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数据科学家利用大量原始数据，并通过他们开发的算法来获取模式或趋势的见解，这样他们就能够将这些数据传递到业务中进行执行。
在数据科学家技能评估中表现良好的候选人将拥有运行机器学习算法来分析数据、检索有意义的信息的所有技术技能，这些信息可以用于帮助企业。他们还将拥有将自己的发现传达给组织高管的软技能。
你可以了解应聘者是否知道如何准备一个适合输入机器学习算法的数据集，识别数据集的维数，python的知识和实际应用，以及他们使用TensorFlow参与机器学习活动的知识。
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传统的面试并不能解决这个问题
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根据他们执行任务的方式找出最适合你的人。在一次评估中测试技术、非技术和软技能。Vervoe了解对你最有价值的是什么，并识别出具有相应技能的人。
与其筛选员工，不如通过测试每个申请你职位的人来进行招聘。不要依靠简历来寻找最佳候选人，减少招聘过程中可能引入的人为偏见。
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结果显示总分和等级加上个人技能成就的细分。表现最好的人很容易被发现，他们有徽章和奖杯。
每个候选人的深入报告卡，包括每个技能的结果和成就的细分，以及完整的评估回应。
轻松筛选，比较和分享候选人的报告与招聘利益相关者。留下评论和标签候选人的进一步阶段。
看看谁能真正实时地完成工作，通过自动化来提高效率，并根据他们执行工作相关任务的方式迅速选出最合格的候选人。
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