Comment évaluer les compétences en sciences des données

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Compétences en sciences des données d'écran

La science des données. Un terme à la mode aujourd'hui. Dans notre monde numérique actuel, il est courant de découvrir des titres attribués à des rôles et des disciplines qui ne sont pas encore universellement définis et acceptés. Aucune n'est plus prolifique que la science des données et les compétences de data scientist qui lui sont attribuées.

Dans cet article, nous allons décomposer la signification de la science des données, les compétences des scientifiques des données et vous donner nos conseils sur la meilleure façon de présélectionner pour un poste de science des données.

Les dessous de la science des données

Selon la société d'études de marché Forrester, d'ici 2021, les entreprises axées sur la connaissance seront collectivement d'une valeur de $1.8 trillionCe chiffre est en hausse par rapport aux $333 milliards de l'année 2015. Ces " insights " sont issus des données, qui jouent un rôle central pour aider les entreprises les plus performantes du monde à devenir plus rentables. Selon le même rapport, les organisations axées sur les données connaissent une croissance 8 fois plus rapide que le PIB mondial. De quoi faire réfléchir.

La capacité d'interpréter les données et d'en exploiter l'utilité est manifestement un travail assez sérieux. Mais il y a plus ou moins un consensus sur l'absence de consensus concernant une définition claire de la science des données.

Malgré les difficultés du domaine à se définir, cela n'a pas ralenti la création de nouveaux programmes d'études supérieures. avec "science des données" dans leur nom. Pour confirmer cela, un analyse d'une enquête récente par KDNuggets a montré que les diplômes d'études supérieures portant le nom de "science des données" ont commencé à apparaître en 2007, avec un énorme pic d'inscriptions en 2012.

Il est évident que les postes en science des données sont sur une trajectoire critique de leur durée de vie. En raison de son évolutivité, ce domaine reçoit l'attention qu'il mérite. Mais si nous ne sommes pas en mesure de comprendre correctement ce qu'elle est, comment sommes-nous censés embaucher dans ce domaine ?

DevSkiller vous couvre sur les deux fronts.

Qu'est-ce que la science des données ?

Qu'est-ce que la science des données ?

Dans sa forme la plus simple, la science des données est la discipline qui consiste à rendre les données utiles. Le concept de La science des données consiste à "unifier les statistiques, l'analyse des données et l'apprentissage automatique".et leurs méthodes connexes" afin de "comprendre et analyser des phénomènes réels" à l'aide de données.

Traditionnellement, les données que nous pouvions évaluer étaient principalement structurées et de petite taille, et pouvaient être analysées à l'aide d'outils de BI simples. Contrairement aux données des systèmes traditionnels qui étaient surtout structurées, Aujourd'hui, la plupart des données sont non structurées ou semi-structurées. Cette demande a accéléré le rôle du data scientist.

1.1 Quel est le rôle d'un scientifique des données ?

Un scientifique des données doit définir la stratégie de l'entreprise en matière de données, ce qui implique de tout mettre en place, depuis l'ingénierie et l'infrastructure de collecte des données et de journalisation jusqu'aux questions de confidentialité. Il décide quelles données sera orienté vers l'utilisateurIl s'agit de savoir comment les données seront utilisées pour prendre des décisions et comment elles seront réintégrées dans le produit. Ils s'occuperont également de faire breveter des solutions innovantes et de fixer des objectifs de recherche. Voici une liste de leurs responsabilités de base :

  • Synthétiser toutes les informations, statistiques et données disponibles d'une organisation,
  • Compiler des informations sur les besoins en IA d'une organisation,
  • Analyser les données et trouver des utilisations potentielles grâce à l'IA (parfois appelée analyse exploratoire des données),
  • Expliquer les schémas de données à des collègues et des clients orientés vers les affaires (un processus connu sous le nom de data storytelling),
  • Concevoir et préparer des modèles d'apprentissage automatique,
  • Évaluer l'efficacité des modèles dans l'environnement de production.

