数据可能只是商业成功的新驱动因素。

Airbnb使用数据来匹配住宿和旅行者。Netflix使用数据来个性化您的娱乐。亚马逊使用数据来销售您更多的东西。谷歌使用数据来推动更好的搜索，广告，电子邮件和社交。

但数据不容易或便宜地揭示其秘密。因此，数据科学家的爆炸作用，从实际上没有到一个主要的招聘重点，在过去三年中具有惊人的成长，这是千分之一的百分比。以及雇用数据科学家的成本，高达150,000美元/年。

以上：根据Indeed.com的说法，对数据科学家的需求大规模增长

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那么你如何发现并雇用这些新必需的员工？

根据数据科学家Max Song and Carl Shan的说法，他们不容易，他们正在使用数据科学手册以及其他两位数据科学家，威廉陈和亨利王。

在一起，他们已经发布了120个数据科学访谈问题，以帮助组织雇用。

“雇用数据科学家难以雇用的第一个原因只是，潜在数据科学家的供应在需求背后滞后，”歌曲告诉Venturebeat。“麦肯锡报告确定了这一问题，估计2018年将缺乏150k - 190k人的数据科学人才。”

根据本报告，大约140,000人被聘用为数据科学家，但到2018年，我们需要440,000至490,000次。短缺是由于这项工作是如此新的，没有直接的教育等价物，或明显的职业道路。大学没有数据科学专业，最接近的等价物也许是一个罕见的统计专业。但数据科学家还需要在计算机科学的坚定基础。

这使得困难难以理算。

然而，歌曲告诉我，LinkedIn的前主要数据科学家Pete Skomoroch据估计，今天劳动力最多有250,000人，具有人才和数据科学家的能力。这意味着雇主和招聘人员需要扩大他们对可能没有数据科学家称号的人的搜索，并且可能遵循Perse教育和职业道路。

Max Song和Carl Shan在VB Insight上发布了120个数据科学访谈问题

“数据科学家的技能非常广泛，所以经常是一个快速而渴望的学习者是一个可以作为数据科学家的最佳技能之一，”山告诉我。“努力学习的候选人真正创造性也询问有关数据的最佳问题，并可以提取有用和有效的见解，没有其他人在以前则没有想到过。”

当您发现候选人时，那么挑战然后就会让您的团队中可能不存在的技能集进行面试，并且即使您无法真正了解数据科学，也可能无法解决他们的能力。

“通常对数据科学家进行的常见技能包括数据分析，编程，统计，机器学习，概率和有效沟通，”宋说。

这通常可以通过要求候选人浏览大型数据集来实现，解释他们正在做的事情，或者向数据科学家询问他或她如何接近您当前面对的问题，或给他或她的一些结构化数据并看看数据科学家候选人可以从中获得的课程。

然而，最终，您正在寻找一个不仅仅是简单的技术技能的人。

“数据科学家候选人还需要能够与他们将与本公司相互作用的人建立信任和融洽关系，”山说。“数据科学家必须能够说服产品/业务团队对洞察力的有效性和影响，并与他们有足够的关系，以便尽可能多的沟通和反馈。”