Data Science

Hire the Top 3% of 自由数据科学家

Toptal是一个面向顶级数据科学家的市场. 顶级公司和初创公司选择Toptal Data Science自由职业者来完成他们的关键任务软件项目.

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Clients Rate 全数据科学家4.5 / 5.0截至2024年1月18日,平均有904条评论

雇佣自由数据科学家

克里斯托弗Karvetski

自由数据科学家

United StatesToptal Member Since August 24, 2016

Dr. Karvetski作为一名数据和决策科学家有十年的经验. 他曾在学术界和工业界的各种团队和客户环境中工作, 并被公认为优秀的沟通者. 他喜欢与团队合作,构思和部署新颖的数据科学解决方案. 他精通R、SQL、MATLAB、SAS和其他数据科学平台.

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Nicolas Keller

自由数据科学家

GermanyToptal Member Since January 21, 2020

具有较强的数学背景(数学硕士学位), 尼古拉斯是一位充满激情的数据科学家,他可以为机器学习知识的理想组合做出贡献, 实用的编程技能, 对项目有解决问题和分析的思维. 他有将业务问题转化为数据驱动解决方案的经验,最近在这家全球保险公司担任数据科学家, Allianz.

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Aljosa Bilic

自由数据科学家

SwitzerlandToptal Member Since August 8, 2016

Aljosa是一名数据科学家和开发人员,在构建统计/预测机器学习模型方面拥有超过8年的经验, 分析噪声数据集, 设计和开发决策支持工具和服务. 他加入Toptal是因为他对自由职业很感兴趣, 在这里可以找到最好的项目和人才.

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Oliver Holloway

自由数据科学家

United KingdomToptal Member Since May 10, 2016

奥利弗是一位多才多艺的数据科学家和软件工程师,拥有十多年的经验和牛津大学的研究生数学学位. 从为初创公司构建机器学习解决方案,到领导项目团队,再到在高盛(Goldman Sachs)处理大量数据,我的职业任务都有. 有了这样的背景, 他擅长快速掌握新技能,为最苛刻的企业提供强大的解决方案.

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布兰达·奥利维拉·拉米雷斯

自由数据科学家

BrazilToptal Member Since October 30, 2020

布伦达是一位受过计算机工程训练的数据科学家, 她热衷于优化零售和消费品的流程. 她在使用机器学习和数据科学研究和实施零售分类和定价优化策略方面拥有深厚的专业知识. Brenda擅长开发和交付优雅的数据和机器学习解决方案,同时担任远程自由开发人员.

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Madriss Seksaoui

自由数据科学家

FranceToptal Member Since January 11, 2022

Madriss是一位专业的数据科学家和机器学习工程师,拥有六年的专业数据分析经验, building, deploying, 管理机器学习模型的生命周期. 他曾在多个行业工作,包括电子邮件、数字营销、保险和教育科技. 目前专注于医疗保健, Madriss渴望在最具挑战性的项目中与最优秀的人才一起工作.

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胡安·曼纽尔·奥尔蒂斯·德·萨拉特

自由数据科学家

ArgentinaToptal Member Since November 6, 2019

Currently, 胡安是布宜诺斯艾利斯大学的博士候选人, 研究人工智能的主题, NLP, 以及社交网络. 他拥有超过十年的专业开发经验. 过去的几年里, 他一直沉浸在各种类型的数据科学项目中,热爱其中的每一分钟. 胡安喜欢处理数据问题, 建立预测模型, 学习最先进的技术.

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Renee Ahel

自由数据科学家

CroatiaToptal Member Since June 18, 2020

Renee是一位拥有超过12年经验的数据科学家, 做了五年的全栈软件工程师. For over 12 years, 他曾在国际环境中工作, 以英语或德语为工作语言. 其中包括为德国和奥地利客户公司远程工作四年,以及作为德国电信国际分析团队成员远程工作九个月.