Au cas où vous ne le sauriez pas, un modèle d'apprentissage automatique est un programme qui a été... formés pour reconnaître certains types de modèles. Il est possible d'entraîner un modèle sur un ensemble de données, en lui fournissant un algorithme qu'il peut utiliser pour raisonner sur ces données et en tirer des enseignements.

Un chief data scientist doit gérer une équipe d'ingénieurs, de scientifiques et d'analystes et doit communiquer avec les dirigeants de l'entreprise, notamment le CEO, le CTO et la direction des produits. Elle s'occupera également de faire breveter des solutions innovantes et de fixer des objectifs de recherche.

Un populaire Twitter a décrit un data scientist comme "quelqu'un qui est meilleur en statistiques que n'importe quel ingénieur logiciel et meilleur en ingénierie logicielle que n'importe quel statisticien".

1.2 Un data scientist est-il similaire à d'autres postes ?

De nombreux types différents d'analystes sont capables de "rendre les données utiles", depuis l'ingénieur en données jusqu'à l'ingénieur en informatique. expert qualitatif. Bien que tous ces rôles participent à la science des données, pour qu'une personne soit considérée comme un scientifique des données, elle doit avoir une expertise dans les trois domaines (analyse, statistiques et ML/IA).

Par exemple, un développeur en apprentissage automatique effectue un sous-ensemble des tâches du scientifique des données, mais se concentre uniquement sur les modèles d'apprentissage automatique. Le poste de data scientist est un terme générique, même si les titres des postes n'ont jamais été un reflet exact des responsabilités de chacun.

La science des données : Ce qui est important pour un recruteur en informatique

Qu'est-ce qu'il est important pour un recruteur informatique de savoir sur la science des données ?

2.1 A quelle fréquence l'environnement/les défis à relever changent-ils ?

Un recruteur informatique doit savoir que le paysage est en constante évolution. Les données sont de plus en plus volumineuses et les problèmes de plus en plus difficiles à résoudre. De nouvelles techniques sont donc développées et de nouveaux cadres de travail vont certainement suivre.

2.2 Y a-t-il beaucoup de ressources/outils/technologies (bibliothèques, cadres, etc.) disponibles ?

Le fait d'être familier avec certaines ressources et certains outils sera certainement un grand avantage. Actuellement, de nombreux outils sont disponibles en langage Python, mais il y en a beaucoup moins pour R (un autre langage de programmation). Certains cadres d'apprentissage profond sont disponibles en C++, car ce langage est plus rapide et plus efficace en termes de mémoire que Python. En Python, les bibliothèques les plus populaires sont : pandas, Seaborn, plotly, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

2.3 Que doit savoir un data scientist et quelles sont les compétences les plus importantes d'un data scientist ?

On attend des data scientists qu'ils sachent beaucoup de choses - apprentissage automatique, informatique, statistiques, mathématiques, visualisation des données, communication et apprentissage profond. Dans ces domaines, il existe des dizaines de langages, de cadres et de technologies que les scientifiques des données peuvent apprendre.

La science des données requiert des compétences en statistiques et en informatique - rien de surprenant à cela. Il est intéressant de noter que la communication est mentionnée dans près de la moitié des offres d'emploi en science des données de nos jours. Les spécialistes des données doivent être capables de communiquer leurs idées et de travailler avec d'autres personnes. Vous trouverez ci-dessous une liste de base de ce qui fait un bon scientifique des données :

  • Capacité d'analyse des données
  • Compétences en apprentissage automatique
  • a de bonnes capacités de communication
  • Maîtrise d'un cadre d'apprentissage profond
  • Maîtrise de Python ou de R

2.4. Quel type d'expérience est-il important de rechercher chez un data scientist (commercial, open-source, scientifique, universitaire) ?

Pour la recherche, uniquement les projets - l'expérience universitaire ou scientifique sera la plus cruciale et la plus complète. Mais pour ce qui est de la création de modèles de production, une expérience préalable de travail avec d'autres modèles de production vous donnera le meilleur aperçu.

Vérifier les compétences

Comment vérifier les compétences du data scientist lors de la phase de sélection ?

