Sådan ansætter du datavidenskabsudviklere i 2025

Datavidenskab er et tværfagligt felt, der kombinerer matematik, statistik, programmering, avanceret analyse, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Dets primære mål er at afdække handlingsrettede indsigter, der er skjult i en organisations data. Ved at analysere store mængder data kan dataforskere udtrække mønstre, generere indsigt og vejlede om beslutningstagning.

Processen med at gøre alt dette kaldes datavidenskabens livscyklus. Det er som en trinvis rejse, hvor de indsamler, gemmer, behandler, studerer og deler data. Det er et job, der altid ændrer sig og vokser, fordi der altid er flere data at håndtere.

Folk kalder data scientists' job for "det mest spændende job i det 21. århundrede", fordi det er så afgørende for, at virksomheder kan få succes. De hjælper virksomheder med at træffe mere intelligente beslutninger ved at forstå deres data bedre.

Bag kulisserne i enhver succesfuld datadrevet organisation ligger et team af dygtige datavidenskabsudviklere, der er dygtige til at udtrække indsigter og frigøre potentialet i rå information.

Vigtige færdigheder som dataforsker

Nedenfor ser vi nærmere på de vigtigste færdigheder og egenskaber, du bør prioritere, når du interviewer kandidater til data scientist-stillinger. Fra tekniske færdigheder i programmeringssprog og maskinlæringsalgoritmer til domæneekspertise og kommunikationsevner vil vi udforske de væsentlige kvaliteter, der gør en data scientist effektiv i dagens forretningsmiljø.

• Programmeringssprog: Python og R er grundlæggende. Disse sprog giver dataforskere mulighed for at sortere, analysere og administrere store datasæt (ofte kaldet "big data"). Udvikleren skal have gjort sig bekendt med Python, da det er meget brugt i data science-netværket.

• Statistik og sandsynlighed: For at skabe maskinlæringsmodeller og -algoritmer af høj kvalitet skal kandidaten forstå statistik og sandsynlighed. Begreber som lineær regression, gennemsnit, median, modus, varians og standardafvigelse er afgørende. Dyk ned i emner som sandsynlighedsfordelinger, over/undersampling og bayesiansk vs. frekventistisk statistik.

• Databehandling og databasestyring: Det indebærer rengøring og organisering af komplekse datasæt for at gøre dem tilgængelige og analyserbare. Dataforskere manipulerer data for at identificere mønstre, rette fejl og indtaste manglende værdier. Forstå databasestyring: udtrække data fra forskellige kilder, omdanne dem til et passende format til analyse og indlæse dem i et data warehouse-system.

De nyttige værktøjer, de bør kende, er Altair, Talend, Alteryx og Trifacta til databehandling, MySQL, MongoDB og Oracle til databasestyring. Disse værktøjer gør arbejdet lettere, fordi de ellers skulle bruge Python og manuelt håndtere data ved hjælp af noget som Pandas.

• Maskinlæring og dyb læring: Efterspørgslen efter udviklerkandidater med et omfattende kompetencesæt rækker ud over kodningsevner. Forståelse af maskinlæring og dyb læring er afgørende, fordi disse teknologier understøtter mange banebrydende applikationer på tværs af forskellige brancher. Udviklere med disse færdigheder kan bidrage til at opbygge avancerede systemer, der er i stand til at uddrage indsigter, komme med forudsigelser og automatisere processer og dermed drive innovation og konkurrenceevne.

• Datavisualisering: Færdigheder i datavisualisering er afgørende, da det gør det muligt for udviklere at kommunikere komplekse oplysninger og indsigter til interessenter på en effektiv måde. Oversættelse af data til klare, intuitive visuelle repræsentationer giver udviklere mulighed for at formidle deres resultater mere overbevisende, hvilket letter informeret beslutningstagning og driver organisatorisk succes.

• Kommerciel indsigt: Kommerciel bevidsthed er afgørende for udviklerkandidater, da det giver dem mulighed for at tilpasse tekniske løsninger til bredere forretningsmæssige mål og prioriteter. Forståelse af markedslandskabet, kundebehov og branchetrends gør det muligt for udviklere at udvikle løsninger, der opfylder tekniske krav og leverer håndgribelig værdi til organisationen og dens interessenter.