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Itamar Tsayag

自由数据科学家

IsraelToptal Member Since February 25, 2022

Itamar是一位才华横溢的算法开发人员和数据爱好者,拥有计算机视觉方面的专业知识, machine learning, 以及统计分析. 他已经成功地部署了尖端的算法,以提高试管婴儿周期的疗效和中风诊断. 拥有电气工程和数据科学硕士学位, Itamar擅长阐述复杂的主题和推动有影响力的结果, 利用他的技术能力和商业头脑.

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Eva Bojorges Rodriguez

自由数据科学家

MexicoToptal Member Since 2014年11月11日

Eva是一名熟练的后端开发人员和机器学习工程师,具有可扩展性问题的经验, 系统管理, and more. 她有把事情安排得井井有条的天赋, readable, 可维护的应用程序和优秀的Python知识, Ruby, and Go. 她学习能力很强,曾在各种规模的团队中工作过.

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Eduard Mihranyan

自由数据科学家

ArmeniaToptal Member Since January 10, 2022

爱德华是一位经验丰富的数据科学家,在IT公司和银行业工作过. 有七年以上的行业经验, 他已经证明了自己在提供高质量的端到端解决方案方面的能力,这些解决方案显著提高了公司的kpi. 他最近的项目是在生成人工智能领域,特别是法学硕士和Text2Image模型. 爱德华是一个解决问题的人. 他通过不断学习和保持最新状态不断提高自己的武器库.

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A Hiring Guide

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数据科学家从数据中提取见解,帮助公司做出决策. 他们身兼数职,如统计专家、业务分析师和数据库程序员. 通过这篇招聘数据科学家的指南,确保获得最佳候选人, 包括职位描述技巧和面试问题.

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尽管对程序员的需求在不断增加,但Toptal对自己近乎常春藤联盟级别的审查感到自豪.

Our clients
为游戏制作应用程序
Conor Kenney
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构建一个跨平台的应用程序,在全球范围内使用
Thierry Jakicevic
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引领数字化转型
Elmar Platzer
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挖掘实时数据将改变行业的游戏规则
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Testimonials

没有Toptal就不会有Tripcents. Toptal Projects使我们能够与产品经理一起快速发展我们的基金会, lead developer, 高级设计师. 在60多天的时间里,我们从概念到Alpha. 其速度、知识、专业知识和灵活性是首屈一指的. Toptal团队是tripcents的一部分,就像tripcents的任何内部团队成员一样. 他们像其他人一样贡献并拥有开发的所有权. 我们将继续使用Toptal. 作为一家初创公司,它们是我们的秘密武器.

布兰特利·佩斯,首席执行官 & Co-Founder

Tripcents

我对我们与Toptal的合作经验非常满意. 和我一起工作的专业人员在几个小时内就和我通了电话. 在和他讨论了我的项目后,我知道他就是我想要的候选人. 我立即雇用了他,他没有浪费时间就完成了我的项目, 甚至通过添加一些很棒的设计元素来增加我们的整体外观.

保罗·芬利,局长

K Dunn & Associates

与我合作的开发者都非常出色——聪明、有动力、反应灵敏. 过去很难找到高质量的工程师和顾问. Now it isn't.

瑞安·洛克菲勒首席执行官

Radeeus

Toptal立即理解了我们的项目需求. 我们遇到了一位来自阿根廷的杰出自由职业者, from Day 1, 沉浸在我们的行业中, 与我们的团队无缝融合, 理解我们的愿景, 并产生了一流的结果. Toptal使与高级开发人员和程序员的联系变得非常容易.

Jason Kulik,联合创始人

ProHatch

作为一家资源有限的小公司,我们不能犯代价高昂的错误. Toptal为我们提供了一位经验丰富的程序员,他能够立即投入工作并开始做出贡献. 这是一次很棒的经历,我们会马上再来一次.

