Gebruik onze Data science test om het beste talent aan te nemen
Samenvatting van de Data science test
Deze test voor data science beoordeelt vaardigheden van kandidaten in de kernonderwerpen van de data science zoals statistiek, machine learning, neural netwerks en deep learning. De test is ontworpen om u te helpen bij het identificeren van beginnende en gemiddelde datawetenschappers.
Behandelde vaardigheden
Statistieken
Grondbeginselen van datawetenschap en programmeren
Machine learning
Neural netwerks en deep learning
Gebruik de Datawetenschap test om voor de volgende rollen te werven
Datawetenschappers, data-analisten (geavanceerd), voorspellende analisten, modelleringsanalisten, wetenschappers op het gebied van machine learning of andere rollen die een goede kennis van de data science vereisen.
Over de Data Science test
Het vakgebied data science is breed en complex en vereist niet alleen een goed begrip van statistiek en kansrekening, maar ook het vermogen om op praktische, zinvolle manieren met gegevens te werken. Door kandidaten aan te nemen die bedreven zijn in deze gebieden, kan uw organisatie inzicht krijgen in een enorme hoeveelhijd data, strategische besluitvormingsprocessen aansturen en concurrerend blijven in de huidige data-gedreven markt.
Deze Data Science test evalueert de vaardigheden van kandidaten op vijf belangrijke gebieden: statistiek, grondbeginselen van datawetenschap en programmeren, machine learning, neural networks en deep learning. Deze onderdelen zijn cruciaal voor elke professional die werkzaam is binnen dit vakgebied, omdat ze de basis vormen voor geavanceerde analyses en voorspellende modellen.
Deze screeningstest helpt u bij het identificeren van personen die ruwe informatie effectief kunnen omzetten in bruikbare strategieën. Kandidaten die in deze test uitblinken, hebben aangetoond dat ze geavanceerde technieken zoals algoritmen voor machine learning of neural networks kunnen gebruiken om waardevolle inzichten af te leiden uit grote datasets. Hun vaardigheden kunnen leiden tot nauwkeurigere prognosemodellen, betere strategieën voor klantsegmentering of zelfs nieuwe productideeën op basis van trendanalyse.
Om deze datawetenschappelijke vaardigheden te evalueren, maakt deze test gebruik van echte data-uitdagingen om vragen te genereren die belangrijke datawetenschappelijke vaardigheden evalueren. Met de resultaten van dit assessment kunt u zelfverzekerde beslissingen nemen over het aannemen van personeel, die een positieve bijdrage leveren aan uw bedrijfsdoelstellingen.
De test is gemaakt door een materiedeskundige
Vincent F.
Vincent heeft maar één missie: zijn expertise in data science delen en data literacy vergroten - een doel dat duidelijk naar voren komt in al zijn inspanningen. Zijn grootste plezier haalt hij uit het onderwijzen van de grondbeginselen van datawetenschap op een manier die toegankelijk is voor alle studenten.
Na een aantal jaren voor grote en kleine bedrijven te hebben gewerkt, brengt Vincent zijn kennis van datawetenschap nu naar het volgende niveau: hij werkt momenteel aan zijn masterscriptie in machine learning en operations research.
Gemaakt met expertkennis
TestGorilla's tests zijn gemaakt door materiedeskundigen. Wij beoordelen potentiële materiedeskundigen op basis van hun kennis, kunde en reputatie. Voordat elke test wordt gepubliceerd, wordt deze beoordeeld door een andere expert en vervolgens gekalibreerd met behulp van honderden testdeelnemers met relevante ervaring in het onderwerp.
Dankzij onze feedbackmechanismen en unieke algoritmen kunnen onze materiedeskundigen hun tests voortdurend verbeteren.
Kijk wat TestGorilla voor u kan doen
Stel een top assessment samen. Makkelijk én snel
Assessments maken is een fluitje van een cent met TestGorilla. Ga meteen aan de slag met deze eenvoudige stappen.
De voordelen van aanwerving met een data-science test
Een data-science test is een belangrijke manier om de kernvaardigheden van sollicitanten op het gebied van data science te beoordelen. De kandidaat moet goed op de hoogte zijn van onderwerpen als:
Statistieken
Machine learning
Neurale netwerken
Deep learning
Onze data-science test is ontworpen om u te helpen bij het evalueren van beginnende tot middelbaar opgeleide datawetenschappers.
Data science is gericht op het vinden van algoritmen (patronen) binnen een specifieke set gegevens. Daarom moeten datawetenschappers wegwijs zijn in statistische technieken: ze moeten de gegevens analyseren, verwerken en inzichten vinden.
Vervolgens gebruikt de datawetenschapper deze inzichten als een voorspellingsmodel. Het gaat erom te bepalen wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren door gebruik te maken van de inzichten die uit de gegevens zijn verzameld. Daarom is het werk van een datawetenschapper zo belangrijk. Met deze modellen kunnen bedrijven betere, slimmere en nauwkeurigere bedrijfsvoorspellingen doen voor de toekomst.
Het hebben van een echt goede datawetenschapper is dus een kwestie van uw organisatie beter voorbereiden op de toekomst. Daarom moet u uw kandidaten effectief evalueren - en een data-science test zal u helpen om het toptalent te identificeren.
Hoe u datawetenschap op de werkplek kunt gebruiken
U kunt datawetenschap op allerlei gebieden binnen uw organisatie gebruiken. Het proces zal uw teams helpen om efficiënter te werken. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe u datawetenschap kunt gebruiken in de teams van uw bedrijf:
• Marketing: U kunt datawetenschap in marketing gebruiken voor kanaaloptimalisatie, betere leadtargeting, realtime interactie met klanten, behoud van klantloyaliteit en voorspellende analyses.
