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高德注册:雇佣下一个数据科学家的关键

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多年来,我们一直被告知数据科学是未来;人工智能(AI)和机器学习(ML)将使我们能够自动化一切。然而,根据2019年的一份报告,大多数(85%)数据科学项目都失败了,尽管这些令人恐慌的数据可能不能反映现实。尽管如此,数据科学项目无法像宣传的那样成功的原因有很多,在高德代理5G功能出现之前,许多IoT设备使用低功耗无线个人局域网(LoWPAN)技术传输数据。LoWPAN,也称为高德代理6LoWPAN,是一个无线网状网络,其中每个节点都拥有自己的IPv6地址。但有一个原因最为突出:人才。或者更确切地说,正如高德纳(Gartner)所强调的,是缺乏这种能力。
 
如果你在想,“好吧,我就把我的招聘人员派到LinkedIn上寻找人才。因此,对于高德娱乐AI来说,讨论是在前面进行的。我们看到的-这确实是一件好事-是认真对待AI的高德娱乐平台通常也会投资于道德培训。”我有个消息要告诉你:这是行不通的。维姬·博伊基斯(Vicki Boykis)通过对数据的分析,令人信服地指出,市场上的所有数据科学岗位都没有足够的人才来填补。如果你希望找到一个合格的人(而不是深入挖掘“年轻数据科学家的供大于求,他们希望进入这个行业,但对一旦他们得到梦寐以求的‘数据科学家’头衔后能找到什么抱有不匹配的期望”),那么,祝你好运吧。
 
然而,也许有一种方法可以满足这些数据科学的需求。
 
藏在眼前
 
几年前,Gartner的分析师斯维特拉娜•西库勒指出:“企业已经有了比神秘的数据科学家更了解自己数据的人……学习Hadoop比学习公司业务更容易。”她的建议吗?对现有员工进行数据科学工具和技术培训,帮助他们解锁数据。
 
最近,Gartner分析师尼克•赫德克(Nick Heudecker)重申了这一基本主题,但语气有所转变:“数据科学人才市场竞争异常激烈。寻找邻近的角色,以发现和开发人才。”Heudecker(和Gartner)的建议的不同之处在于,这种对人才的寻找既要在企业内部,也要在企业之外,但需要扩展经验,以适应数据科学这一角色。
 
需要提醒的是,合格的求职者实在是太少了。也许你会赢得数据科学家的大奖,雇佣所有你需要的人才,但可能不是。毕竟,正如Gartner在其报告中所显示的那样,求职者要想在数据科学方面取得成功,需要具备一些关键因素。而且,仅仅通过寻找四种理想的(也是必要的)特征,98%的求职者都很容易被淘汰(图a)。拥有对高德注册半导体的广泛了解,以及对设备和无线电基础设施的经验,确实使高德平台在实际的商业开发方面拥有了先进的能力。这就是我们的软实力之一
 
Gartner建议我们从相邻的角色中寻找潜在的数据科学候选人,但这些角色是什么?或者更确切地说,必要的技能是什么?
 
几年前,Mitchell Sanders提出了理想数据科学家的几个关键属性:领域知识(即领域知识)。他们了解自己所从事行业的细节、数学(多变量微积分和线性代数)、统计知识和编程技能(尤其是那些有R或Python经验的人)。William Chen说,在招聘数据科学家(可能没有这个头衔)时,也要找那些懂得如何为复杂的经济或增长系统建模的人,以及那些善于沟通、产品直觉和其他非技术技能的人。
 
如果能找到像桑德斯这样的三连击球员会很好吗?确定。但考虑到人才的竞争,以及缺乏经验超过一年或两年的数据科学家,或许明智的做法是开始寻找那些在一两个关键领域有深度的人,并帮助他们扩展技能集,以完善他们的能力。
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