Prueba de habilidades en Ciencia de Datos: Evaluación de selección previa al empleo para contratar a los mejores candidatos
Resumen de la prueba de Ciencia de Datos
Esta prueba de Ciencia de Datos evalúa las habilidades de los candidatos en temas fundamentales la estadística, fundamentos de la ciencia de datos y la programación, el aprendizaje automático y las redes neuronales. Esta prueba está diseñada para ayudarte a identificar a los científicos de datos de nivel básico e intermedio.
Habilidades cubiertas
Estadísticas
Fundamentos de la ciencia de datos y la programación
Aprendizaje automático
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Utiliza la prueba de Ciencia de Datos para contratar a
Científicos de datos, analistas de datos (avanzados), analistas de previsión, analistas de modelización, científicos de aprendizaje automático u otros puestos que requieran un buen conocimiento de la ciencia de datos.
Acerca de la prueba de Ciencia de Datos
El campo de la ciencia de datos es amplio y complejo, y requiere no solo una comprensión de la estadística y la teoría de la probabilidad sino también la capacidad de trabajar con datos de manera práctica y significativa. Contratar a candidatos competentes en estas áreas puede ayudar a tu organización a obtener información a partir de enormes cantidades de datos, impulsar procesos de toma de decisiones estratégicas y mantener la competitividad en el mercado actual impulsado por los datos.
Este prueba de Ciencia de Datos evalúa las habilidades de los candidatos en cinco áreas clave: estadística, fundamentos de la ciencia de datos y programación, aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje profundo. Estos componentes son cruciales para cualquier profesional que trabaje en este campo, ya que constituyen la base de los análisis sofisticados y los modelos predictivos.
Esta prueba de selección te ayudará a identificar a las personas que pueden traducir eficazmente la información en bruto en estrategias procesables. Los candidatos que destaquen en esta prueba habrán demostrado su capacidad para utilizar técnicas avanzadas, como algoritmos de aprendizaje automático o redes neuronales, para obtener información valiosa a partir de enormes conjuntos de datos. Sus habilidades podrían conducir a modelos de pronóstico más precisos, mejores estrategias de segmentación de clientes o incluso nuevas ideas de productos basadas en el análisis de tendencias.
Para evaluar estas habilidades de la ciencia de datos, esta prueba utiliza desafíos de datos del mundo real para generar preguntas que evalúan importantes habilidades de la ciencia de datos. Los resultados de esta evaluación te permitirán tomar decisiones de contratación seguras que contribuyan positivamente a tus objetivos empresariales.
La prueba la realiza un experto en la materia
Vincent F.
Vincent tiene una misión clara: compartir su experiencia en ciencia de datos y promover el conocimiento sobre los datos, un objetivo que se evidencia en todas sus iniciativas. Su mayor satisfacción surge al enseñar los fundamentos de la ciencia de datos de forma accesible para todos los estudiantes.
Después de haber trabajado durante varios años para empresas grandes y pequeñas, Vincent está llevando sus conocimientos de ciencia de datos al siguiente nivel: actualmente está trabajando en su tesis de maestría en aprendizaje automático e investigación de operaciones.
Elaborada con conocimiento experto
Las pruebas de TestGorilla son creadas por expertos en la materia. Evaluamos a los posibles expertos en la materia en función de su conocimiento, capacidad y reputación. Antes de publicarse, cada prueba es revisada por otro experto y luego ajustada por medio de cientos de personas que toman la prueba, quienes tienen experiencia relevante en la materia.
Nuestros mecanismos de retroalimentación y algoritmos únicos les permiten a nuestros expertos en la materia mejorar sus pruebas continuamente.
Lo que nuestros clientes dicen
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VP de ingeniería, mercado medio (51-1000 emp.)
Cualquier herramienta puede tener funciones—campanas y silbatos. No todas las herramientas cuentan con un personal apasionado, lo que hace que la experiencia del usuario sea positiva.