• Sales: Data science kan worden gebruikt in verkoop voor het voorspellen van verkoop, het stroomlijnen van het verkoopproces, het verbeteren van leadgeneratie, het verhogen van de resultaten voor cross-sells en upsells, het verbeteren van de levenslange waarde van de klant, het verlagen van het opzegpercentage bij klanten en zelfs het bepalen van de juiste prijs voor uw producten en diensten.
• HR: In HR kunt u datawetenschap gebruiken voor het analyseren van het sentiment onder werknemers, het verminderen van het personeelsverloop, het verbeteren van leer- en ontwikkelingsinitiatieven, het stroomlijnen van het aanwervingsproces en het implementeren van een beter onboardingproces.
Er zijn nog enkele andere toepassingen van datawetenschap op de werkplek, zoals het verbeteren van de beveiliging van gegevens en systemen, het verbeteren van business intelligence en het uitvoeren van complexe gegevensinterpretaties. Over het algemeen kan het werknemers helpen om betere beslissingen te nemen.
Data science competenties voor kandidaten
Data scientists moeten over bepaalde competenties beschikken om hun werk goed te kunnen doen. De vaardigheden die ze moeten hebben zijn:
Kennis van lineaire algebra
Inzicht in wiskundige principes zoals dimensionaliteitsreductie en multivariabele calculus
Codeer- en programmeervaardigheden
Ervaring in Python
Kennis van voorspellende modellering
Ervaring met data wrangling
Machine learning vaardigheden
Inzicht in neurale netwerken
Communicatieve vaardigheden
De juiste data-wetenschapskandidaat
De juiste kandidaat beschikt over alle bovengenoemde vaardigheden, maar heeft ook een aantal onderschatte vaardigheden die wat moeilijker te meten zijn. Ze hebben een pragmatische kijk die hen in staat stelt om machine-learningmodellen en gegevens met elkaar te verbinden om inzichten te vinden die relevant zijn voor de bottom line van het bedrijf.
Dat niet alleen, maar ze moeten ook goed met anderen kunnen samenwerken om het meeste uit gegevens te halen; het creëren van bedrijfswaarde uit datawetenschap is een teamprestatie en uw datawetenschapper moet met anderen kunnen samenwerken. Ze zullen ook dingen moeten doen als pair programming en sprintplanning, waarvoor ze een teamspeler moeten zijn.
En het laatste wat een datawetenschapper nodig heeft, zijn echt goede communicatievaardigheden. Alle inzichten die worden verzameld uit de gegevens zijn tevergeefs als hun waarde niet wordt gecommuniceerd naar de juiste belanghebbenden. De juiste kandidaat beschikt dus over een reeks zachte vaardigheden die hem of haar onmisbaar maken op de werkplek.
Wat gebeurt er als een kandidaat geen sterke datawetenschappelijke vaardigheden heeft?
U hebt een goede datawetenschapper nodig in uw organisatie en u moet ervoor zorgen dat uw wervingsproces zo is ingericht dat u er een kunt vinden. Daarom raden we aan om een data-science test te gebruiken om uw kandidaat te evalueren.
Als u de verkeerde kandidaat aanneemt, creëert u heel wat problemen op uw werk. Een niet-zo-goede datawetenschapper kan:
• Stoppen met leren zodra ze zijn aangenomen en nieuwe technologische ontwikkelingen op het vakgebied missen die cruciaal zijn voor het succesvol uitvoeren van het werk
• Fouten maken bij het begrijpen van de probleemstelling, waardoor een foutieve hypothese zou ontstaan
• Onervaren zijn met gegevensverificatie, het opschonen van gegevens, en data wrangling
•Modellen maken die de gegevens niet accuraat weergeven
•Modellen maken die het bedrijf geen zinvolle waarde bieden als het gaat om de bottom line
•Slecht werk leveren als het gaat om gegevensbeveiliging en openingen laten die kunnen uitmonden in beveiligingslekken
Al deze redenen en nog veel meer zijn de reden waarom u uw kandidaten voor datawetenschappen goed moet doorlichten.
Hoe kan een datawetenschapstest recruiters helpen om de juiste mensen aan te nemen?
De aanwervende manager moet een wetenschappelijk gevalideerde datawetenschapstest gebruiken die helpt om een datawetenschapper aan te werven die gekwalificeerd is voor de baan.
Het gebruik van een pre-employment test is de beste manier om kandidaten te screenen voordat u bepaalt wie u wilt interviewen, omdat de eerlijke, objectieve resultaten van de test kunnen worden gerangschikt om u te laten zien welke sollicitanten het sterkst presteren in de vereiste vaardigheden.
Op deze manier worden de kandidaten alleen beoordeeld op hun capaciteiten, zodat u vooroordelen bij het aannemen elimineert en elke kandidaat de kans geeft om zichzelf te bewijzen. Deze pre-employment tests zijn eenvoudig, schaalbaar en makkelijk te gebruiken. Het maakt voor de aanwervende manager niet uit of er 50 of 200 kandidaten zijn: ze verspreiden gewoon dezelfde test met één enkele klik.
Samengevat
Het aannemen van een uitstekende datawetenschapper is noodzakelijk omdat ze veel processen in uw marketing-, HR- en verkoopteams kunnen verbeteren. Om er zeker van te zijn dat u de juiste kandidaat aanneemt, moet u ze vóór indiensttreding een data-science test laten doen. Op die manier elimineert u vooroordelen uit het aanwervingsproces en beoordeelt u uw kandidaten alleen op hun verifieerbare vaardigheden.
Gerelateerde testen
Construction Management
Architectuur van computersystemen
Data Storytelling
Mobiele marketing
US Corporate Law
Data Wrangling
Marketinganalyse
Gegevensextractie, -transformatie en -lading (ETL)
Kostenberekening van producten en diensten