斯图尔特·波克尼校长

现场专用软件解决方案

我们使用Toptal聘请了一位具有丰富的Amazon Web Services经验的开发人员. 我们面试了四位候选人,其中一位非常符合我们的要求. 这个过程迅速而有效.

Abner Guzmán Rivera,首席技术官和首席科学家

Photo Kharma

Sergio是一个很棒的开发者. 一流,反应迅速,工作效率高.

Dennis Baldwin,首席技术专家和联合创始人

PriceBlink

和Marcin一起工作是一种乐趣. He is competent, professional, flexible, 并且非常迅速地理解需要什么以及如何实现它.

安德鲁·费舍尔,首席技术官

POSTIFY

我们需要一位能立即开始我们项目的专业工程师. 西马纳斯的工作超出了我们的预期. 不需要采访和追踪专家开发人员是一种非常节省时间的方法,并且让每个人都对我们选择切换平台以使用更健壮的语言感到更舒服. Toptal使这一过程变得简单方便. Toptal现在是我们寻求专家级帮助的首选之地.

Derek Minor, Web开发高级副总裁

网络传媒集团

Toptal的开发人员和架构师都非常专业,也很容易共事. 他们提供的解决方案价格合理,质量上乘,缩短了我们的发行时间. 再次感谢,Toptal.

首席执行官杰里米·韦塞尔斯

Kognosi

我们与Toptal合作非常愉快. 他们为我们的应用程序找到了完美的开发人员,让整个过程变得非常简单. 它也很容易超出最初的时间框架, 我们可以在整个项目中保持同一个承包商. 我们强烈推荐Toptal,因为它可以快速无缝地找到高素质的人才.

Ryan Morrissey,首席技术官

应用商业技术有限责任公司

我对Toptal印象深刻. 我们的开发人员每天都和我交流,他是一个非常强大的程序员. 他是一个真正的专业人士,他的工作非常出色. Toptal 5星.

首席执行官彼得罗·卡索

浪人娱乐有限公司

与Toptal合作是一次很棒的经历. 在使用它们之前, 我花了相当多的时间面试其他自由职业者,但没有找到我需要的. 在与Toptal合作后,他们在几天内就为我找到了合适的开发者. 与我一起工作的开发人员不仅提供高质量的代码, 但他也提出了一些我没有想到的建议. 我很清楚,阿莫里知道自己在做什么. 强烈推荐!

George Cheng, CEO

Bulavard, Inc.

作为一名Toptal合格的前端开发人员,我还经营着自己的咨询业务. 当客户来找我帮忙填补他们团队中的关键角色时, Toptal是我唯一愿意推荐的地方. Toptal的所有候选人都是精英中的精英. Toptal是我在近5年的专业在线工作中发现的性价比最高的网站.

Ethan Brooks, CTO

Langlotz Patent & 商标工程公司.

在希格尔的早期, 我们需要一流的开发者, 以可承受的价格, 及时地. Toptal delivered!

Lara Aldag, CEO

Higgle

Toptal能让你轻松找到合适的人选,让你放心,因为他们有能力. 我肯定会向任何寻找高技能开发人员的人推荐他们的服务.

Michael Gluckman,数据经理

Mxit

Toptal将我们的项目与最优秀的开发人员快速匹配的能力非常出色. 开发人员已经成为我们团队的一部分, 我对他们每个人所表现出的敬业精神感到惊讶. 对于那些希望与最好的工程师远程工作的人来说,没有比Toptal更好的了.

劳伦特·阿里,创始人

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Toptal让寻找合格的工程师变得轻而易举. 我们需要一个有经验的ASP.. NET MVC架构来指导我们的启动应用程序的开发, Toptal在不到一周的时间里为我们找到了三位优秀的候选人. 在做出我们的选择后,工程师立即在线并开始工作. 这比我们自己发现和审查候选人要快得多,也容易得多.

Jeff Kelly,联合创始人

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我们需要一些Scala的短期工作,Toptal在24小时内为我们找到了一位优秀的开发人员. 这在其他平台上是不可能实现的.