El equipo de TestGorilla solo ofrece información útil sobre las pruebas de los usuarios, participan en la conversación.
Por ejemplo, recientemente hice una pregunta sobre una prueba de Python que tenía la intención de implementar. En lugar de recibir “oh, esa prueba funcionaría perfectamente para su solución” o “en este momento estamos pensando en implementar una solución que puede o no...” Recibí una respuesta directa con ideas adicionales para ayudar a dar forma a la solución.
Espero que TestGorilla sepa que el valor de su trabajo no es solo la plataforma, sino el tipo de soporte que se proporciona.
Me presento: soy un reclutador de diversidad que intenta crear una plataforma que elimine el sesgo en el proceso de contratación y fomente el descubrimiento de talentos nuevos e invisibles.
Conector Jefe de Talento, pequeña empresa (50 o menos emp.)
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Ventajas de contratar con una prueba de ciencia de datos
Una prueba de ciencia de datos es una forma importante de evaluar las competencias básicas de los candidatos en lo que respecta a la ciencia de datos. El candidato debe conocer bien temas como:
Estadística
Aprendizaje automático
Redes neuronales
Aprendizaje profundo
Nuestra prueba de ciencia de datos está diseñada para ayudarte a evaluar a científicos de datos de nivel básico a medio.
La ciencia de datos tiene como objetivo encontrar algoritmos (patrones) dentro de un conjunto específico de datos. Por eso, los científicos de datos necesitan conocer las técnicas estadísticas: tienen que analizar los datos, procesarlos y encontrar información.
A continuación, el científico de datos implementa esta información como modelo de predicción. Se trata de determinar lo que podría ocurrir en el futuro utilizando la información obtenida de los datos. Por eso es tan importante el trabajo del científico de datos. Con estos modelos, las empresas pueden realizar predicciones comerciales mejores, más inteligentes y más precisas para el futuro.
Por lo tanto, tener un científico de datos altamente competente es fundamental para preparar mejor a tu empresa para el futuro. Por eso, es importante evaluar de manera efectiva a tus candidatos, y una prueba de ciencia de datos te ayudará a identificar el talento más destacado.
Cómo puedes utilizar la ciencia de datos en el entorno laboral
La ciencia de datos puede ser utilizada en diversas áreas dentro de tu organización para ayudar a que tus equipos sean más eficientes. Aquí te mostramos algunos ejemplos de cómo implementarla en los equipos de tu empresa:
• Marketing: Puedes emplear la ciencia de datos en el marketing para optimizar canales, dirigir mejor tus esfuerzos hacia posibles clientes, interactuar en tiempo real con ellos, mantener su fidelidad y realizar análisis predictivos.
• Ventas: La ciencia de datos se puede utilizar en el área de ventas para predecir las ventas, agilizar el proceso de ventas, mejorar la generación de clientes potenciales, aumentar los resultados de las ventas cruzadas y upselling, mejorar el valor del ciclo de vida del cliente, reducir la tasa de rotación de clientes e incluso establecer el precio adecuado para tus productos y servicios.
• RRHH: En recursos humanos, puedes utilizar la ciencia de datos para analizar el sentimiento de los empleados, reducir la rotación de personal, mejorar las iniciativas de aprendizaje y desarrollo, optimizar el proceso de contratación e implementar un mejor proceso de integración.
Existen otras aplicaciones de la ciencia de datos en el trabajo, como mejorar la seguridad de datos y sistemas, optimizar la inteligencia empresarial y realizar interpretaciones complejas de datos. En resumen, puede ayudar a los empleados a tomar decisiones más informadas en general.
