좋은 데이터 분석가를 모집하려면 인터넷 채용과 헤드헌터 발굴을 빼놓을 수 없다. 그러나 사용 가능한 데이터 분석가는 많지 않으며 분포도 상대적으로 집중되어 있습니다. 많은 신입생 역량이 여전히 학교에서 훈련을 하고 있다. 우리는 무엇을 할까요? 변쇼는 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있다고 생각합니다.
다른 단위의 기존 유명 데이터 분석가를 발굴하면 신뢰성이 높다는 장점이 있다. 만약 네가 상황을 잘 알고 있다면, 너는 일을 할 수 있다. 단점은 비용이 높고 (원래 단위 임금 대우보다 높음) 위험이 높다는 것입니다 (언제든지 파기될 수 있음).
본 부서의 예비 인재 양성은 비교적 느리기 때문에 단기간에 쓸 수 없다. 시간은 기다리지 않고 불타고 있다.
잠재적 자원 (비데이터 분석가, 하지만 이 방면의 전문 지식) 을 발굴하고, 데이터 분석가에게 대우를 하면, 좋은 점은 백락이고, 천리마는 반드시 너에게 쓰일 것이다. (너는 감사할 것이다), 나쁜 점은 찾기가 어렵다는 것이다. (인재가 부족하지만, 그래도 찾을 수 있다. 변쇼는 아마추어 계사를 알고, 늘 그가 데이터를 분석하는 것을 본다.)
좋은 데이터 분석가: 숫자에 민감하고, 수학 지식이 좋고, 수학 통계학과, 컴퓨터 부전수, 논리적 사고 (논리적 혼란, 데이터 분석가가 되기에 적합하지 않음), 물론 말솜씨가 더 좋지만, 잘하는 것보다 낫다.