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Toptal为快速发展和规模化的企业提供不妥协的解决方案. 我们通过Toptal签约的每一位工程师都迅速融入了我们的团队,并在保持惊人的开发速度的同时,将他们的工作保持在最高的质量标准.

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如何通过Toptal招聘数据科学家

1

与我们的行业专家交谈

Toptal的工程总监将与您一起了解您的目标, technical needs, 团队动力.
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与精心挑选的人才一起工作

几天之内,我们将为您的项目介绍合适的数据科学家. 平均匹配时间在24小时以下.
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与你的新数据科学家一起工作一段时间(只有在满意的情况下才会付钱), 在订婚前确保他们是合适的人选.

寻找拥有相关技能的专家

在我们的人才网络中访问大量熟练的开发人员,并在48小时内雇用最优秀的3%.

FAQs

  • 雇佣一名数据科学家需要多少钱?

    雇用数据科学家的成本在不同的SMB和企业应用程序(例如, data collection, 数据仓库管理, 预见性维护, fraud detection, 客户细分项目都有不同的成本). 此外,数据科学家的薪水因地区而异. 例如,在美国,Glassdoor报告称 average total pay 截至2023年5月19日,数据科学家的年薪为126,845美元.

  • 如何聘请数据科学专家?

    在招聘数据科学家时, 你首先要验证候选人在四个方面的能力:统计学, 商务及沟通技巧, programming, 以及生产数据集的经验. 接下来,您应该考虑特定于您的项目所需的熟练程度. 应聘者需要处理复杂还是简单的数据? 他们需要机器学习经验吗? Finally, 将这些要求转化为详细的职位描述和有针对性的面试问题,以确定理想的数据科学家.

  • 市场需要数据科学家吗?

    是的,对数据科学家的需求非常高. A 数据科学家短缺 在招聘顶尖专家时,就业市场上的竞争加剧了. 数据科学家的需求只会增加:未来十年,他们的就业增长率将达到惊人的水平 36%与平均5%的增长率相比,美国是最高的国家之一.

  • 你应该如何为你的项目选择最好的数据科学家?

    您可以通过全面评估候选人的技能以及他们与您的要求的匹配程度来确定最适合您的项目的数据科学家. 高质量的数据科学家通常拥有特定的基础技术技能:编程(如编程).g., Python, SQL), statistics, data wrangling, 数据可视化, machine learning, 云计算. 数据科学家还应该有偏见和风险评估的经验, 并且必须是能够理解业务需求的强大沟通者. 寻找具有使用这些硬技能和软技能来产生切实数据见解的记录的候选人.

  • 你在Toptal能多快招到人?

    一般来说,你可以在大约48小时内用Toptal雇佣一名数据科学家. 我们的人才匹配者是他们所匹配的领域的专家,他们不是招聘人员或人力资源代表. 他们会和你一起理解你的目标, technical needs, 我们的团队充满活力,并从我们的全球人才网络中为您匹配理想的候选人.

    一旦你选择了你的数据科学家, 你会有一个无风险的试用期,以确保他们是完美的匹配. 我们的匹配流程有98%的试聘率, 所以你可以放心,你每次都得到最合适的.

  • 数据科学在现实生活中如何使用?

    大多数现代公司,无论大小,每天都要处理大量的数据. Therefore, 数据科学可以应用于各种行业:它可以用于确保医疗保健中的准确诊断, 在数字营销中为客户选择产品, 执行财务风险评估和欺诈检测, 并进行零售销售预测. 数据科学产生的洞察力使公司能够做出明智的决策, automate tasks, 促进创新.

Edoardo Barp
Verified Expert 
in Engineering

Edoardo是一名数据科学家,曾担任CTO和工程副总裁, 并创立了多个项目和企业. 他专攻R。&D倡议,创建了MLJ.ji (Julia最大的机器学习框架),并在Shift Technology研究检测算法. 爱德华多拥有华威大学应用数学硕士学位.