Des données croissantes sont synonymes d'opportunités croissantes - tout cela nécessite simplement une bonne gestion. La vérification des compétences lors de la phase de sélection est délicate mais se concentrer sur les compétences non techniques d'un candidat peut également aider à repérer les talents d'une manière unique. Trouver des scientifiques des données qui sont déjà d'excellents décideurs...

Les fabricants peuvent éviter bien des tracas à votre entreprise.

3.1 Que faut-il prendre en compte lors de la sélection d'un CV ?

La chose la plus importante à prendre en compte est de savoir si le candidat possède une formation détaillée dans les domaines les plus pertinents. Un historique d'exposition aux mathématiques, aux statistiques, à l'informatique, à la programmation et aux bibliothèques d'apprentissage automatique est absolument clé ici. Une expérience préalable de l'analyse et de la programmation en science des données est également essentielle.

Ce qui distingue un bon scientifique des données d'un excellent scientifique, ce sont les compétences en communication interpersonnelle, c'est-à-dire la capacité à converser et à coopérer avec un large éventail de personnes. Le candidat doit également avoir un bon sens des affaires ou une bonne compréhension des principes fondamentaux de l'entreprise.

Vérifiez si le candidat a indiqué comment son travail a eu un impact positif sur l'augmentation des ventes, le retour sur investissement, etc. Il est essentiel pour les meilleurs candidats d'inclure des preuves quantitatives de leurs réalisations.

Si le candidat que vous recherchez est un jeune diplômé, concentrez-vous sur ses compétences et sur les cours ou stages pertinents qu'il a pu suivre pour évaluer l'étendue de ses connaissances.

3.2 Quels sont les termes du glossaire qu'il est important de connaître ?

  • Analyse exploratoire des données - il s'agit du nettoyage des données, de l'exploration des modèles de données et de la découverte manuelle de modèles dans les données.
  • Data storytelling - il s'agit de la description et de la visualisation de modèles de données pour des personnes sans connaissances techniques.
  • Apprentissage automatique classique - résolution de tâches à l'aide de modèles tels que la régression linéaire ou logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting, les machines à vecteurs de support, la factorisation de matrices non négatives, les K-means, les k-voisins les plus proches.
  • Apprentissage profond - résolution de tâches à l'aide de réseaux neuronaux. Parmi les types de réseaux neuronaux, citons les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents.
Bibliothèques d'analyse et de manipulation des donnéesEn Python : NumPy, pandas En R : dyplr, tidyr
Bibliothèques distribuées d'analyse et de manipulation de donnéesEn Python : Dask en Scala, Java et Python : Spark
Bibliothèques de visualisation de donnéesEn Python : Seaborn, Plotly, Matplotlib En R : ggplot2
Bibliothèques générales d'apprentissage automatiqueEn Python : scikit-learn En R : caret, e1071
Bibliothèques d'apprentissage profondEn Python : Keras, Tensorflow, PyTorch En R : Nnet En C++ : Caffe

3.3 Quelles sont les certifications disponibles et respectées ? Quelle est leur utilité pour déterminer les compétences du data scientist ?

Mettons les choses au clair dès le départ : vous n'avez pas besoin d'un quelconque certificat en science des données pour obtenir un emploi dans ce domaine. Cela peut aider, mais les recruteurs ne s'en inquiètent pas outre mesure.

Toutefois, environ la moitié des connaissances en apprentissage automatique sont théoriques, de sorte que les certifications dans ce domaine sont hautement applicables. Les 50% restants proviennent de l'expérience, donc de tout type de modèle de production créé, ou des compétitions Kaggle. Les certifications ne vérifient généralement pas les compétences en analyse commerciale ou les compétences générales. Voici les meilleurs cours que nous avons trouvés.

