Hoe je data scientists en data-analisten aanneemt

Waarom is het zo lastig om data scientists aan te nemen? 

Van de vele uitdagingen waar bedrijven mee te maken hebben bij het aannemen van data scientists en analisten, springen drie trends eruit: de scheve verhouding tussen vraag en aanbod, het gebrek aan specificiteit rond datasfuncties en een ongeschikt wervingsproces. Het probleem komt in de kern neer op drie factoren. 

1. Vraag naar datatalent 

Allereerst is de vraag naar datatalent veel groter dan het aanbod van gekwalificeerde kandidaten. Dit probleem sijpelt door en wakkert veel van de issues in het wervingsproces voor data aan. Het is een simpel vraag-en-aanbodprobleem: er zijn niet genoeg kandidaten om het steeds groeiende aantal beschikbare databanen te dekken. Er is echter wel veel belangstelling en hype rondom databanen. Zo stonden data scientists op de derde plek in Glassdoors “50 Best Jobs in America for 2022” lijst, en prikkels zoals hoge salarissen (gemiddeld tussen $75.000-120.000 voor data-analisten en -scientists) hebben de interesse van velen gewekt. Dit creëert echter ons volgende probleem: bedrijven kiezen uit kandidaten die interesse hebben in de rol, maar niet per se de juiste kandidaten voor data science. Kwantiteit boven kwaliteit. 

2. Niet-specifieke vacatureteksten

Bedrijven kiezen nu dus uit een grote pool sollicitanten, van wie velen niet geschikt zijn voor de rol. Maar wordt de rol wel goed geadverteerd? Vaak niet. Vage vacatures trekken een vergelijkbare stroom aan reacties aan. Waarom blijft dit gebeuren? Vacatures zijn vaak vaag over deze datarollen omdat het bedrijf erachter niet volledig begrijpt wat data science is en geen onderscheid kan maken tussen de verschillende rollen en hun vereisten. Er is nog steeds veel onduidelijkheid over data science, welke banen daaronder vallen en welke ervaring of vaardigheden nodig zijn om de rol goed te vervullen. Hiring managers en recruiters moeten zoeken naar de juiste combinatie van technische en businessvaardigheden die respectievelijk van analisten en scientists worden gevraagd. Zonder goed begrip van de rollen waarvoor ze werven, hoe kunnen bedrijven dan de beste datateams aannemen? 

3. Ongeschikt wervingsproces

Zonder fundamenteel begrip van data science slaat het wervingsproces vaak de plank mis. Om te beginnen gebruiken bedrijven nog steeds LinkedIn Messenger en andere berichtenplatforms als hun primaire middel om kandidaten te benaderen. Hoewel dit een gebruikelijke route is om potentiële werknemers te headhunten, is het niet de effectiefste manier om data scientists te vinden. Met zoveel vacatures worden kandidaten overspoeld met vergelijkbare berichten, en de kans dat jouw bedrijf tussen al die contactpogingen opvalt, is klein. 

Dit brengt ons bij het volgende probleem: hiring managers weten niet hoe ze data scientists moeten beoordelen. Ervaring in data science kwantificeren is niet zo eenvoudig als het lijkt, en hiring managers focussen routinematig op het ene type vaardigheid en niet op het andere. Academische achtergrond krijgt meer aanzien dan hands-on ervaring. Wetenschap- en wiskundevaardigheden krijgen de aandacht, terwijl probleemoplossend vermogen en soft skills, waaronder zakelijk inzicht, klantmanagement en data storytelling, worden onderbelicht. Deze ervaringen en vaardigheden zijn cruciaal voor data science, maar worden in de selectie genegeerd. Dit betekent ook dat senior kandidaten niet worden onderscheiden van kandidaten met veel minder ervaring. 

Hoe neem je data scientists en data-analisten aan

Werven voor datarollen is steeds uitdagender geworden. Door schaarste aan gekwalificeerd talent en een tijdrovend beoordelingsproces kan het vinden van de juiste kandidaten voelen als een zware klim. In deze sectie bekijken we de huidige stand van zaken rond werven voor datarollen en geven we algemene tips om je recruitmentstrategie te verbeteren.

1. Begrijp de onbalans tussen vraag en aanbod

De vraag naar dataprofessionals blijft stijgen, gedreven door de groeiende rol van data in sectoren als financiën, gezondheidszorg en entertainment. Volgens onderzoek zal de wereldwijde markt voor big data-analyse naar verwachting $924,39 miljard in 2032 bereiken. Het aanbod van gekwalificeerde data scientists en analisten groeit echter niet in hetzelfde tempo mee. Bedrijven moeten deze onbalans erkennen en hun verwachtingen bijstellen, inzien dat het vinden van de perfecte kandidaat tijd, inspanning en creatieve oplossingen kan vergen.

