Wie hilft der Data Science -Test Personalvermittlern, Kandidaten zu untersuchen?

Der Data Science Online -Test hilft Personalvermittlern und Einstellungsmanagern, qualifizierte Kandidaten aus einem Pool von Lebensläufen zu identifizieren und objektive Einstellungsentscheidungen zu treffen. Es reduziert den administrativen Aufwand bei der Befragung zu viele Kandidaten und spart teure technische Zeit, indem sie nicht qualifizierte Kandidaten herausfiltern. | Fachkenntnisse mit R -Tools, Python und maschinellem Lerntechniken Fähigkeit, Daten für die Analyse zu reinigen und vorzubereiten Erleben Sie den Aufbau robuster maschinelles Lernmodelle Verständnis von linearen und nichtlinearen Regressionsmodellen Erfahrung mit der explorativen Datenanalyse und Regressionsanalyse Fachwissen mit Datenvisualisierungstools Die aus dieser Bewertung generierten Erkenntnisse können von Personalvermittlern und Einstellungsmanagern verwendet werden, um die besten Kandidaten für die Rolle zu identifizieren. Mit Anti-Cheating-Funktionen können Sie mit der Online-Durchführung von Bewertungen vertraut sein. Der Data Science -Test ist ideal, um Personalvermittlern zu helfen, festzustellen, welche Kandidaten über die technischen Fähigkeiten verfügen, um gut im Job zu arbeiten.

Data Science Assessment Test

About the test:

The data science assessment test evaluates a candidate's proficiency in statistics, probability, linear & non-linear regression models and their ability to analyze data and leverage Python/ R to extract insights from the data.

Covered skills:

Data Science
Data Visualization
Analytics with R or Python
Data Manipulation
Regression Analysis

Machine Learning Techniques
Data Science Aptitude
Exploratory Data Analysis
Statistics

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9 reasons why

Adaface Data Science Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data Scientists

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Der Data Science Online -Test hilft Personalvermittlern und Einstellungsmanagern, qualifizierte Kandidaten aus einem Pool von Lebensläufen zu identifizieren und objektive Einstellungsentscheidungen zu treffen. Es reduziert den administrativen Aufwand bei der Befragung zu viele Kandidaten und spart teure technische Zeit, indem sie nicht qualifizierte Kandidaten herausfiltern.

Fachkenntnisse mit R -Tools, Python und maschinellem Lerntechniken
Fähigkeit, Daten für die Analyse zu reinigen und vorzubereiten
Erleben Sie den Aufbau robuster maschinelles Lernmodelle
Verständnis von linearen und nichtlinearen Regressionsmodellen
Erfahrung mit der explorativen Datenanalyse und Regressionsanalyse
Fachwissen mit Datenvisualisierungstools

Die aus dieser Bewertung generierten Erkenntnisse können von Personalvermittlern und Einstellungsmanagern verwendet werden, um die besten Kandidaten für die Rolle zu identifizieren. Mit Anti-Cheating-Funktionen können Sie mit der Online-Durchführung von Bewertungen vertraut sein. Der Data Science -Test ist ideal, um Personalvermittlern zu helfen, festzustellen, welche Kandidaten über die technischen Fähigkeiten verfügen, um gut im Job zu arbeiten.

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface ->

Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu Data Science Assessment Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Medium Amazon electronics product feedback	Solve
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
Easy Fraud detection model Logistic Regression	Solve
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Solve
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
Medium n-gram generator	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
Medium Green or red balls	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
Hard Square points and Circle	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
Easy Frequency distribution	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Solve
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Easy Fraud detection model Logistic Regression	2 mins Data Science	Solve
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	2 mins Data Science	Solve
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
	Medium n-gram generator	2 mins Machine Learning	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Medium Green or red balls	2 mins Probability	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Hard Square points and Circle	3 mins Probability	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Easy Frequency distribution	3 mins Statistics	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Solve
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Fraud detection model Logistic Regression	Data Science	Easy	2 mins	Solve
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Data Science	Medium	2 mins	Solve
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
	n-gram generator	Machine Learning	Medium	2 mins	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Green or red balls	Probability	Medium	2 mins	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Square points and Circle	Probability	Hard	3 mins	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Frequency distribution	Statistics	Easy	3 mins	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Mit Adaface konnten wir unseren ersten Screening -Prozess um über 75%optimieren und die wertvolle Zeit sowohl für Einstellungsmanager als auch für unser Talentakquisitionsteam gleichermaßen freien!

Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Data Science Assessment Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Data Science Assessment Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & comparative results

Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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What roles can I use the Data Science Assessment Test for?

Data Scientist
Data Science Engineer
Data Analyst
Machine Learning Engineer
Statistician

What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Überwachtes Lernen

Unbeaufsichtigtes Lernen

Verwirrung Matrix

Gradientenabstieg

Statistiken

Präzision

Einstufung

kollaborative Filterung

Abrufen

Merkmalsauswahl

Wahrscheinlichkeit

kollaborative Filterung

K-Nearest Nachbar (K-nn)

Maschinelles Lernen

Naive Bayes

Data Mining

Eigenwerte

Klassifizierung und Regressionsbäume (Wagen)

Empfehlungssysteme

P-Wert

Datenvisualisierung

Neuronale Netze

Numpy

Lineare Regression

Roc

Exponentielle Verweigerung

Entscheidungsbäume

Pandas

Entscheidungsgrenze

Normalverteilung

Kurvenanpassung

Binomiale Verteilung

Scipy

Bayes Theorem

Poisson-Verteilung

Scikit lernen

Cauchy -Verteilung

Multikollinearität

Ausreißer

Dimensionsreduzierungsmethoden

multivariate Analyse

Lineare Algebra

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Die Einstellungsmanager waren der Ansicht, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel -Interviews gestellt hatten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Punktzahlen hatten, und sich von denen unterschieden, die nicht so gut gespielt hatten. Sie sind Sehr zufrieden Mit der Qualität der Kandidaten, die mit dem Adaface -Screening in die engere Wahl gezogen wurden.