工作经验

8

Previously at

Shift Technology
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Data Science

如何招聘数据科学家

对数据科学的需求在许多行业中名列前茅

In 2012, 《欧博体育app下载》 将数据科学家的角色定义为“21世纪最性感的工作,而对数据科学家的需求只有 grown since then. 预计就业增长率为 36% 在接下来的十年里(与5%的平均增长率相比是最高的), 数据科学还有很长的路要走 91.9% 从2021年开始,超过一半的领先企业已经认识到这一事实,并加大了对大数据和人工智能的投资.

全球地图上的数据科学图标, 蓝色的开发者图标在不同的位置和一个放大镜在绿色的开发者图标.

然而,数据科学并不是一个简单的领域,因为它需要许多熟练的技能. A 数据科学家短缺 存在于就业市场, 这导致了一场寻找能够仔细分析数据的经过审查的数据科学家的竞赛, 建立无偏算法, 并提出令人信服的见解.

At a minimum, 数据科学家需要广泛的统计和编程背景, 对生产数据集和模型有丰富的经验. 本指南指定了职位描述技巧, 面试问题, 以及项目特定的技能要求,告知如何雇用数据科学家并最大限度地提高公司的数据洞察力.

是什么属性将优秀的数据科学家与其他人区分开来?

顶尖的数据科学家 应该具备统计、编程和业务技能以及相应的经验. 至少,经验丰富的数据科学家将精通四个关键能力领域:

  • 务实、统计和数据驱动的心态 -处理数据需要统计学基础和对潜在缺陷和偏差的理解. 数据科学家必须了解潜在的技术风险, 比如选择偏差, survivorship bias, 或者辛普森悖论.
  • 良好的沟通和业务理解能力 -数据科学是高度跨学科的. 数据科学家应该能够将业务需求转化为实际的解决方案, 展示获得的见解, 用外行的话解释答案.
  • 有编程语言和数据库的经验 – To handle, analyze, and present data, 数据科学家必须精通一门编程语言(通常是Python),并具有查询数据库(通常是SQL数据库)的经验, 不过根据你的项目,可能需要NoSQL数据库技能).
  • 有生产数据集和模型的经验 -高质量的候选人将具有生产数据集和模型的实际经验,而不是只使用测试数据集,如在Kaggle (i)上找到的数据集.e.、数据大赛经验). 数据竞赛并不能教会学生处理真实世界数据所需的所有技能.

你是否还在想“数据科学家是做什么的??“没有简单的答案. 数据科学家是多才多艺的, 能够以多种方式从原始数据中创造价值的创造性思考者——他们必须掌握许多不同的概念.

一个图表,不同类型的原始数据在“数据科学家”框中移动,以产生各种附加值的列表, 比如预测趋势.

对数据科学的熟练程度和结果有一个高层次的概述, 让我们进一步细分成功所需的有形数据科学技能:

  • Python -数据科学家和机器学习开发人员普遍使用的语言.
  • SQL – The language typically used by data scientists to communicate with databases; most candidates should at least have rudimentary SQL experience.
  • Statistics -数据科学的核心数学基础,对数据科学家减少偏见至关重要, 验证结论, 然后决定使用哪个模型.
  • Data wrangling – The ability to transform raw data into a usable form; data scientists use this skill to clean and organize data during the 提取、转换和加载 (ETL) process.
  • 数据可视化 – The visual presentation of data insights used to communicate key findings and verify results; data scientists should understand how to visualize and interpret data specific to your problem to ensure relevancy and avoid harm.
  • Machine learning – The ability to train models on past data to perform on unseen data; at a minimum, 数据科学家应该了解简单的机器学习模型.
  • Cloud computing – A key component of modern data-driven businesses; data scientists should be prepared to use cloud tools alongside models in cases requiring training, 强大的计算能力, 或者生产部署.

