如何找到并招聘数据分析师
如何找到并招聘数据分析师
原文：https://medium.com/hackernoon/how-to-find-and-recruit-a-data-analyst-b181f740611a
随着组织中数据量的不断增加，您发现需要数据分析师的技能来理解这些数据。如果你以前从未雇佣过分析师，那么雇佣你的第一个分析师会很有挑战性。数据分析师的职位是最难填补的角色之一。不仅普遍缺乏人才，而且评估候选人也很困难。一刀切的方法并不适合您，因为需求是非常具体的业务需求。在这篇文章中，我们会给你一些如何缩小搜索范围的建议。
1.生活在数据社区生活的地方
最优秀的数据分析师会不断地在网上建立人脉，打造自己的品牌。他们管理、分享和贡献与数据社区相关的内容。
LinkedIn 是最富有的社区之一，尤其是 LinkedIn 群组。虽然 LinkedIn 群的参与度可能很低，但你仍然可以浏览活跃的群成员和贡献者的个人资料。向这些群体中的人伸出援手，通过参考他们分享的对话或内容，可以将你冷淡的求助转变为热情的求助。
好奇而专注的分析师们常去的另一个地方是像 Quora 或 Cross Validated(堆栈溢出)这样的网站。这些网站为分析师提供了一个被视为思想领袖的平台，通过回馈有抱负的分析师或希望进入数据角色的人的社区。
线下，这些数据分析师将参加数据科学会议并进行演示。这些会面是发现潜在客户和寻找分析师的绝佳机会，无论是初级分析师还是资深分析师。这些会面中的对话不仅能帮助你了解候选人，还能让你了解热门的相关技能和工具。您可以利用这些对话来确定趋势，从而帮助您进一步缩小为贵组织寻找理想数据分析师的范围。
无论是在线还是离线，在数据分析师聚会的地方闲逛，对于你挑选出最佳候选人是至关重要的。
2.评估项目，而不是简历
如果一个候选人在简历上写了“描述性分析”或“数据透视表”,人们如何知道他们如何将这些付诸实践？
答案是项目。
项目将技能付诸实践，并传达数据分析师的兴趣。
数据分析师使用许多公共数据集来构建他们的技能和投资组合。从更严格的 Kaggle 数据科学竞赛(公司会付钱让你解决他们的数据科学问题)到 Foursquare/Fitbit 数据的个人分析——项目帮助你区分候选人。
如果你有足够大的数据集可以公之于众，举办 Kaggle 比赛不仅可以帮助你的业务，还可以成为高素质入境候选人的一个很好的来源。
项目有助于发现不同学科领域中具有求知欲的人才。您可以找到与您的产品或数据堆栈一致的项目，以寻找有相似兴趣的候选人，他们可能会在您的公司工作。
如果你有一个资历较浅的候选人，他可能没有很多在线发表的作品，你可以讨论一下你正在做的分析，以及你正在构建什么模型来测试他们的理解。你在寻找答案，展示他们对不同数据类型、分析方法、统计学和解决数据问题的基本编程的理解。这些候选人将比其他人需要更多的准备时间——但是如果他们的答案是你想要的，那么你就可以雇佣他们，因为他们知道在未来几年里应该在哪里投资。
3.最好的数据分析师是讲故事的人
能够通过故事交流数据的数据分析师赢得了利益相关者。简单地谈论不同的数据点不会让你走得太远。数据是有故事的，讲好那个故事是必须的技能。它需要了解你的业务和市场现实。
数据的变化应该会传达某种情感。决策的很大一部分是说服他人采纳你的观点。有时候硬数字就够了。更多的时候，你需要一些东西在情感层面上把观众和数据联系起来，以获得认同。
故事将这种情感添加到数据中。讲故事让你谈论数据如何与人和场景相关联。你可以激发新的想法。你可以为一项事业激励支持者。
请候选人用图表告诉你一个故事。关注他们在多大程度上关注量化数字，以及他们在多大程度上给出了有助于理解大局的背景。
数据给你洞察力，但背后的故事给你背景和采取行动的情感。这是每个数据分析师都必须具备的技能。
雇佣外卖员
在寻求顶级数据分析师人才时，有很多变量需要你考虑。我们分享的建议应该有助于你在继续评估候选人的技术能力之前对他们进行资格预审。如果你认为还有其他的建议想要分享，请在下面留下评论。
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原贴于【Silota.com】
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