• Soft skills: Fremragende bløde færdigheder som kommunikation, samarbejde og problemløsning er uundværlige i nutidens teamorienterede arbejdsmiljøer. Udviklere, der effektivt kan kommunikere ideer, samarbejde med tværfunktionelle teams og tilpasse sig skiftende projektkrav, er bedre rustet til at levere løsninger af høj kvalitet, der opfylder slutbrugernes og interessenternes behov.

• Et nysgerrigt sind: I et felt som datavidenskab, der udvikler sig hurtigt, og hvor der hele tiden kommer nye teknologier og teknikker, er nysgerrighed nøglen til at holde sig på forkant med udviklingen. Det opmuntrer udviklere til at forblive nysgerrige over for nye tendenser, eksperimentere med nye metoder og skubbe grænserne for, hvad der er muligt. En nysgerrig udvikler er en uvurderlig ressource.

Gode at have færdigheder:

At have en bred vifte af færdigheder er som at have en velassorteret værktøjskasse for en dataforsker. Hver færdighed tilføjer en unik kapacitet, der forbedrer deres evne til at tackle forskellige udfordringer og levere værdifuld indsigt. Selvom disse færdigheder ikke er obligatoriske, er de fremragende for en udvikler at have:

• Cloud computing: Da data, der er lagret i skyen, bliver mere og mere almindelige, gør færdigheder i skyplatforme som AWS, Azure eller Google Cloud det muligt for dataforskere at få adgang til store datasæt, køre komplekse beregninger og implementere skalerbare løsninger mere effektivt. Denne fleksibilitet og skalerbarhed er afgørende for at kunne håndtere de stadigt voksende datamængder i dagens digitale landskab.

• Naturlig sprogbehandling (NLP): I en verden, der er oversvømmet med tekstdata - fra kundeanmeldelser til indlæg på sociale medier - er NLP-færdigheder uvurderlige til at udtrække mening, følelser og intentioner fra ustruktureret tekst. Denne evne gør det muligt for dataforskere at udlede værdifuld indsigt fra tekstdata, automatisere opgaver som sentimentanalyse eller tekstopsummering og opbygge intelligente chatbots eller anbefalingssystemer.

• Tidsserieanalyse: Mange datasæt fra den virkelige verden, som f.eks. aktiekurser, vejrdata eller sensoraflæsninger, er tidsafhængige. Færdigheder i tidsserieanalyse gør det muligt for dataforskere at modellere, forudsige og analysere tidsmæssige datamønstre, så organisationer kan træffe informerede beslutninger baseret på historiske tendenser og fremtidige forudsigelser.

• A/B-testning: I datadrevet beslutningstagning er A/B-test et stærkt værktøj til at evaluere effektiviteten af forskellige strategier eller interventioner. Dataforskere med A/B-testfærdigheder kan designe eksperimenter, analysere resultater og drage brugbare konklusioner for at optimere forretningsprocesser, forbedre brugeroplevelser og skabe vækst.

• Funktionsudvikling: Feature engineering er som at forme rå data til raffineret indsigt. Det indebærer at vælge, omdanne og skabe nye funktioner fra de tilgængelige data for at forbedre maskinlæringsmodellernes ydeevne. En data scientist, der er dygtig til feature engineering, kan identificere relevante features, udtrække meningsfuld information og forbedre modellens nøjagtighed, hvilket fører til mere robuste og pålidelige forudsigelser.

• Domæneviden: Domænekendskab gør det muligt for Data Scientists at forstå konteksten bag dataene, fortolke resultaterne nøjagtigt og generere relevant og brugbar indsigt for organisationen. Uanset om det drejer sig om finans, sundhedspleje, e-handel eller et andet område, gør domæneviden det muligt for dataforskere at stille de rigtige spørgsmål, træffe informerede beslutninger og skabe effektive resultater.

