito importante en la ciencia de los datos. Evidentemente, es imprescindible ser un experto en la parte técnica de las cosas, pero tener la capacidad de explicar tus hallazgos a quienes no tienen tus conocimientos técnicos es igual de crucial.

Participar en competiciones de aprendizaje automático también puede ser una gran ventaja. Plataformas como Kaggle.com, topcoder.com, crowdai.org y knowledgepit.ml ofrecen la posibilidad de competir por premios en este ámbito.

En el mundo actual, tener un buen currículum por sí solo puede no ser suficiente para conseguir esa codiciada llamada para una entrevista. Especialmente si estás solicitando un puesto de científico de datos. Como estamos viviendo y prosperando en medio de una revolución digital, es lógico que el proceso de contratación también lo incorpore.

Explorar las cuentas de LinkedIn y GitHub de un candidato puede ser útil para calibrar su perfil y ver su competencia en proyectos de código abierto. Puedes decidir si los proyectos son relevantes para el puesto actual. Esto le ayuda a visualizar el perfil del candidato para poder estructurar las preguntas de una manera determinada. También podrás determinar si las habilidades de científico de datos mencionadas por el candidato en su currículum se reflejan en su perfil de GitHub.

Examen técnico de los conocimientos de la ciencia de los datos durante una entrevista técnica por teléfono/vídeo

Es difícil confiar sólo en las palabras de un currículum. Al fin y al cabo, es importante desafiar al candidato para determinar si realmente tiene las habilidades que dice tener. Aunque solo sea una entrevista telefónica, puede ayudarte a entender cómo piensa el candidato y cómo resuelve los problemas relacionados con su oficio.

4.1 Preguntas que debe hacer sobre el científico de datos experiencia. ¿Por qué hay que hacer cada una de esas preguntas?

  • ¿Qué tipo de proyectos de DS ha realizado y cuál ha sido su grado de participación en los mismos?
    Razón: Como la ciencia de los datos es un puesto muy amplio, a menudo con diferentes responsabilidades; algunos candidatos pueden trabajar sólo en el análisis de datos y la narración de historias o sólo en la recopilación de requisitos y la creación de modelos de aprendizaje automático. La experiencia del candidato debe coincidir con las responsabilidades del puesto para el que se está contratando. Esta pregunta está realmente dirigida a comprobar el alcance de las habilidades del candidato.
  • ¿De qué manera su trabajo tuvo un impacto financiero positivo en la organización con los proyectos en los que participó?Razón: El papel de científico de datos es un puesto que requiere una buena comprensión de los requisitos y condiciones del negocio. Busque respuestas que muestren mediciones específicas, como "el equipo de marketing pudo reducir los costes en 10% gracias a nuestros resultados", o "hemos reducido la rotación de clientes en 5% gracias a nuestras nuevas capacidades de retención".
  • ¿Qué tipo de bibliotecas y técnicas de programación ha utilizado?
    Razón: Los científicos de datos pueden utilizar una gran variedad de herramientas para lograr los mismos resultados. Esto puede depender del lenguaje de programación que se elija, de la infraestructura interna de la empresa y del tamaño del conjunto de datos con el que el candidato haya trabajado. Es probable que el candidato obtenga mejores resultados con las herramientas con las que tiene experiencia previa.

4.2 Preguntas que se deben hacer sobre los científicos de datos conocimientos y opiniones. ¿Por qué hay que hacer cada una de esas preguntas?

  • ¿Cómo se comprueba que un modelo funciona correctamente?
    Razón: La metodología ideal es dividir el conjunto de datos en secciones: conjunto de entrenamiento, conjunto de validación y conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento es el único disponible para el modelo y es la base del proceso de entrenamiento. Los parámetros del modelo se establecen utilizando el conjunto de validación y la eficacia del modelo se comprueba en el conjunto de prueba.
  • ¿Cómo se puede comprobar si los datos del conjunto de datos son de buena calidad?
    Razón: Lo más probable es que un científico de datos tenga que trabajar con un conjunto de datos recogidos en la empresa que puede contener valores perdidos, errores o incoherencias, que son los signos de los datos desordenados. Para encontrar este tipo de problemas, un científico de datos debe realizar un Análisis Exploratorio de Datos para resumir sus principales características.
  • ¿Qué es el "boosting" y cuáles son los beneficios de su uso?
    Razón: Los modelos de refuerzo son modelos basados en árboles que consisten en grupos de árboles que se entrenan secuencialmente. Los modelos de refuerzo son actualmente los más eficientes, con una gran precisión, tiempos de entrenamiento relativamente cortos, uso reducido de memoria y conjuntos de datos de entrenamiento de tamaño medio (en comparación con las técnicas de aprendizaje profundo).

Un consejo de nuestro experto es hacer preguntas relacionadas con los problemas empresariales para los que se está contratando actualmente. Como cualquier persona, los científicos de datos trabajarán mejor en áreas con las que están familiarizados.

