Wie WorkGenius Dir helfen kann,
den besten Data Scientist einzustellen
1. Definiere Deine Suche
Teile uns mit, welche Positionen und Fähigkeiten Du sucht. Brauchst Du Hilfe? Unsere Talent-Experten unterstützen Dich gerne.
2. Automatisiertes skill-basiertes Matching
Wir stellen Dir 3-5 Kandidaten vor, die zu Deinen Anforderungen passen. Verfügbarkeit, Fähigkeiten und Stundensatz werden berücksichtigt.
3. Wähle ein oder mehrere Freelancer aus und starte sofort
Sobald Du Deinen perfekten Kandidaten gefunden hast, kannst Du direkt loslegen – wir kümmern uns um den Rest.
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Warum die besten Data Scientists am liebsten mit WorkGenius arbeiten:
- Erhalte Zugang zu exklusiven Projekten der renommiertesten Unternehmen
- Verschwende keine Zeit mehr mit langwieriger Projektakquise und endlosen Anfragen
- Optimiere Deinen Workflow und reduziere administrativen Aufwand
- Schnelle Bezahlung: Nie wieder auf Zahlungen Deiner Kunden warten
Unsere Kandidaten haben zuvor für folgende Unternehmen gearbeitet
Den perfekten Kandidaten finden: Auf diese Skills solltest Du bei der Suche nach einem Data Scientist achten
Starke statistische und mathematische Fähigkeiten
Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, große Datensätze zu analysieren, prädiktive Modelle zu erstellen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Hierfür benötigen sie fundierte Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Algorithmen.
Kenntnisse in Programmiersprachen und Daten-Tools
Ein Data Scientist sollte Erfahrung in Programmiersprachen wie Python, R, SQL sowie in Daten-Tools wie Hadoop, Spark und Tableau haben.
Business-Verständnis
Ein guter Data Scientist sollte ein tiefes Verständnis für das Geschäftsfeld haben, in dem er tätig ist, sowie die Fähigkeit besitzen, technische Erkenntnisse in umsetzbare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten
Datenwissenschaftler sollten in der Lage sein, komplexe Ideen und Erkenntnisse sowohl an technische als auch nicht-technische Stakeholder zu vermitteln. Sie sollten auch in der Lage sein, effektiv mit Teammitgliedern aus verschiedenen Disziplinen wie Software-Entwicklern, Daten-Entwicklern und Business-Analysten zusammenzuarbeiten.