• Kompetence i værktøjer som Git: Samarbejde og versionsstyring er afgørende aspekter af ethvert dataprojekt. Git, et udbredt versionskontrolsystem, giver dataloger mulighed for at administrere og spore ændringer i deres kode, samarbejde problemfrit med teammedlemmer og opretholde en klar oversigt over projekthistorikken. Færdigheder i Git sikrer, at dataprojekter er organiserede, reproducerbare og skalerbare, hvilket letter effektivt teamwork og minimerer fejl.

Interviewspørgsmål og eksempler på svar

Når man interviewer kandidater inden for datavidenskab, skal man nøje vurdere tekniske færdigheder, problemløsningsevner og domæneviden. For at hjælpe dig med at gennemføre effektive interviews og identificere toptalenter har vi samlet en liste over interviewspørgsmål og eksempler på svar. Du er velkommen til at tilpasse disse spørgsmål til din virksomheds behov.

1. Hvad er forskellen mellem overvåget og ikke-overvåget læring?

Eksempel på svar:

Overvåget læring: I overvåget læring trænes algoritmen på et mærket datasæt, hvilket betyder, at hvert input-datapunkt er forbundet med en tilsvarende output-etiket. Overvåget læring har til formål at lære en afbildning fra inputvariabler til outputvariabler baseret på mærkede træningsdata.

Eksempler på overvågede læringsalgoritmer omfatter lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer og neurale netværk.

Uovervåget læring: I ikke-overvåget læring trænes algoritmen på et umærket datasæt, hvilket betyder, at der ikke er nogen foruddefinerede outputmærker for inputdataene. Uovervåget læring har til formål at opdage mønstre, strukturer eller relationer i data uden eksplicit vejledning.

Eksempler på uovervågede læringsalgoritmer omfatter klyngealgoritmer (f.eks. K-means-klyngedannelse, hierarkisk klyngedannelse) og dimensionalitetsreduktionsteknikker (f.eks. hovedkomponentanalyse).

2. Sammenlign datavidenskab med dataanalyse.

Eksempel på svar: Datavidenskab fokuserer på at uddrage indsigter fra data ved hjælp af statistiske teknikker og maskinlæring.

Dataanalyse indebærer analyse af historiske data for at identificere tendenser, træffe forretningsbeslutninger og optimere processer.

3. Forklar udtrykket selection bias.

Eksempel på svar: Udvælgelsesbias opstår, når den stikprøve, der bruges i en undersøgelse eller analyse, ikke repræsenterer den population, den er beregnet til at repræsentere, hvilket fører til skæve eller unøjagtige resultater. Denne skævhed kan opstå, når specifikke befolkningssegmenter systematisk udelukkes fra stikprøven, eller når stikprøven ikke er tilfældigt udvalgt.

4. Forklar processen med at oprette et beslutningstræ, herunder udvælgelse af funktioner, opdeling af knuder og bestemmelse af bladknuder:

Eksempel på svar: Oprettelse af et beslutningstræ involverer flere trin:

• Valg af funktioner: Vi starter med at vælge de funktioner (variabler), der er mest relevante for forudsigelser. Dette er typisk baseret på kriterier som informationsgevinst eller Gini-urenhed.
• Opdeling af knudepunkter: Algoritmen vælger derefter den funktion, der bedst opdeler dataene i delmængder, der er så rene (homogene) som muligt. Denne opdelingsproces gentages rekursivt for hver delmængde, indtil et stopkriterium er opfyldt.
• Bestemmelse af bladnoder: Når træet er vokset til en bestemt dybde eller et bestemt renhedsniveau, bliver de resterende knuder til bladknuder, hvor der foretages forudsigelser. Den største klasse i en bladknude tildeles som den forudsagte klasse til klassificeringsopgaver. I modsætning hertil bruges gennemsnitsværdien af målvariablen i bladnoden som forudsigelse til regressionsopgaver.

