10 вопросов ученые данных должны спрашивать у работодателя на собеседовании

10 вопросов ученые данных должны спрашивать у работодателя на собеседовании

RedGirl No Comment
Новости

Ученые данных пользуются высоким спросом, взяв вожделенный нет. 1 место на glassdoor-это лучшие рабочие места в Америке список за последние три года, и имея средний базовый оклад в размере $110,000 для тех с правильным набором навыков. Поскольку почти каждая компания сейчас имеет возможность для сбора данных, и объем данных растет все больше и больше, человек способен эффективно организовать и анализировать эту информацию для бизнес-анализа необходимы многим компаниям.

Если вы собираетесь идти на собеседование для ученого данных, важно, чтобы подготовить для Вас вопросы могут быть заданы, и для тех, кто вы должны задать ваш потенциальный работодатель, чтобы продемонстрировать свой интерес к роли и компании.

Подробнее о больших данных

При приеме данных ученый, работодатели часто ищут знаний о бизнесе, а также математические и технические навыки, Джессика Хилл, соучредитель и сведения ученого в DataMinds.

См.: описание работы: сведения ученого (техник про исследования)

«Вопросы из науки сведения кандидатов, кто в организации будет использовать их труд, какие бизнес-проблемы, данные науки команда помогает решить, и может ли организация работает с данными ученых, работающих с командами реализуя свои выводы для успешного лечения большие вопросы, чтобы показать, что кандидат заинтересован в решении реальных проблем, а не о науке ради науки о данных», сказал Хилл.

Вот 10 вопросов, на которые ученые данных должны попросить на будущее собеседование.

1. Как я буду оценивать?

«Это показывает мне, что кандидат думает о производительности и то, что мы считаем важным в компании», — сказал Софус Macskássy, вице-президент данных науки на HackerRank. «Он также проверяет соответствие с культурными ценностями.»

2. Что бы тебя считали успешным первых трех и шести месяцев?

Это свидетельствует о том, что кандидат хочет знать точно, как менеджер оценивает успех или производительности, и что они имеют четкое представление о том, что успех выглядит. «Это отличная лакмусовая бумажка для хорошего менеджера или лидера», — сказал Macskássy.

3. Как проекты я работаю на согласования с бизнес-целями?

Этот вопрос будет зависеть от компании, и могут быть более подходящими для более старших кандидатов наук данные, сказал Macskássy.

«Это показывает мне, что кандидат ценностей, влияния на бизнес и знает достаточно о деле, чтобы задать деловой вопрос», — сказал Macskássy. «Даже если это наивно, потому что кандидат не в полной мере понять бизнес-модель или домен, это показывает, что кандидат думает в правильном направлении о том, как оптимизировать работу».

Когда кандидаты наук данных задать вопросы о всеобъемлющих целей и приоритетов для организации, это означает, что они намерены согласовать свои работы с этих целей и помогают организации в правильном направлении, а не работать в бункере, сказал Хилл.

«Данные науки решения возникающих при четком понимании потребностей бизнеса в сочетании с глубоким пониманием данных», — говорит Павел Дмитриев, вице-президент данных науки на Аутрич. «Хороший ученый данных хотелось бы знать, какие вопросы и потребности бизнеса, который они должны работать на ответах.»

См.: Интернет вещей и большие данные (техник про исследования)

4. Кем я буду работать?

Кандидаты должны задать вопросы о сотрудничестве, сказала Эллен Хьюстон, прикладные научные данные приводят в граждане аналитики. «Я ценю, когда кандидатов просят о сотрудничестве,» сказал Хьюстон. «Мы работаем в межведомственной команды, которая требует страсть к обучению и заинтересованность в обучении других».

Некоторые уточняющие вопросы, чтобы это могло быть, «что такое несменяемость ваши технические люди?» и «сколько контрактников против штатных сотрудников в команде?» Это может дать вам больше понимания о культуре компании, — сказал Тимоти Wenhold директор стеклоподъемники реконструкции дома.

5. Как работает научная группа данных, сотрудничать с другими департаментами?