Por ejemplo, es posible que no todos los candidatos sepan (o estén interesados o dispuestos a aprender) el funcionamiento interno de los equipos de una fábrica (problemas de mantenimiento predictivo), los términos médicos (creación de IA para la industria médica) o las preferencias de los clientes (sistemas de recomendación para el comercio electrónico).

4.3 Comportamiento preguntas que debe hacer a un científico de datos. Por qué debería hacer cada una de esas preguntas?

  • ¿Cómo afronta las diferencias de opinión con sus colegas?
    Razón: Un científico de datos debe tener buenas habilidades comunicativas e interpersonales (es decir, empatía), ya que su función se basa en recopilar datos de sus colegas y encontrar áreas de mejora dentro de su organización o sociedad.
  • ¿Dónde encuentra información sobre nuevas técnicas o casos de ciencia de datos?
    Razón: Como el campo de la ciencia de los datos está en constante evolución y crecimiento, el papel requiere una investigación constante para estar al día con las últimas actualizaciones y resolver los problemas de la manera más eficiente. Cualquiera de estas fuentes merece la pena: ponencias de conferencias, documentos de talleres, MOOC, blogs de empresas que se ocupan de la ciencia de los datos, reuniones de la comunidad de la ciencia de los datos, grupos de Facebook o de correo con una temática de la ciencia de los datos, o aprender de un mentor.
  • ¿Cuál considera que es su mayor éxito y su mayor fracaso en el campo de la DS?
    Razón: Esta es una pregunta bastante genérica, pero muestra las habilidades de auto-reconocimiento y auto-reflexión del candidato. Ambas son necesarias en el proceso de aprendizaje, que es una parte importante de ser un gran científico de datos.
Pruebas de codificación

Examen técnico de las habilidades de un científico de datos mediante una prueba de codificación en línea

Contratar a un científico de datos puede ser un proceso complicado. La definición real de un científico de datos es vaga, y el trabajo diario de alguien con "científico de datos" en su título de trabajo varía dramáticamente entre las organizaciones. Además, la gente llega a este campo desde una gran variedad de orígenes. Examinar el pasado de un candidato a científico de datos es una ciencia en sí misma, digna de una entrada de blog propia. Nosotros nos limitaremos a mostrarte la mejor manera de seleccionar a un científico de datos.

5.1 ¿Qué prueba en línea para las habilidades de los científicos de datos debe elegir?

Cuando se busca el derecho prueba de conocimientos de ciencias de la información debes asegurarte de que se ajusta a los siguientes criterios:

  • La prueba refleja la calidad del trabajo profesional que se realiza
  • La duración no es demasiado larga, de una a dos horas como máximo
  • La prueba puede enviarse automáticamente y es de naturaleza sencilla
  • El nivel de dificultad se ajusta a las capacidades del candidato
  • La prueba va más allá de comprobar si la solución funciona: comprueba la calidad del código y lo bien que funciona en los casos límite
  • Es lo más parecido al entorno natural de programación y permite al candidato acceder a los recursos pertinentes
  • Proporciona al candidato la oportunidad de utilizar todas las bibliotecas, marcos de trabajo y otras herramientas con las que se encuentra habitualmente

5.2 Pruebas de habilidades de ciencia de datos en línea DevSkiller listas para usar

Las pruebas de codificación de DevSkiller utilizan nuestra metodología RealLifeTesting™ para reflejar el entorno de codificación real en el que trabaja su candidato. En lugar de utilizar algoritmos oscuros, las pruebas DevSkiller requieren que los candidatos construyan aplicaciones o funciones. Se califican de forma totalmente automática y pueden realizarse en cualquier parte del mundo. Al mismo tiempo, el candidato tiene acceso a todos los recursos que usaría normalmente, incluyendo bibliotecas, frameworks, StackOverflow e incluso Google.

Las empresas utilizan DevSkiller para poner a prueba a los candidatos utilizando su propia base de código desde cualquier parte del mundo. Para facilitar las cosas, DevSkiller también ofrece una serie de pruebas de habilidades de ciencia de datos preelaboradas como las que se muestran aquí:

Python
MIDDLE
Habilidades probadas
Duración
70 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python, Spark

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | PySpark | Modelo de preferencia de clientes - Implementar una aplicación de ingeniería de datos para el preprocesamiento de datos de marketing.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
65 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los registros.

Scala
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
66 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Scala

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los troncos.

Ciencia de los datos
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
45 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Tarea - Nivel: Fácil

SQL | Catálogo de sellos | Los tres precios más altos - Seleccione tres sellos (precio y nombre) con el precio más alto.

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
35 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.

Python
MIDDLE
Habilidades probadas
Duración
120 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Informe de ventas de vehículos - Implementar una aplicación para crear informes basados en el almacén de datos de ventas de vehículos.

Python
MIDDLE
Habilidades probadas
Duración
96 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Pandas | Un inicio de entrega de alimentos - Transformar una base de datos de pedidos reduciendo su dimensionalidad y creando una tabla analítica adicional.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
45 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Creador de la base de clientes - Implementa la aplicación para recuperar los datos de contacto de los clientes de los mensajes de chat.

Python
MIDDLE
Habilidades probadas
Duración
70 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementar 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
49 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.

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