Toptal - адзін з самых папулярных freelancerы платформы. Наём навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных у Toptal можа стаць выдатным спосабам атрымаць прафесійную дапамогу і вопыт, неабходныя для паспяховага кіравання сваімі праектамі. Калі вы шукаеце высакакласнага спецыяліста па апрацоўцы дадзеных, вам абавязкова варта працягнуць чытанне, таму што ў гэтым паведамленні ў блогу мы растлумачым, як наняць спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных у Toptal.
Toptal навукоўцы дадзеных і любыя іншыя таленты на Toptal старанна адбіраюцца, каб пераканацца, што яны маюць адпаведныя навыкі і вопыт.
Даследчыкі дадзеных: факты і статыстыка
- Попыт на навукоўцаў па дадзеных імкліва расце. Бюро статыстыкі працы прагназуе, што занятасць навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных вырасце на 36% з 2021 па 2031 год, значна хутчэй, чым у сярэднім для ўсіх прафесій.
- Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных карыстаюцца вялікім попытам у розных галінах. The вядучыя галіны для навукоўцаў уключаюць:
- Тэхналогія
- фінансаў
- Здароўе
- рознічны
- вытворчасць
- ,en сярэдні гадавы заробак навукоўцаў складае 100,910 XNUMX долараў. Найбольш высокааплатныя навукоўцы па апрацоўцы дадзеных могуць зарабляць больш за 167,000 XNUMX долараў у год.
- Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных маюць патрэбу ў моцнай аснове матэматыка, статыстыка і праграмаванне. Яны таксама павінны ўмець крытычна і творча думаць і эфектыўна паведамляць пра свае высновы.
- Лепшы спосаб стаць навукоўцам дадзеных - гэта атрымаць ступень у галіне навукі аб дадзеных, статыстыкі або сумежнай вобласці. Вы таксама можаце атрымаць вопыт, працуючы аналітыкам дадзеных або статыстыкам.
Вось некаторыя дадатковыя тэндэнцыі на рынку працы ў галіне навукі аб дадзеных:
- Чакаецца, што попыт на навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных будзе расці ў бліжэйшыя гады. Гэта звязана з павелічэннем колькасці даных, якія збіраюць прадпрыемствы, і неабходнасцю спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных аналізаваць і інтэрпрэтаваць гэтыя даныя.
- Навыкі, неабходныя для працы ў галіне навукі аб дадзеных, пастаянна развіваюцца. Навукоўцы па дадзеных павінны мець магчымасць вывучаць новыя тэхналогіі і адаптавацца да новых тэндэнцый.
- Рынак працы ў галіне навукі аб дадзеных становіцца ўсё больш глабалізаваным. Навукоўцы па дадзеных карыстаюцца попытам ва ўсім свеце, таму вы можаце знайсці працу ў іншай краіне.
Reddit гэта выдатнае месца, каб даведацца больш пра Toptal. Вось некалькі паведамленняў на Reddit, якія, я думаю, будуць вам цікавыя. Праверце іх і далучайцеся да абмеркавання!
Навошта наймаць Data Scientist з Toptal?
Toptal.com гэта выдатная платформа для найму самых таленавітых навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных. Наём навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных у Toptal можа стаць выдатным спосабам атрымаць спецыяліста, неабходнага для завяршэння вашага праекта.
Toptal толькі лепшыя таленты могуць далучыцца да сваёй платформы, так што калі вы хочаце наняць 3% лепшых freelancerы ў свеце, То гэта Toptal - гэта эксклюзіўная сетка для іх найму.
Кошт найму а freelancer ад Toptal залежыць ад тыпу ролі, на якую вы наймаеце, але вы можаце разлічваць на аплату ад $60-$200+ за гадзіну.
- Toptal можа пахваліцца 95% паспяховым каэфіцыентам "пробы да найму" з платай за найм у 0 долараў для 3% лепшых глабальных фрылансераў. Вы пазнаёміцеся з кандыдатамі на працягу 24 гадзін пасля рэгістрацыі, і 90% кліентаў наймаюць першага кандыдата, якога Toptal прадстаўляе.
- Калі вам патрэбна дапамога толькі ў меншым праекце або ў вас абмежаваны бюджэт і вы можаце дазволіць сабе толькі недасведчаныя і танныя freelancers – тады Toptal не з'яўляецца для вас рынкам фрылансераў.
