Ce test Data Science évalue les compétences des candidats dans les domaines fondamentaux des statistiques, des bases de la science des données et de la programmation, de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux. Ce test est conçu pour vous aider à identifier les data scientists de niveau intermédiaire.
Statistiques
Principes fondamentaux de la science des données et de la programmation
Apprentissage automatique
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Des data scientists, des analystes de données (avancés), des analystes de prévision, des analystes de modélisation, des experts en apprentissage automatique ou d'autres fonctions nécessitant une bonne connaissance de la science des données.
Le domaine de la science des données est vaste et complexe. Il requiert non seulement une compréhension des statistiques et de la théorie des probabilités, mais aussi la capacité de travailler avec des données de manière pratique et significative.
L'embauche de candidats compétents dans ces domaines peut aider votre organisation à tirer des enseignements de vastes quantités de données, à conduire des processus de prise de décision stratégiques et à rester compétitive sur le marché actuel axé sur les données.
Ce test de science des données évalue les capacités des candidats dans cinq domaines de compétences clés : les statistiques, les fondamentaux de la science des données et de la programmation, l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Ces composantes sont cruciales pour tout professionnel travaillant dans ce domaine, car elles constituent la base d'une analyse sophistiquée et d'une modélisation prédictive.
Ce test de sélection vous aidera à identifier les personnes capables de traduire efficacement des informations brutes en stratégies exploitables. Les candidats qui excellent à ce test auront démontré leur capacité à utiliser des techniques avancées telles que les algorithmes d'apprentissage automatique ou les réseaux neuronaux pour tirer de précieux enseignements de vastes ensembles de données.
Leurs compétences pourraient conduire à des modèles de prévision plus précis, à de meilleures stratégies de segmentation de la clientèle ou même à de nouvelles idées de produits basées sur l'analyse des tendances.
Pour évaluer ces compétences en science des données, ce test utilise des défis de données du monde réel pour générer des questions qui évaluent les compétences importantes en science des données. Les résultats de cette évaluation vous permettront de prendre en toute confiance des décisions d'embauche qui contribueront positivement à la réalisation de vos objectifs commerciaux.
Vincent a une mission : partager son expertise en science des données et développer la culture des données. Cet objectif se retrouve dans toutes ses activités. Son plus grand plaisir est d'enseigner les principes fondamentaux de la science des données d'une manière accessible à tous ses étudiants.
Après avoir travaillé pendant plusieurs années pour de grandes et petites entreprises, Vincent passe maintenant au niveau supérieur en matière de science des données : il travaille actuellement sur sa thèse de maîtrise en apprentissage automatique et en recherche opérationnelle.
Les tests de TestGorilla sont créés par des experts en la matière. Nous évaluons les experts potentiels en fonction de leurs connaissances, de leurs compétences et de leur réputation. Avant d'être publié, chaque test est évalué par un autre expert, puis calibré à l'aide de centaines de participants ayant une expérience pertinente dans le domaine concerné.
Nos mécanismes de retour d'information et nos algorithmes uniques permettent à nos experts en la matière d'améliorer constamment leurs tests.
Avec TestGorilla, créer des évaluations est un jeu d’enfant. Commencez par suivre ces étapes simples.
Un test Science des données est un moyen important d'évaluer les compétences de base des candidats dans le domaine de la science des données. Le candidat doit maîtriser des sujets tels que :
Les statistiques
L'apprentissage automatique
Les réseaux neuronaux
L'apprentissage profond
Notre test Science des données est conçu pour vous aider à évaluer les data scientists de niveau débutant à intermédiaire.
La science des données vise à trouver des algorithmes (modèles) dans un ensemble spécifique de données. C'est pourquoi les data scientists doivent maîtriser les techniques statistiques : ils doivent analyser les données, les traiter et en tirer des enseignements.
Le data scientist utilise ensuite ces enseignements comme modèle de prédiction. Il s'agit de déterminer ce qui pourrait se produire à l'avenir en utilisant les informations recueillies à partir des données. C'est pourquoi le travail d'un data scientist est si important. Grâce à ces modèles, les entreprises peuvent faire de meilleures prévisions, plus intelligentes et plus précises pour l'avenir.
Disposer d'un très bon data scientist, c'est donc mieux préparer à l'avenir votre entreprise. C'est pourquoi vous devez évaluer efficacement vos candidats. Notre test vous aidera à identifier les meilleurs talents.
Vous pouvez utiliser la science des données dans un grand nombre de domaines au sein de votre organisation. Le processus aidera vos équipes à fonctionner plus efficacement. Voici quelques exemples de la manière dont vous pouvez utiliser la science des données dans les équipes de votre entreprise :
• Marketing: Vous pouvez utiliser la science des données dans le marketing pour l'optimisation des canaux, un meilleur ciblage des prospects, l'interaction en temps réel avec les clients, le maintien de la fidélité des clients et l'analyse prédictive.