Competencias en ciencia de datos para candidatos
Los científicos de datos deben tener ciertas competencias para hacer bien su trabajo. Las habilidades que deben tener son:
Conocimientos de álgebra lineal
Comprensión de principios matemáticos como la reducción de la dimensionalidad y el cálculo multivariable
Conocimientos de codificación y programación
Experiencia en Python
Conocimientos de modelización predictiva
Experiencia en la gestión de datos
Conocimientos de aprendizaje automático
Conocimientos de redes neuronales
Habilidades de comunicación
El candidato adecuado para la ciencia de datos
El candidato adecuado tendrá todas las habilidades anteriormente mencionadas, pero también contará con algunas habilidades subestimadas que son un poco más difíciles de medir. Tendrá una perspectiva pragmática que le permita vincular modelos de aprendizaje automático y datos para encontrar ideas relevantes para los resultados financieros del negocio.
Además de eso, necesitará trabajar bien con otros para sacar el máximo provecho de los datos; crear valor empresarial a partir de la ciencia de datos es un esfuerzo de equipo y el científico de datos deberá poder colaborar con otros. También tendrá que hacer cosas como la programación en pareja y la planificación de sprints, que requieren que sea bueno para trabajar en equipo.
Y lo último que necesita un científico de datos son habilidades de comunicación excepcionales. Todos los conocimientos que se recopilan a partir de los datos son en vano si su valor no se está comunicando adecuadamente a los interesados correctos. Por lo tanto, el candidato ideal tendrá un conjunto de habilidades blandas que lo harán indispensable en el lugar de trabajo.
Qué pasa cuando un candidato carece de sólidas habilidades en ciencia de datos
Necesitas un buen científico de datos en tu organización y debes asegurarte de que tu proceso de contratación está configurado de forma que te permita encontrarlo. Por eso te recomendamos que utilices una prueba de Ciencia de Datos para evaluar a tu candidato.
Si contratas al candidato equivocado, crearás bastantes problemas en tu lugar de trabajo. Un científico de datos menos capacitado puede:
• Dejar de aprender una vez contratado y perderse los nuevos avances tecnológicos en el campo que son cruciales para hacer el trabajo exitosamente
• Cometer errores al entender el planteamiento del problema, lo que crearía una hipótesis defectuosa
• Tener poca experiencia con la verificación de datos, la limpieza de datos y el manejo de datos
• Crear modelos que no representen los datos con precisión
• Crear modelos que no proporcionen a la empresa ningún valor significativo cuando se trata de resultados financieros
• Hacer un trabajo deficiente en lo que respecta a la seguridad de datos y dejar vulnerabilidades que podrían desencadenar violaciones de seguridad
Por todas estas razones y muchas más, es necesario evaluar adecuadamente a los candidatos a científicos de datos.
¿Cómo puede ayudar una prueba de Ciencia de Datos a los agentes de selección de personal a contratar a las personas adecuadas?
El manager de contratación debe utilizar una prueba de Ciencia de Datos validada científicamente para ayudarle a contratar a un científico de datos cualificado para el puesto.
Usar una prueba previa al empleo es la mejor manera de filtrar candidatos antes de identificar a quién quieres entrevistar, porque los resultados justos y objetivos de la prueba se pueden clasificar para mostrarte qué candidatos tienen un mejor desempeño en las habilidades requeridas.
De este modo, los candidatos serán evaluados únicamente por sus capacidades, con lo que se eliminan los prejuicios en la contratación y se le da a todos los candidatos la oportunidad de demostrar su valía. Estas pruebas previas al empleo son simples, escalables y fáciles de usar. No hace ninguna diferencia para el manager de contratación si hay 50 o 200 candidatos: simplemente comparte la misma prueba con un solo clic.
En resumen
Contratar a un excelente científico de datos es imprescindible porque puede mejorar muchos procesos en tus equipos de marketing, RR.HH. y ventas. Para asegurarte de contratar al candidato adecuado, deberías hacerle una prueba de Ciencia de Datos previa al empleo. Con esto, eliminarás los prejuicios del proceso de contratación y evaluarás a tus candidatos solo según sus habilidades verificables.
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