2. Wees specifiek in functiebeschrijvingen

Een van de grootste fouten die bedrijven maken, is het plaatsen van vage functiebeschrijvingen die een stortvloed aan ongeschikte kandidaten aantrekken. Definieer daarom duidelijk de vaardigheden en ervaring die voor de rol vereist zijn. Maak onderscheid tussen de verschillende datarollen—zoals data scientist, data-analist, data engineer en machine learning engineer—en stem je vacatures hierop af. Deze specificiteit helpt om kandidaten aan te trekken die echt bij de functie passen. Bekijk onze gidsen over functiebeschrijvingen voor data-analisten en functiebeschrijvingen voor data scientists.

3. Stroomlijn je wervingsproces

Het wervingsproces voor datarollen slaat vaak de plank mis door een gebrek aan begrip van de vereiste vaardigheden. Vertrouw niet uitsluitend op traditionele kanalen zoals LinkedIn, want die bereiken mogelijk niet de beste kandidaten. Overweeg in plaats daarvan gespecialiseerde platforms te gebruiken of samen te werken met recruiters die diepgaande kennis hebben van het data science-veld. Zorg er bovendien voor dat je beoordelingsproces technische vaardigheden in balans brengt met soft skills zoals probleemoplossing, zakelijk inzicht en data storytelling.

4. Geef prioriteit aan hands-on ervaring

Geef bij het beoordelen van kandidaten voorrang aan hands-on ervaring boven louter academische achtergronden. Data science is een praktisch vakgebied, en vaardigheden in het oplossen van echte problemen zijn vaak waardevoller dan alleen theoretische kennis. Zoek kandidaten die hun kunnen hebben aangetoond via projecten, stages of bijdrages aan open-sourcegemeenschappen.

Hoe kan DataCamp helpen tijdens het wervingsproces?

Hoewel de uitdagingen bij het werven van data scientists en data-analisten aanzienlijk kunnen zijn, kunnen organisaties stappen zetten om het proces te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat ze het juiste talent vinden. Ook al biedt DataCamp momenteel geen recruitmentfeatures, het levert wel krachtige tools om je wervingsstrategie te versterken door te focussen op upskilling en interne ontwikkeling.

Investeer in het upskillen van je bestaande team

De vraag naar dataprofessionals overtreft vaak de beschikbare talentpool. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op externe werving, kun je gebruikmaken van DataCamp’s uitgebreide bibliotheek met cursussen en projecten om je huidige medewerkers te reskillen en upskillen. Door data science- en analysevaardigheden binnen je bestaande team te ontwikkelen, kun je het talentgat dichten en een interne pijplijn met gekwalificeerde kandidaten creëren.

Stem trainingen af op specifieke datarollen

Een veelvoorkomende valkuil bij werving is een gebrek aan duidelijkheid over de specifieke vaardigheden die voor datarollen nodig zijn. DataCamp biedt gespecialiseerde leerlijnen die je kunt afstemmen op de exacte behoeften van je bedrijf. Of je nu expertise wilt ontwikkelen in data-analyse, machine learning of data engineering, je kunt aangepaste trainingsprogramma’s creëren die ervoor zorgen dat je team precies de juiste vaardigheden voor hun rol opbouwt.

Vereenvoudig de beoordeling van kandidaten

Kandidaten voor datarollen beoordelen kan lastig zijn, vooral als het gaat om zowel technische als soft skills. Met het leerplatform van DataCamp kun je gerichte assessments en projecten opzetten die echte taken nabootsen. Zo kun je de capaciteiten van potentiële hires of interne kandidaten effectiever beoordelen en zeker weten dat ze de juiste mix van technische vaardigheden en probleemoplossend vermogen hebben.

Maak gebruik van DataCamp’s certificeringsprogramma

Het strenge certificeringsproces van DataCamp zorgt ervoor dat lerenden goed zijn voorbereid op de eisen van datarollen. Je kunt profiteren van de certificeringen door voorrang te geven aan kandidaten die DataCamp-cursussen hebben voltooid. Deze certificeringen zijn een betrouwbare indicator van de competentie van een kandidaat in verschillende data-, analyse- en AI-disciplines.

Stimuleer een cultuur van continu leren

Het vakgebied data science verandert voortdurend, en vooroplopen vraagt om continu leren. Moedig je team aan om deel te nemen aan de doorlopende leermogelijkheden van DataCamp, waaronder nieuwe cursussen, projecten en communityresources. Deze inzet voor een leven lang leren vergroot niet alleen de capaciteiten van je team, maar maakt je organisatie ook aantrekkelijker voor toptalent dat waarde hecht aan groei en ontwikkeling.

Door te focussen op upskilling en een robuust intern trainingsprogramma met DataCamp te creëren, kun je de uitdagingen van werven in een competitieve markt verkleinen. Geef je team de ruimte om van binnenuit te groeien en verander je wervingsproces van een reactieve race in een strategisch voordeel. Ga vandaag nog gratis aan de slag.