• Ventes: La science des données peut être utilisée dans ce domaine pour prédire les ventes, en rationaliser le processus, améliorer la génération de leads, augmenter les résultats des ventes, croisées et incitatives, améliorer la valeur à vie du client, réduire leur taux d'attrition et même fixer le bon prix pour vos produits et services.
• Ressources humaines: Dans le domaine des RH, vous pouvez utiliser la science des données pour analyser les sentiments des employés, réduire la rotation du personnel, améliorer les initiatives d'apprentissage et de développement, rationaliser le processus d'embauche et mettre en œuvre un meilleur processus d'intégration.
Il existe d'autres applications de la science des données sur le lieu de travail, telles que l'amélioration de la sécurité des données et des systèmes, l'amélioration de la veille stratégique et la réalisation d'interprétations de données complexes. D'une manière générale, elle peut aider les employés à prendre de meilleures décisions.
Les data scientists doivent posséder certaines compétences pour bien faire leur travail. Les compétences qu'ils doivent posséder sont les suivantes
Connaissance de l'algèbre linéaire
Compréhension des principes mathématiques tels que la réduction de la dimensionnalité et le calcul multivariable
Compétences en matière de codage et de programmation
Expérience en Python
Connaissance de la modélisation prédictive
Expérience en manipulation de données
Compétences en apprentissage automatique
Compréhension des réseaux neuronaux
Compétences en communication
La perle rare aura toutes les compétences mentionnées ci-dessus mais également des compétences sous-estimées qui sont un peu plus difficiles à mesurer. Il aura une approche pragmatique qui lui permettra de relier les modèles d'apprentissage automatique et les données afin de trouver des informations pertinentes pour les résultats de l'entreprise.
Non seulement cela, mais il devra aussi travailler efficacement avec les autres pour tirer le meilleur parti des données. Créer de la valeur commerciale à partir de la science des données est un effort d'équipe et votre data scientist devra être en mesure de travailler en équipe. Il devra qui plus est s'occuper de tâches telles que la programmation en binôme et la planification de sprint, ce qui exige un esprit d'équipe.
L'élément final nécessaire à un data scientist, c'est d'avoir de très bonnes compétences en matière de communication. Toutes les informations recueillies à partir des données sont vaines si leur valeur n'est pas communiquée aux bonnes parties prenantes. Le bon candidat disposera donc d'un ensemble de compétences humaines qui le rendront indispensable sur le lieu de travail.
Vous avez besoin d'un bon data scientist dans votre entreprise et vous devez vous assurer que votre processus d'embauche est organisé de manière à vous permettre d'en trouver un. C'est pourquoi nous vous recommandons d'utiliser un test Science des données pour évaluer votre candidat.
Si vous engagez le mauvais candidat, vous créerez de nombreux problèmes sur votre lieu de travail. Un data scientist médiocre peut :
• Arrêter d'apprendre une fois embauché et manquer les nouvelles avancées technologiques dans le domaine, cruciales pour bien faire le travail
• Faire des erreurs lors de la compréhension de l'énoncé du problème, ce qui créerait une hypothèse erronée
• Manquer d'expérience en matière de vérification et de nettoyage des données
• Créer des modèles qui ne représentent pas les données avec précision
• Créer des modèles qui n'apportent aucune valeur significative à l'entreprise en termes de résultats
• Faire un mauvais travail en matière de sécurité des données et laisser des ouvertures qui peuvent se transformer en failles de sécurité
Toutes ces raisons, et bien d'autres encore, expliquent pourquoi vous devez correctement évaluer vos candidats au poste de data scientist.
Le responsable du recrutement doit utiliser ce test validé scientifiquement qui l'aidera à recruter un data scientist qualifié pour le poste.
L'utilisation d'un test de pré-embauche est le meilleur moyen de présélectionner les candidats avant d'identifier ceux que vous voulez interviewer, car les résultats équitables et objectifs du test peuvent être classés pour vous montrer quels candidats sont les plus performants dans les compétences requises.
De cette façon, les candidats seront évalués uniquement sur leurs capacités, ce qui élimine les préjugés à l'embauche et donne à chaque candidat l'occasion de faire ses preuves. Ces tests de pré-embauche sont simples, évolutifs et faciles à utiliser. Pour le responsable du recrutement, peu importe qu'il y ait 50 ou 200 candidats : il lui suffit de distribuer le même test en un seul clic.
Il est impératif d'engager un excellent data scientist car il peut améliorer de nombreux processus au sein de vos équipes de marketing, de ressources humaines et de vente. Pour vous assurer d'embaucher le bon candidat, vous devez lui faire passer avant l'embauche un test Science des données. Vous éliminerez ainsi les préjugés du processus d'embauche et n'évaluerez vos candidats que sur leurs compétences vérifiables.