最后,一般的开发人员技能,如调试和使用版本控制工具.g., Git (最常用于版本控制)也是数据科学家必须使用的代码.

如何确定理想的数据科学家?

在寻找符合您的项目需求的数据科学家时,需要考虑多个因素. 当处理复杂的数据或更多的技术工作时, 包括研究和自动化, 你应该把重点放在有专长的候选人身上.

对于所有类型的项目, 以确保你有一个合适的, 解释你的问题, 你的商业目标, 还有可用的数据, 然后让应聘者描述一下他们的相关经历.

Complex data—text, images, audio, video, 与时间相关的数据应该谨慎对待, 因为它的处理方式与表格数据非常不同,需要特殊的训练和方法. In this case, 候选人应该提供他们之前参与过的类似项目的详细概述,以及他们将如何将他们的技能应用到您的项目中.

如果您正在处理更简单的数据(例如.g.(结构化的、干净的数据),您可以用较少的技术来满足您的需求 data analyst. 你应该在什么时候招聘数据科学人才,而不是数据分析师? 这是一个长期争论的问题,没有一个普遍的答案. 然而,有些差异是普遍同意的:

Skill

Data Scientist

Data Analyst

Programming

有丰富的编程经验(通常是Python)

可能不具备编程语言的知识

使用数据类型

能处理原始的、非结构化的数据吗

通常只处理结构化的干净数据

技术专门化

构建处理管道和高级模型(例如.g.、预测、分类和自动化)

创建针对非技术受众的报告、可视化和见解

Collaboration

主要与技术团队成员一起工作

主要与业务团队成员合作

如果您的项目包含高级技术目标—执行任务自动化, 解决开放式研究问题, 或者实现全球业务改进(例如.g., 研究人工智能模型如何改善业务需求)——那么你的需求就会超越简单的数据分析, 你应该专注于招聘数据科学家.

当与数据科学家合作时, 您将从确定项目所需的数据科学保护伞下的精确专业化中受益:

  • 数据挖掘专家 从大型数据集中提取信息.
  • 数据工程专家 格式化和结构化数据以供分析.
  • 数据库管理专家 在公司范围内组织数据.
  • 数据可视化专家 准备数据的交互式可视化表示.
  • 机器学习专家 创建高级模型来解决复杂问题.

Commonly, 不同专业领域的多名数据科学专家将共同努力实现团队目标.

如何为你的项目编写数据科学职位描述

当您确定了高质量数据科学家所需的技能和您的项目特定需求时, 下一步是写你的职位描述. 你的职位描述应该包括:

  • 手头的数据、问题陈述和项目目标.g.、分析、可视化、预测模型创建、数据清理等.).
  • 技术栈和可用资源, 包括项目的软件语言和框架, 需要云提供商, and database type.
  • 数据科学家处理问题的灵活性, 他们可以使用哪些模型, and what the data processing pipeline might look like; good candidates will be able to suggest different approaches tailored to your problem.

你可以参考 数据科学家职位描述 template 作为一个起点,并根据您的需要进行调整,以确定最适合这项工作的数据科学家.

数据科学是一个高度技术性的角色, 一旦你从招聘启事中确定了合适的申请人,通过多轮评估来核实候选人的背景是很重要的. 在面试前准备一个带有标准程序和理论问题的筛选测试可能会有所帮助. Also, 你可能想用一个与公司目标相关的可交付成果项目来审查高级数据科学家.

数据科学面试中最重要的问题是什么?

你选择的数据科学面试问题将主要由你的业务需求来决定. However, 有一些标准问题是所有数据科学家都应该正确回答的,然后再继续你的项目定制问题.

您可以从基本的数据科学概念开始作为热身. 不能回答这些问题的候选人可能没有足够的数据科学背景来继续前进:

什么是图形,为什么它很有用?

A 图(或网络) 数据结构是否通常用于简化数据分析和可视化. 它用边连接的节点来表示信息:

  • Nodes 表示实体,如人员、地址或电影列表.
  • Edges connect nodes; they represent relationships between nodes.