5. Hvad er forskellen mellem varians og betinget varians?

Eksempel på svar: Varians: Varians måler spredningen af værdier omkring deres gennemsnit. Matematisk beregnes varians som gennemsnittet af de kvadrerede forskelle mellem hver værdi og datasættets gennemsnit. Den måler, hvor meget værdierne i datasættet afviger fra gennemsnittet.

Betinget varians: Betinget varians måler variabiliteten af en variabel givet værdien af en anden variabel. Det repræsenterer en variabels varians efter at have overvejet en anden variabels indflydelse. Matematisk beregnes betinget varians som variansen af residualerne (forskellene mellem observerede og forudsagte værdier) i en regressionsmodel.

6. Beskriv de trin, der er involveret i opbygningen af en random forest:

Eksempel på svar: Opbygning af en random forest indebærer følgende trin:

Tilfældig prøveudtagning: Vælg tilfældigt en delmængde af træningsdataene med udskiftning (bootstrap sampling).

• Funktionsvalg: Vælg tilfældigt en delmængde af funktioner ved hver opdeling af beslutningstræet. Dette hjælper med at introducere mangfoldighed blandt træerne i skoven.

• Opbygning af beslutningstræer: Konstruer flere beslutningstræer ved hjælp af de indsamlede data og funktioner. Hvert træ vokser ved hjælp af en delmængde af data og funktioner, hvilket gør dem forskellige.

• Aggregation: Saml forudsigelserne fra hvert beslutningstræ for at lave den endelige forudsigelse. Regressionsopgaver involverer typisk et gennemsnit af forudsigelserne fra alle træer, mens klassifikationsopgaver involverer en flertalsafstemning.

7. Giv et eksempel på en datatype (f.eks. indkomst, aktiekurser), der ikke følger en gaussisk (normal) fordeling.

Eksempel på svar: Et eksempel på en datatype, der ikke følger en gaussisk fordeling, er aktiekurser. Aktiekurser påvirkes af forskellige faktorer, såsom markedsstemning, økonomiske forhold og virksomhedsresultater, hvilket resulterer i en ikke-normal fordeling. Aktiekurser udviser ofte karakteristika som volatilitetsklynger, fede haler og skævhed, som afviger fra antagelserne om en gaussisk fordeling. Som følge heraf kan metoder baseret på gaussiske antagelser muligvis ikke nøjagtigt indfange aktiekursernes adfærd, hvilket kræver alternative modelleringstilgange såsom tidsserieanalyse eller GARCH-modeller.

8. Kan du forklare loven om store tal og dens betydning inden for datavidenskab?

Eksempel på svar: Loven om store tal siger, at stikprøvegennemsnittet vil konvergere mod det sande populationsgennemsnit, når antallet af uafhængige forsøg stiger. Inden for datavidenskab er dette princip afgørende for at kunne lave pålidelige forudsigelser og drage nøjagtige konklusioner ud fra data. Hvis vi f.eks. analyserer den gennemsnitlige omsætning pr. kunde i et stort datasæt, forsikrer loven om store tal os om, at når vi indsamler flere data (flere kundetransaktioner), vil vores estimat af den gennemsnitlige omsætning blive mere og mere præcist og nærme sig den sande gennemsnitlige omsætning på tværs af alle kunder.

9. Hvordan anvender du datavidenskabelige teknikker på virkelige forretningsproblemer?

Eksempel på svar: Når jeg anvender datavidenskabelige teknikker på forretningsproblemer, starter jeg altid med at forstå produktet eller tjenesten og slutbrugernes behov. Hvis jeg f.eks. arbejder på et anbefalingssystem til en e-handelsplatform, vil jeg overveje brugerpræferencer, købshistorik og browseradfærd for at tilpasse anbefalingerne. Derudover samarbejder jeg tæt med interessenter for at tilpasse datavidenskabelige initiativer til forretningsmæssige mål og prioriteter. Ved at kombinere datadrevet indsigt med en dyb forståelse af produktet og brugeroplevelsen sigter jeg mod at levere løsninger, der driver kundeengagement, tilfredshed og forretningsvækst.

Der er ikke noget rigtigt og forkert svar. Lyt omhyggeligt til, hvordan kandidaten løser problemer i den virkelige verden, og diskuter gerne deres metoder med dem.

