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标题: 人力资源管理：数据科学家在人力资源技术上愈发重要 [打印本页]

作者: admin 时间: 2015-7-14 21:57
标题: 人力资源管理：数据科学家在人力资源技术上愈发重要
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数据科学家在人力资源技术越来越重要。
　　SimplyHired以为重要的事情是,他们擅长网络搜寻职位空缺,把它们在一个地方。然而,在很大程度上它在搜索引擎的质量竞争的求职者。
　　搜索的质量取决于他们的数据科学家找出别人的搜索的意图。
　　下面是一个示例共享SimplyHired的苏珊Martindill:
　　如果一个求职者只包含关键字“主任”典型的搜索引擎(如可以返回不同的结果。电影导演,导演,等等)。然而,通过检查(如一个求职者的搜索历史。这是导引头包括之前相关关键词的搜索和/或包括一个位置),我们的数据科学家可以创建不同的算法,更有可能显示“电影导演”职位候选人看在娱乐领域的相关工作在洛杉矶,和“总监”职位的候选人也寻找编程语言在旧金山。”
　　科学家们做得很好,如果他们的数据搜索工作和每个人都走开了快乐,只有内部人士欣赏成熟在幕后。
　　另一家公司在数据科学家织机大EMSI(凯业必达公司)。EMSI劳动力市场数据报告,但有意义的数据需要深入了解它。例如:了解招聘信息为什么不告诉你很多关于市场的焊接工作。
　　如果你没有一个深刻的理解?加拿大政府得到数据从其他供应商(不是EMSI),得出工作空置率非常低,仅为1.5%,加拿大需要引进外国工人。
　　幸运的是一些数据头脑公务员在议会预算办公室发现工作职位的增长几乎完全是由于上升的帖子Kijiji(相同的多个帖子工作夸大了数字)。真正的工作空置率不是1.5%,而是1.5%。(参见(多伦多)环球邮报的文章)。
　　我们正从一个时代人力资源科技专注于制造过程更好的一个时代,人力资源科技专注于分析的力量来帮助我们理解世界,不管是为了理解一个查询的目的,就业市场的空缺,或者其他东西。
　　有趣的是什么?
　　数据科学家只是在一些人力资源技术应用程序上，像程序员一样重要。
　　真正重要的是什么?
　　供应商正在远远领先于典型的人力资源的人的能力,了解他们在做什么。在SimplyHired等案件,这并不那么重要,所有人力资源需要知道的是,不管他们似乎工作。
　　在重大决策的情况,与劳动力市场的数据,我们需要有一个足够深度洞察的数据我们可以得出正确的结论,而不是假定一个号码是“正确的”。
　　这地方新要求分析深度多少人力资源需要有访问权。

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