  • Professionnel certifié de l'analyse (CAP)
  • Associé certifié Cloudera : Analyste de données
  • Professionnel certifié Cloudera : CCP Data Engineer
  • Conseil américain des sciences des données (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
  • Conseil américain des sciences des données (DASCA) Principal Data Scientist (PDS)
  • Filière Data Science de Dell EMC
  • Ingénieur de données professionnel certifié Google
  • Google Data et apprentissage automatique
  • Certificat IBM Data Science Professional
  • Microsoft MCSE : Gestion et analyse des données
  • Associé certifié Microsoft Azure Data Scientist
  • Scientifique certifié en données (Open CDS)
  • Professionnel certifié en analyse avancée SAS
  • Professionnel certifié Big Data SAS
  • Data Scientist certifié SAS

Les certifications obtenues auprès de Coursera, edX ou Udacity sont également très respectées.

3.4 Quelles autres lignes d'un CV peuvent montrer les compétences d'un scientifique des données ?

Prendre note de la participation des candidats à des conférences en tant qu'orateur peut indiquer une compétence nécessaire pour être un conteur adéquat, une exigence importante en science des données. Il est évidemment impératif d'être un expert de l'aspect technique des choses, mais avoir la capacité d'expliquer vos résultats à ceux qui n'ont pas vos connaissances techniques est tout aussi crucial.

Participer à des concours d'apprentissage automatique peut aussi être un grand avantage. Des plateformes telles que Kaggle.com, topcoder.com, crowdai.org et knowledgepit.ml offrent toutes la possibilité de concourir pour des prix dans ce domaine.

Dans le monde d'aujourd'hui, un bon CV ne suffit pas toujours à décrocher l'entretien convoité. Surtout si vous postulez à un poste de scientifique des données. Comme nous vivons et prospérons au milieu d'une révolution numérique, il est logique que le processus de recrutement en tienne compte également.

Parcourir les comptes LinkedIn et GitHub d'un candidat peut s'avérer utile pour évaluer les grandes lignes d'un candidat ainsi que pour voir ses compétences en matière de projets open-source. Vous pouvez décider si les projets sont pertinents pour le rôle actuel. Cela vous aide à visualiser le profil du candidat afin de pouvoir structurer les questions d'une certaine manière. Vous serez également en mesure de déterminer si les compétences en sciences des données mentionnées par le candidat dans son CV se reflètent dans son profil GitHub.

Vérification technique des compétences en science des données lors d'un entretien technique par téléphone/vidéo.

Il est difficile de se fier aux seuls mots d'un CV. Après tout, il est important de mettre le candidat au défi de déterminer s'il possède réellement les compétences qu'il prétend posséder. Même s'il ne s'agit que d'un entretien téléphonique, il peut vous aider à comprendre comment le candidat pense et s'y prend pour résoudre les problèmes liés à son métier.

4.1 Questions à poser sur les compétences d'un scientifique des données expérience. Pourquoi devriez-vous poser chacune de ces questions ?

  • Quels types de projets DS avez-vous réalisés, et quel était le degré de votre engagement dans ces projets ?
    Motif : La science des données est un poste extrêmement vaste, qui comporte souvent des responsabilités différentes ; certains candidats peuvent ne travailler que dans l'analyse et la narration de données ou ne faire que recueillir des besoins et créer des modèles d'apprentissage automatique. L'expérience du candidat doit correspondre aux responsabilités du poste pour lequel vous recrutez. Cette question vise en fait à vérifier l'étendue des compétences du candidat.
  • Comment votre travail a-t-il eu un impact financier positif sur l'organisation avec les projets auxquels vous avez participé ?Raison : Le rôle de data scientist est un poste qui nécessite une bonne compréhension des exigences et des conditions commerciales. Recherchez des réponses qui présentent des mesures spécifiques, telles que "l'équipe marketing a pu réduire ses coûts de 10% grâce à nos résultats", ou "nous avons réduit le taux de rotation des clients de 5% grâce à nos nouvelles capacités de rétention".
  • Quels types de bibliothèques et de techniques de programmation avez-vous utilisés ?
    Raison : Les data scientists peuvent utiliser une grande variété d'outils pour obtenir les mêmes résultats. Ceux-ci peuvent dépendre du langage de programmation choisi, de l'infrastructure interne de l'entreprise et de la taille de l'ensemble de données avec lequel le candidat a travaillé. Le candidat sera probablement plus performant avec les outils qu'il a déjà utilisés.