10. Kan du fortælle mig om et kodeprojekt, du tidligere har arbejdet på, og forklare din tilgang til at løse problemet?

Giv kandidaten mulighed for at dele sin erfaring. Du er velkommen til at inkludere yderligere kodningsudfordringer for at teste deres Python- og R-færdigheder.

Data Science's indflydelse på organisationer

Data Science handler ikke kun om tal og algoritmer; det handler om at transformere, hvordan organisationer fungerer og interagerer med kunder.

Forbedret beslutningstagning

En af de mest betydningsfulde effekter af datavidenskab er dens evne til at forbedre beslutningstagningen. Ved at analysere store mængder data kan organisationer træffe mere informerede og strategiske beslutninger, hvilket fører til bedre resultater og en konkurrencefordel på markedet.

Forbedrede kundeoplevelser

Data Science har revolutioneret organisationers tilgang til kundeoplevelser og giver dem mulighed for at levere personaliserede, problemfri interaktioner, der stemmer overens med individuelle præferencer og behov. Ved at udnytte avancerede analyse- og maskinlæringsalgoritmer kan virksomheder analysere enorme kundedata for at få indsigt i adfærdsmønstre og præferencer.

Omkostningsreduktion

Data Science gør det muligt for organisationer at identificere ineffektivitet, strømline driften og optimere ressourceallokeringen, hvilket fører til betydelige omkostningsreduktioner. Ved at udnytte prædiktive analyser og maskinlæringsalgoritmer kan virksomheder forudsige efterspørgslen mere præcist, styre lagerbeholdningen mere effektivt og minimere spild i hele forsyningskæden. Disse omkostningsbesparende foranstaltninger forbedrer bundlinjen og frigør ressourcer til investeringer i andre forretningsområder.

Konkurrencefordel

Data Science giver organisationer værktøjer og indsigt til at udmanøvrere rivaler og gribe muligheder. Ved at analysere store mængder data kan organisationer afdække skjulte mønstre, tendenser og kundepræferencer, hvilket giver dem mulighed for at træffe informerede beslutninger og skræddersy deres strategier til at imødekomme markedets krav effektivt. Uanset om det drejer sig om at optimere prisstrategier, identificere nye markedssegmenter eller forudsige kundeadfærd, giver Data Science organisationer mulighed for at forblive smidige, lydhøre og foran kurven i et forretningslandskab, der er i konstant udvikling.

Innovation og forskning

Datavidenskab driver innovation ved at åbne op for nye muligheder og skabe banebrydende opdagelser. Ved at udnytte avanceret analyse, maskinlæring og prædiktive modelleringsteknikker kan organisationer afdække værdifuld indsigt, identificere nye tendenser og udforske nye veje til vækst og ekspansion.

Resumé

Når organisationer ansætter dygtige datavidenskabsudviklere, har de brug for en strategisk tilgang, der identificerer vigtige og nyttige færdigheder, forstår deres indvirkning på organisationens succes og anvender effektive interviewstrategier. Nødvendige færdigheder omfatter færdigheder i programmeringssprog som Python og R, ekspertise i maskinlæringsalgoritmer og en solid forståelse af statistiske koncepter. Nice-to-have-færdigheder kan omfatte domæneekspertise, kommunikationsevner og erfaring med cloud computing-platforme.

Effekten af at ansætte dygtige Data Science-udviklere er dybtgående, da det gør det muligt for organisationer at udtrække brugbar indsigt fra data, forbedre beslutningsprocesser og drive innovation på tværs af forskellige sektorer. Interviewspørgsmål skal vurdere tekniske færdigheder, problemløsningsevner og kommunikationsevner. Eksempler på svar skal demonstrere praktisk erfaring, domænekendskab og en samarbejdsorienteret tankegang.

Denne omfattende tilgang sikrer, at organisationer kan tiltrække og ansætte data science-talenter i topklasse, så de kan udnytte data effektivt og forblive konkurrencedygtige i dagens datadrevne landskab.