Ёсць шмат прычын, чаму вы можаце наняць навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных на Toptal. Вось некалькі з найбольш важных:
- Доступ да лепшых талентаў. Toptal мае строгі працэс праверкі, які гарантуе, што толькі 3% лепшых навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных будуць прыняты ў сетку. Гэта азначае, што вы можаце быць упэўнены, што атрымаеце найлепшы талент, калі наймаеце спецыяліста па апрацоўцы дадзеных з Toptal.
- Скарочаны час найму. Працэс найму можа быць доўгім і зацягнутым, асабліва калі вы шукаеце лепшых талентаў. Toptal можа дапамагчы вам паскорыць працэс, хутка і лёгка падабраўшы да вас кваліфікаваных спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных.
- Павышэнне даверу да вашага найму. Калі вы наймаеце спецыяліста па апрацоўцы дадзеных у Toptal, вы атрымліваеце не толькі выдатнага інжынера, але і чалавека, які прайшоў праверку камандай экспертаў Toptal. Гэта дае вам душэўны спакой, ведаючы, што вы робіце разумную інвестыцыю.
- Душэўны спакой з гарантыяй Toptal. Toptal прапануе гарантыю задавальнення для ўсіх сваіх інжынераў-фрылансераў. Гэта азначае, што вы можаце быць упэўнены, што атрымаеце інжынера па якасці, які задаволіць вашыя патрэбы.
Вось некаторыя дадатковыя перавагі найму навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных на Toptal:
- Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных з Toptal маюць вопыт у шырокім дыяпазоне галін і тэхналогій. Гэта азначае, што яны могуць хутка азнаёміцца з вашымі канкрэтнымі патрэбамі і патрабаваннямі.
- Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных з Toptal вельмі матываваныя і арыентаваныя на вынік. Яны імкнуцца вучыцца і расці, і яны заўсёды шукаюць спосабы палепшыць свае навыкі і веды.
- Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных з Toptal імкнуцца працаваць з вамі для дасягнення вашых мэтаў. Яны заўсёды гатовыя прайсці лішнюю мілю, каб дапамагчы вам дасягнуць поспеху.
Калі вы шукаеце спецыяліста па апрацоўцы дадзеных, які можа дапамагчы вам вывесці ваш бізнес на новы ўзровень, Toptal - ідэальнае месца для пачатку пошуку.
Пытанні для інтэрв'ю спецыялістам па апрацоўцы дадзеных
Вось некаторыя прыклады пытанняў, якія вы можаце задаць на сумоўі пры найме спецыяліста па апрацоўцы дадзеных:
- Раскажыце мне пра свой досвед працы з навукай аб дадзеных. Над якімі праектамі вы працавалі? Якія ў вас моцныя і слабыя бакі?
- Што вы думаеце пра сучасны стан навукі аб дадзеных? Якія найбольш важныя трэнды? Якія самыя вялікія праблемы?
- Што вы думаеце пра этычныя наступствы навукі аб дадзеных? Як мы можам пераканацца, што даныя выкарыстоўваюцца адказна?
- Што вы думаеце пра будучыню навукі аб дадзеных? Куды, на вашу думку, пойдзе гэтая сфера ў бліжэйшыя 5-10 гадоў?
- Якія вашы чаканні заробку?
Вы таксама можаце задаць больш канкрэтныя пытанні пра досвед працы кандыдата з пэўнымі мовамі праграмавання, алгарытмамі машыннага навучання або інструментамі візуалізацыі даных.
Важна задаваць пытанні, якія дапамогуць вам ацаніць навыкі, веды і вопыт кандыдата. Вы таксама павінны задаваць пытанні, якія дапамогуць вам вызначыць, ці падыходзіць кандыдат культуры вашай кампаніі.
Вось некаторыя дадатковыя парады па правядзенні інтэрв'ю з навукоўцам па дадзеных:
- Будзьце гатовыя. Перад інтэрв'ю знайдзіце час, каб вывучыць вопыт і вопыт кандыдата. Гэта дапаможа вам задаваць больш абгрунтаваныя пытанні.
- Ясна выкажыце свае чаканні. У пачатку інтэрв'ю знайдзіце час, каб растлумачыць патрэбы і чаканні вашай кампаніі адносна ролі навукоўца дадзеных.
- Займацца. Звярніце ўвагу на адказы кандыдата і задайце дадатковыя пытанні. Гэта дапаможа вам лепш зразумець іх навыкі і веды.
- Будзьце справядлівымі. Не дазваляйце асабістым прадузятасцям паўплываць на ваша рашэнне. Засноўвайце сваё рашэнне на кваліфікацыі кандыдата і яго адпаведнасці ролі.
