Kompetenser per roll
Kompetenser för data scientists
Hela kompetensbredden för data scientists: prioriterade kompetenser, analytisk specialistkompetens och mänskliga förmågor. Kartlägg och följ upp dem med MuchSkills.
- 5M+Kompetenser och tekniska verktyg som yrkesverksamma världen över har lagt till i MuchSkills
- 13+Prioriterade data science-kompetenser som följs upp i olika team i MuchSkills-plattformen
- 107%Större sannolikhet att rätt person hamnar på rätt plats i kompetensbaserade organisationer än i traditionella, rollbaserade organisationer (Deloitte)
Kompetenser för data scientists: en komplett översikt
Data science-rollerna har mognat avsevärt. Det som en gång var experimentella funktioner är i dag kärnkompetenser inom produkt, marknadsföring, verksamhet och risk.
Även kompetenskraven har breddats. Utöver statistik och maskininlärning förväntas dagens data scientist kunna kommunicera resultat, samarbeta över funktionsgränser och i allt högre grad arbeta tillsammans med AI-system, inte bara bygga dem. Med skills intelligence får organisationer den överblick som krävs för att följa den växande kompetensen på ett tillförlitligt sätt. MuchSkills ger datachefer och HR-team överblicken de behöver för att kartlägga, följa upp och utveckla data science-kompetens i hela organisationen.
När organisationer rekryterar data scientists enbart utifrån tekniska meriter missar de ofta förmågan att kommunicera och den affärsförståelse som avgör om analysarbetet faktiskt påverkar besluten. Med ett strukturerat kompetensramverk går det att se var data science-kompetensen finns, var de kritiska luckorna finns och vilka utvecklingsinsatser som skulle ge störst effekt.
De viktigaste kärnkompetenserna för data scientists
De kompetenser som oftast prioriteras för rollen är Noggrannhet, Problemlösning, Kritiskt tänkande, Kommunikation, Affärsförståelse, Dataanalys, Datatvätt och förbehandling samt Datavisualisering. Det är de förmågor som betyder mest, inte bara vid rekrytering utan genom hela en data scientists utveckling.
Specialisering inom statistik och maskininlärning
Data scientists behöver djup kunskap både i statistikens grunder och i tillämpad maskininlärning. Viktiga specialistkompetenser är Statistisk analys, Maskininlärning, Prediktiv modellering, Språkteknologi (NLP), Datatvätt och förbehandling samt goda kunskaper i Python. Den som förstår både den matematiska grunden för sina modeller och det affärssammanhang där de ska användas levererar genomgående mer hållbara resultat med större genomslag.
Viktiga mänskliga förmågor
De mänskliga förmågor som är mest centrala inom data science är Kritiskt tänkande, Kommunikation, Affärsförståelse och Noggrannhet. Data scientists som kan omsätta modellresultat i affärsbeslut, och som tydligt kan förklara osäkerheter, begränsningar och rekommendationer för icke-tekniska intressenter, är betydligt mer värdefulla än de som enbart optimerar modellprestanda.
- Kritiskt tänkande
- Kommunikation
- Affärsförståelse
- Noggrannhet
Så kartlägger du kompetensen hos data scientists i hela organisationen
Att veta vilka data science-kompetenser som finns, och på vilken nivå, är grunden för bättre beslut om rekrytering, utveckling och teamsammansättning. Här är kompetenskartläggning av data science-team särskilt värdefull. Skillnaden mellan någon som kan bygga en modell och någon som också kan driftsätta den och förklara den för affärssidan är stor, och går sällan att utläsa enbart av en jobbtitel. MuchSkills kartlägger hela bredden av data scientist-kompetenser, på både individ- och teamnivå, och ger datachefer och HR en ständigt uppdaterad bild av den faktiska analyskompetensen. Se hur MuchSkills följer upp data scientist-kompetenser i ditt team.
Data science-kompetens kartläggs med störst nytta tillsammans med dataanalytikers kompetenser. Då blir gränsen mellan deskriptivt och prediktivt arbete synlig och besluten om teamsammansättning skarpare.
Aino L.
Omar S.
Petra N.
Tomás R.Vanliga frågor
Vilka kompetenser är viktigast för en data scientist?
De viktigaste data science-kompetenserna omfattar både tekniskt djup och mänskliga förmågor. Centrala tekniska kompetenser är Maskininlärning, Statistisk analys, Datatvätt och förbehandling, goda kunskaper i Python samt Datavisualisering. Viktiga mänskliga förmågor är Kritiskt tänkande, Kommunikation och Affärsförståelse, som avgör om analysarbetet påverkar besluten eller bara resulterar i rapporter.
Hur följer organisationer upp data scientists kompetenser på ett effektivt sätt?
Effektiv kompetensuppföljning för data scientists kräver mer än akademiska meriter eller mått på modellprestanda. Organisationer med god överblick över kompetensen använder en särskild kompetensmatris som fångar både tekniska kompetenser och kunskapsnivåer, och som uppdateras löpande. Det gör det möjligt att se vem som kan utforma en prediktiv modell och vem som kan tolka en, en viktig skillnad när data science-projekt ska bemannas.
Vad är skillnaden mellan en data scientist och en maskininlärningsingenjör?
En data scientist fokuserar oftast på analys, modellering och att ta fram insikter, i nära samarbete med verksamheten för att besvara specifika frågor. En maskininlärningsingenjör fokuserar mer på det tekniska utvecklingsarbetet: att bygga, driftsätta och skala ML-system i produktion. I praktiken utvecklar skickliga data scientists ofta ML-ingenjörskompetens med tiden, och skillnaden spelar störst roll i organisationer med mogna datafunktioner.
Vilka data science-kompetenser är mest efterfrågade just nu?
Integration av stora språkmodeller (LLM), MLOps och kausal inferens hör till de mest efterfrågade data science-kompetenserna just nu. Förmågan att arbeta med grundmodeller och kritiskt granska AI-resultat, i stället för att behandla dem som svarta lådor, håller snabbt på att bli en självklar förväntan på seniora data scientists i alla branscher.
Kartlägg kompetenser för Data scientists i hela organisationen
Se vem som har vilka kompetenser, på vilken nivå och var luckorna finns, i en samlad vy i realtid ovanpå ert HR-system.