Глядя на талант, менеджеры по найму ищем сильных коммуникаторов, которые будут хорошо работать с другими департаментами, — сказал Боб в пятницу, cto и сооснователь туман. «Ученым данные, которые вы хотите в вашей команде является хорошим коммуникатором, уметь переводить проблемы и ее решение и говорить о том, что данные свидетельствуют, для людей с самыми разными техническими знаниями», — сказал в пятницу. «Они должны уметь объяснить сложные концепции они работают на коллег, которые пытаются реализовать свои выводы так, что в конечном счете влияние на клиентов. Если они не могут, их ценность сильно уменьшилась.»

6. Где научные данные, пригодный в рамках организации, и кто бы мне доложить?

Роль ученого данных является достаточно новой во многих организациях, поэтому там еще не много процессов, сказал Wenhold.

«Когда кандидат задает мне такие вопросы, я знаю, что они действительно хотите понять, какой доступ они имеют к заинтересованным сторонам в организации», — сказал Wenhold. «Они хотят знать, какие последствия они будут иметь и как они вписываются в структуру организации».

Эти вопросы также могут помочь определить культуру компании, сказал Wenhold: некоторые данные ученых предпочитают работать в месте с менталитетом запуске, в то время как другие хотят работать в отдел бизнес-технологий, хорошо зарекомендовавшие себя организации. Менеджеры по найму хотят быть уверены, что найти кандидата, который соответствует структуре команды, добавил он.

См.: должностная инструкция: директор по данным (техник про исследования)

7. Какое обучение и возможности профессионального развития доступны?

Данные науки-это поле развивается быстро, как машинное обучение и другие технологии развиваются, и многие компании пытаются идти в ногу, сказал Гейнс, Кесари, соучредитель Gramener. «Кандидаты, которые называют необходимость усовершенствовать навыки сами и просят поддержки авансом, безусловно, будет видно при хорошем освещении», — сказал Кесари.

Спрашивал про обучение и профессиональное развитие также показывает, что вы на протяжении всей жизни учащегося, сказала Кристалл сына, прикладные научные данные приводят в граждане аналитики.

8. Как данные собираются в Вашей компании?

«Хороший ученый данных понимает, что, хотя они могут делать с данными, они не могут обойтись без данных или с данными низкого качества», — сказал Дмитриев. «Хороший ученый данных хотели бы гарантировать, что они будут иметь хорошее качество материала.» Другие вопросы, одновременно с этим могут включать «как данные из различных источников обрабатываются и слили?» и «какие общие качества данных проблем вы можете столкнуться? Как вы справляетесь с ними?»

9. Какой набор инструментов вы используете, и вы открыты к использованию новых?

Это становится на приверженность организации к технологии, сказал Wenhold.

«Эти вопросы скажите мне, что кандидат умный и достаточно опытный, чтобы признать, что они часть большого процесса», — добавил он. «У меня новички тратят две недели слежки за каждый отдел, прежде чем они даже открыть свои компьютеры и не один анализ. Потому что пока статистики важно понимать, новые сотрудники могут быть эффективными только если они понимают, как эта статистика распространяется на язык наших конкретных бизнес».

10. Как компании справиться с проекта, что не ладится, или произвести желаемых результатов?

Этот вопрос помогает кандидат узнаете, если компания устраивает провал, и как они узнают от него, сказала Джейми, Глен, соучредитель и исполнительный директор НОК.

«Неудача-это важная часть науки о данных—членов команды следует поощрять на провал, потому что это означает, они раздвигают границы в сторону необходимо им для того, чтобы быть по-настоящему творческой и инновационной командой и как компания,» сказал Гленн. «Вы хотите услышать, что, когда этот конкретный проект не пошел, как и планировалось, они сделали шаг назад и сделал ретроспективный, чтобы посмотреть, что случилось, а затем реализованы процессы и политики для улучшения результатов в будущем.»

0
Авторизация
*
*

7 + двадцать =

Регистрация
*
*
*
Пароль не введен
*

1 × 1 =

Генерация пароля

одиннадцать + одиннадцать =