85%

Verringerung der Screening -Zeit

Volle Fallstudie anzeigen

FAQs

Welche Art von Fragen enthält der Data Science Online -Test?

Der Data Science-Test bewertet das Fertigkeitsniveau von Kandidaten vor Ort mit szenariobasierten Fragen, die sich auf die Fähigkeit des Kandidaten konzentrieren:

Daten reinigen und nach Anomalien suchen
Verwenden Sie Zug-/Testdaten und k-fache Kreuzvalidierung, um robuste Modelle zu erstellen
Vorhersagen unter Verwendung einer linearen Regression, der Polynomregression und der multivariaten Regression machen
Klassifizieren Sie Daten mit K-Means Clustering, Support Vector Machines (SVM), KNN, Entscheidungsbäumen, naiven Bayes und PCA
Lesen Sie eine Verwirrungsmatrix
Verstehen Sie den Kompromiss und die Überanpassung der Voreingenommenheit/Varianz
verwenden
Transformation unabhängige Variablen und leiten neue unabhängige Variablen für Modellierungszwecke ab
Überprüfen Sie die Multikollinearität
Modellverschlechterung verstehen und verhindern

Wie wird der Test für hochrangige Datenwissenschaftler angepasst?

Zusätzlich zu den oben genannten Themen enthalten die Tests für hochrangige Datenwissenschaftler auch Fragen zu erweiterten Themen wie:

Manipulation erweiterte Daten, um Erkenntnisse aus großen, unstrukturierten Datensätzen zu generieren
Feature Engineering
Hyperparameterabstimmung
Verstärkungslernen
Reduzierung der Dimensionalität
Fortgeschrittene statistische Analyse

Bewertet der Data Science -Test Datenwissenschaft und spezifische Technologien?

Die fertige Version dieses Tests konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeit, Statistik und maschinelles Lernen von Data Science. Wenn Sie auf bestimmte Technologien testen möchten, können Sie eine benutzerdefinierte Version dieses Tests anfordern.

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Ja absolut. Basierend auf Ihrer Stellenbeschreibung werden benutzerdefinierte Bewertungen eingerichtet und enthalten Fragen zu allen von Ihnen angegebenen Must-Have-Fähigkeiten.

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wir haben die folgenden Anti-Cheating-Funktionen:

Nicht-Googling-Fragen
IP -Verbreitung
Web -Verbreitung
Webcam -Proctoring
Plagiaterkennung
sicherer Browser

Lesen Sie mehr über die Proctoring -Funktionen.

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Die wichtigste Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass eine Bewertung ein Eliminierungswerkzeug ist, kein Auswahlwerkzeug. Eine Bewertung der Qualifikationsbewertung wird optimiert, um Ihnen zu helfen, Kandidaten zu beseitigen, die technisch nicht für die Rolle qualifiziert sind. Sie ist nicht optimiert, um Ihnen dabei zu helfen, den besten Kandidaten für die Rolle zu finden. Die ideale Möglichkeit, eine Bewertung zu verwenden, besteht also darin, einen Schwellenwert zu entscheiden (in der Regel 55%, wir helfen Ihnen bei der Benchmark) und alle Kandidaten einladen, die für die nächsten Interviewrunden über dem Schwellenwert punkten.

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Jede Adaface -Bewertung ist an Ihre Stellenbeschreibung/ ideale Kandidatenpersönlichkeit angepasst (unsere Experten für Fache werden die richtigen Fragen für Ihre Bewertung aus unserer Bibliothek mit über 10000 Fragen auswählen). Diese Einschätzung kann für jede Erfahrungsstufe angepasst werden.

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ja, es macht es Ihnen viel einfacher, Kandidaten zu vergleichen. Optionen für MCQ -Fragen und die Reihenfolge der Fragen werden randomisiert. Wir haben Anti-Cheating/Proctoring Funktionen. In unserem Unternehmensplan haben wir auch die Möglichkeit, mehrere Versionen derselben Bewertung mit Fragen mit ähnlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen.

Ich bin ein Kandidat. Kann ich einen Übungstest ausprobieren?

Nein, leider unterstützen wir derzeit keine Übungstests. Sie können jedoch unsere Beispielfragen zur Praxis verwenden.

Was kostet die Verwendung dieses Tests?

Sie können unsere Preispläne überprüfen.

Kann ich eine kostenlose Testversion erhalten?

Ja, Sie können sich kostenlos anmelden und eine Vorschau dieses Tests.

Ich bin gerade zu einem bezahlten Plan gezogen. Wie kann ich eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern?

Hier finden Sie eine kurze Anleitung zu wie Sie eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern auf Adaface.

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Data Science Assessment Test

Adaface Data Science Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data Scientists

Tests for on-the-job skills

No trick questions

Non-googleable questions

1200+ customers in 75 countries

Designed for elimination, not selection

1 click candidate invites

Detailed scorecards & comparative results

High completion rate

Advanced Proctoring

What roles can I use the Data Science Assessment Test for?

What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

FAQs

Welche Art von Fragen enthält der Data Science Online -Test?

Wie wird der Test für hochrangige Datenwissenschaftler angepasst?

Bewertet der Data Science -Test Datenwissenschaft und spezifische Technologien?

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ich bin ein Kandidat. Kann ich einen Übungstest ausprobieren?

Was kostet die Verwendung dieses Tests?

Kann ich eine kostenlose Testversion erhalten?

Ich bin gerade zu einem bezahlten Plan gezogen. