يريد الجميع توظيف علماء البيانات - أو على الأقل هذا ما يبدو عليه هذه الأيام. المشكلة هي أن علوم البيانات ليست مجرد مجموعة أساسية من المهارات ولكنها مجموعة مهارات متعددة التخصصات تجذب المهندسين مع مجموعة واسعة من الخلفيات التي غالباً ما لا علاقة لها بعلوم الكمبيوتر. هذا يجعل من الصعب تطبيق عملية توظيف تقليدية لتوظيف علماء البيانات (أو مهندسي الذكاء الاصطناعي/مل اعتمادًا على كيفية تحديد هذا الدور). أنه يريد حل هذه المشكلة عن طريق إضافة منصة علم البيانات لمجتمع التوظيف ومديري التوظيف الذين يتطلعون إلى العثور على علماء البيانات المناسبين لفرقهم. تساعد الشركات على اختبار مدى قدرة المرشحين على التعامل مع السيناريوهات القياسية في العالم الحقيقي مثل مشاحنات البيانات وبناء النماذج بناءً على هذه البيانات وكذلك مهاراتهم في تصور البيانات. يمكن للشركات أن تقرر المهارات التي يبحثون عنها ثم تزويد جميع المرشحين بمجموعة المشكلات نفسها. وقال الرئيس التنفيذي لشركة Hackerrank والمؤسس المشارك Vivek Ravisankar إن القيادة في المركبات-سيستمر الطلب على علماء البيانات الماهرة في النمو. لقد غيرت Hackerrank الطريقة التي توظف بها شركة Enterprises Programs-الآن نقدم نفس الوظائف التي تمس الحاجة إليها لعلوم البيانات. سيساعد هذا المنتج في سد الفجوة بين التوقعات واحتياجات أصحاب العمل مما يسمح لهم بسهولة بتحديد مواهب علوم البيانات وتوظيفها التي يحتاجونها لشحن منتجات مبتكرة.
ما هو ذكي خاص هنا هو أن Hackerrank يستخدم الصناعة -دفاتر Jupyter كبيئة التنمية. نظرًا لأن هذا هو النظام الأساسي الذي يستخدمه معظم علماء البيانات بالفعل فليس هناك حاجة للموظفين المحتملين لتعلم منصة جديدة وأنهم يعملون في بيئة واقعية من المحتمل أن تحاكي ما سيستخدمونه في العمل أيضًا.
< Br> المنصة الجديدة متاحة الآن لجميع عملاء Hackerrank الذين يستخدمون منصة التوظيف الخاصة بها. في المجموع تضم الشركة حاليًا حوالي 1500 عميل وحوالي 6 ملايين مطور على منصتها التي تستخدم الخدمة لممارسة مهارات الترميز الخاصة بهم (وهو ما بدأه Hackerrank) وربما يتم توظيفهم.
إذا كنت عالم بيانات وترغب في تجربتها فقم Hackerrank بإعداد بيئة تجريبية لنا تتيح لك تجربة يدك في مشروع عينة.
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