让我们考虑一个简单的例子:一个图可能有一个用户节点连接到表示相关用户信息的其他节点(例如.g.,用户的居住国或用户感兴趣的几个话题). 企业可以将此图表及其所有信息用于应用程序,例如为每个用户提供量身定制的推荐.

SQL在数据科学中是如何使用的?

SQL是处理关系数据库时用于查询的标准语言. 它可以进行简单的查询(例如.g., 获取21岁以上的所有用户,以及汇总或计算统计值和其他计数的复杂查询. For example, 一个更复杂的查询可能会识别所有16岁以上的用户, 按他们的工作分类, 并返回排序后的计数, 平均信用评分, 平均工资.


在验证候选人的数据科学基础知识之后, 你应该评估他们对与处理大量数据相关的技能的理解——这些都是现代数据科学的必需品:

如何处理数据争论?

数据整理使数据集更容易分析和解释. 当起始数据没有很好地组织或缺乏标准结构时,这是必要的步骤. 它通常以标准方式格式化值,例如输入所有日期和时间 ISO 8601 format 或者用前缀组织所有的电话号码. 数据争用还可以帮助数据验证:例如, 它可以处理一个人的年龄为734岁或负值的情况.

的好处是什么 数据科学中的云计算?

简而言之,云计算降低了机器学习的成本. 机器学习模型在训练阶段通常是资源密集型的. 虽然他们可以使用任何机器.g., 笔记本电脑)用于测试, 一旦模型被验证并准备好进行真正的训练, 它们需要更多的计算时间和能量, in many cases, specific hardware, 哪个买起来特别贵. 云计算允许数据科学家租用硬件(并从云端执行计算)。, 这使得训练一个模型更容易负担得起.


我们已经涵盖了适用于许多项目的基本数据科学问题,这些问题作为起点,并展示了应聘者的答案中所期望的详细程度. However, 每个数据科学家都应该熟练掌握各种编程语言和统计概念. 您应该根据您的要求从以下指南中挑选额外的问题:

Data scientists serve many different roles depending on a company’s needs; for such a broad role, 没有一个适用于所有项目的面试问题列表.

为什么公司要雇佣数据科学家?

现代公司每天都要收集和处理大量的数据, 无论是从他们的内部过程, their customers, 或者其他外部资源. 经过治疗后 data is stored 经常被闲置. 如果你销售任何产品,你可能会有多年的订单历史记录. 通过正确的数据科学家,过去的数据可以产生未来的价值.

“我什么时候应该雇佣一名数据科学家??是“几乎总是。,特别是当你处理大型或复杂的数据集,并希望做出数据驱动的业务决策时. 在小型企业中, 数据科学家可以建立数据管道,并根据公司未来的努力提供收集数据的指导方针. 对于收集大量数据的公司, 数据科学家可以提供见解, 建议数据驱动的决策, 训练预测模型.

由于数据是高度特定于公司的,业务关注点可能会有很大差异, 很难对数据科学家的工作做出概括. 但是,我们可以检查几个示例场景:

  • 数据科学家可以创建一个系统,为过去和未来的客户提供量身定制的建议.
  • 数据科学家可以预测所需的维护,减少意外的维修成本.
  • 数据科学家可以将当前手工完成的任务自动化,每年节省无数小时的工作时间.

仍然不确定数据科学如何帮助您的业务? 你可以检查额外的实践 数据科学和人工智能的应用 与日常业务需求相关.

数据科学正日益成为商业决策的一个重要方面, automation, and analysis. 在你的公司中加入数据科学家以提供更好的客户体验是明智的, increase sales, 推动创新. 不能最大限度地发挥数据潜力的企业将被甩在后面, 聘请最好的数据科学家将使你的产品比竞争对手的产品产生更多的价值.

本文介绍的技术内容由 Amanbir Singh.

顶尖的数据科学家需求量很大.

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