Калі вы шукаеце лепшага спецыяліста па апрацоўцы дадзеных, які дапаможа вам з вашым наступным праектам, Toptal гэта шлях. Дзякуючы строгаму працэсу адбору, хуткаму найму і гарантыі задаволенасці Toptal гарантуе, што вы знойдзеце лепшага спецыяліста па апрацоўцы дадзеных для сваёй каманды. Паспрабуйце Toptal неадкладна!
Як мы ацэньваем Freelancer Рынкі: наша метадалогія
Мы разумеем важную ролю гэтага freelancer рынкі найму гуляюць у лічбавай і канцэртнай эканоміцы. Каб пераканацца, што нашы агляды з'яўляюцца дбайнымі, справядлівымі і карыснымі для нашых чытачоў, мы распрацавалі метадалогію для ацэнкі гэтых платформаў. Вось як мы гэта робім:
- Працэс рэгістрацыі і карыстацкі інтэрфейс
- Лёгкасць рэгістрацыі: Мы ацэньваем, наколькі зручны працэс рэгістрацыі. Гэта хутка і проста? Ці ёсць непатрэбныя перашкоды або праверкі?
- Навігацыя па платформе: Мы ацэньваем планіроўку і дызайн на інтуітыўнасць. Наколькі лёгка знайсці асноўныя функцыі? Ці эфектыўны пошук?
- Разнастайнасць і якасць Freelancerс/Праекты
- Freelancer Адзнака: Мы разглядаем дыяпазон даступных навыкаў і ведаў. Ёсць freelancerS правераны на якасць? Як платформа забяспечвае разнастайнасць навыкаў?
- Разнастайнасць праекта: Мы аналізуем спектр праектаў. Ці ёсць магчымасці для freelancerы ўсіх узроўняў кваліфікацыі? Наколькі разнастайныя катэгорыі праектаў?
- Цэны і зборы
- празрыстасць: Мы ўважліва правяраем, наколькі адкрыта платформа паведамляе аб сваіх зборах. Ці ёсць схаваныя зборы? Ці лёгка зразумець структуру коштаў?
- Суадносіны кошту і якасці: Мы ацэньваем, ці з'яўляюцца спаганяемыя зборы разумнымі ў параўнанні з прапанаванымі паслугамі. У кліентаў і freelancerS атрымаць добрае значэнне?
- Падтрымка і рэсурсы
- Падтрымка кліентаў: Мы тэстуем сістэму падтрымкі. Як хутка яны рэагуюць? Ці эфектыўныя прапанаваныя рашэнні?
- Навучальныя рэсурсы: Мы правяраем наяўнасць і якасць адукацыйных рэсурсаў. Ці ёсць інструменты або матэрыялы для развіцця навыкаў?
- Бяспека і надзейнасць
- Бяспека аплаты: Мы вывучаем прынятыя меры для забеспячэння транзакцый. Ці надзейныя і бяспечныя метады аплаты?
- Вырашэнне спрэчак: Мы разглядаем, як платформа вырашае канфлікты. Ці існуе справядлівы і эфектыўны працэс вырашэння спрэчак?
- Супольнасць і сетка
- Удзел у супольнасці: Мы даследуем наяўнасць і якасць форумаў супольнасці або сеткавых магчымасцей. Ці ёсць актыўны ўдзел?
- Сістэма зваротнай сувязі: Мы ацэньваем сістэму агляду і зваротнай сувязі. Гэта празрыста і справядліва? можа freelancerі кліенты давяраюць водгукам?
- Асаблівасці платформы
- Унікальныя прапановы: Мы вызначаем і вылучаем унікальныя функцыі або паслугі, якія адрозніваюць платформу. Чым гэтая платформа адрозніваецца або лепш за іншыя?
- Водгукі рэальных карыстальнікаў
- Карыстальніцкі досвед: Мы збіраем і аналізуем водгукі рэальных карыстальнікаў платформы. Што такое агульныя хвалы ці скаргі? Як рэальны вопыт супадае з абяцаннямі платформы?
- Пастаянны маніторынг і абнаўленні
- Рэгулярная пераацэнка: Мы абавязуемся пераацэньваць нашы агляды, каб яны былі актуальнымі і актуальнымі. Як развіваліся платформы? Увялі новыя функцыі? Ці ўносяцца паляпшэнні або змены?
Даведайцеся больш пра наш агляд метадалогіі тут.
Спасылкі