4.2 Questions à poser sur les compétences d'un scientifique des données connaissances et opinions. Pourquoi devriez-vous poser chacune de ces questions ?

  • Comment vérifier qu'un modèle fonctionne correctement ?
    Raison : La méthodologie idéale consiste à diviser l'ensemble de données en sections : ensemble d'entraînement, ensemble de validation et ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est le seul disponible pour le modèle et constitue la base du processus d'apprentissage. Les paramètres du modèle sont définis à l'aide de l'ensemble de validation et l'efficacité du modèle est testée sur l'ensemble de test.
  • Comment vérifieriez-vous que les données de l'ensemble de données sont de bonne qualité ?
    Motif : Un data scientist sera très probablement amené à travailler avec un ensemble de données collectées au sein de l'entreprise qui pourrait contenir des valeurs manquantes, des erreurs ou des incohérences - ce sont les signes de données désordonnées. Pour trouver de tels problèmes, un data scientist doit effectuer une analyse exploratoire des données afin de résumer leurs principales caractéristiques.
  • Qu'est-ce que le boosting et quels sont les avantages de son utilisation ?
    Motif : Les modèles de boosting sont des modèles arborescents composés de groupes d'arbres qui sont formés de manière séquentielle. Les modèles de boosting sont actuellement les plus efficaces avec une grande précision, des temps d'apprentissage relativement courts, une utilisation réduite de la mémoire et des ensembles de données d'apprentissage de taille moyenne (par rapport aux techniques d'apprentissage profond).

Un conseil de notre expert est de poser des questions qui sont liées aux problèmes commerciaux pour lesquels vous recrutez actuellement. Comme tout le monde, les scientifiques des données travaillent mieux dans des domaines qui leur sont familiers.

Par exemple, tous les candidats n'ont pas forcément le sens du fonctionnement interne d'une usine (problèmes de maintenance prédictive), des termes médicaux (création d'une IA pour le secteur médical) ou des préférences des clients (systèmes de recommandation pour le commerce électronique), et ne sont pas forcément intéressés par ces sujets.

4.3 Comportemental Les questions que vous devriez poser à un scientifique des données. Pourquoi devriez-vous poser chacune de ces questions ?

  • Comment gérez-vous les différences d'opinion avec vos collègues ?
    Raison : Un data scientist doit avoir de bonnes compétences en matière de communication et de relations interpersonnelles (c'est-à-dire de l'empathie), car son rôle repose sur la compilation des données de ses collègues et la recherche de points à améliorer au sein de son organisation ou de la société.
  • Où trouvez-vous des informations sur les nouvelles techniques ou les nouveaux cas de science des données ?
    Raison : Le domaine de la science des données étant en constante évolution et croissance, le rôle exige une recherche constante pour rester au courant des dernières mises à jour et résoudre les problèmes de la manière la plus efficace. N'importe laquelle de ces sources est digne d'intérêt : documents de conférence, documents d'atelier, MOOC, blogs d'entreprises s'occupant de DS, réunions de la communauté DS, groupes Facebook ou mail ayant pour thème la DS, ou apprentissage auprès d'un mentor.
  • Quel est, selon vous, votre plus grand succès et votre plus grand échec dans le domaine des DS ?
    Motif : Il s'agit d'une question assez générique mais elle montre les capacités d'auto-reconnaissance et d'auto-réflexion du candidat. Ces deux éléments sont nécessaires au processus d'apprentissage, qui est une partie importante de la formation d'un grand scientifique des données.
Tests de codage

Examen technique des compétences d'un scientifique des données à l'aide d'un test de codage en ligne.

Le recrutement d'un data scientist peut être un processus délicat. La définition réelle d'un scientifique des données est vague, et le travail quotidien d'une personne dont le titre de poste est "scientifique des données" varie considérablement d'une organisation à l'autre. En outre, les personnes qui arrivent dans ce domaine viennent d'horizons très divers. L'examen du passé d'un candidat au poste de data scientist est une science en soi, qui mérite un article de blog à elle seule. Nous allons nous contenter de vous montrer la meilleure façon de sélectionner un scientifique des données !

5.1 Quel test en ligne pour les compétences de data scientist choisir ?

Lorsque l'on cherche le bon test de compétences en science des données vous devez vous assurer qu'il répond aux critères suivants :

  • Le test reflète la qualité du travail professionnel effectué
  • La durée n'est pas trop longue, une à deux heures maximum
  • Le test peut être envoyé automatiquement et est de nature simple
  • Le niveau de difficulté correspond aux capacités du candidat
  • Le test va au-delà de la vérification du bon fonctionnement de la solution : il vérifie la qualité du code et son bon fonctionnement dans les cas limites
  • Il est aussi proche que possible de l'environnement naturel de programmation et permet au candidat d'accéder aux ressources pertinentes
  • Il donne au candidat la possibilité d'utiliser toutes les bibliothèques, cadres et autres outils qu'il rencontre régulièrement

5.2 Tests de compétences en science des données en ligne prêts à l'emploi de DevSkiller

Les tests de codage DevSkiller utilisent notre méthodologie RealLifeTesting™ pour refléter l'environnement de codage réel dans lequel travaille votre candidat. Plutôt que d'utiliser des algorithmes obscurs, les tests DevSkiller exigent des candidats qu'ils créent des applications ou des fonctionnalités. Ils sont notés de manière entièrement automatique et peuvent être passés partout dans le monde. En même temps, le candidat a accès à toutes les ressources qu'il utiliserait normalement, y compris les bibliothèques, les cadres de travail, StackOverflow et même Google.

Les entreprises utilisent DevSkiller pour tester les candidats à l'aide de leur propre base de données de codes, où qu'ils se trouvent dans le monde. Pour faciliter la tâche, DevSkiller propose également un certain nombre de tests de compétences en sciences des données, comme ceux qui sont proposés ici :

Python
MIDDLE
Des compétences éprouvées
Durée
70 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python, Spark

Tâche de programmation - Niveau : Moyen :

Python | PySpark | Modèle de préférence des clients - Mettre en œuvre une application d'ingénierie des données pour le prétraitement des données marketing.

Python
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
65 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Terminer la mise en œuvre du pipeline de transformation des logs.

Scala
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
66 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Scala

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Achever la mise en œuvre de la filière de transformation des grumes.

Science des données
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
45 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Tâche - Niveau : Facile

SQL | Catalogue de timbres | Les trois prix les plus élevés - Sélectionnez les trois timbres (prix et nom) ayant le prix le plus élevé.

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Pandas | Analyseur de tables HTML - Implémente une fonction pour convertir une table HTML en un fichier au format CSV.

Python
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
35 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Pandas | Analyseur de tables HTML - Implémente une fonction pour convertir une table HTML en un fichier au format CSV.

Python
MIDDLE
Des compétences éprouvées
Durée
120 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen :

Python | Rapport sur les ventes de véhicules - Mise en place d'une application permettant de créer des rapports basés sur l'entrepôt de données des ventes de véhicules.

Python
MIDDLE
Des compétences éprouvées
Durée
96 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen :

Python | Pandas | A food delivery startup - Transformer une base de données de commandes en réduisant sa dimensionnalité et en créant un tableau analytique supplémentaire.

Python
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
45 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Client Base Creator - Mise en place de l'application permettant de récupérer les données de contact des clients à partir des messages de chat.

Python
MIDDLE
Des compétences éprouvées
Durée
70 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen :

Python | Analyseur d'ADN | Créer et nettoyer des brins d'ADN - Implémentez 2 méthodes en Python qui créent et nettoient des brins d'ADN.

Python
JUNIOR
Des compétences éprouvées
Durée
49 minutes max.
Évaluation
Automatique
Aperçu des tests

Questions sur le choix

l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Analyseur d'ADN - Implémente une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.

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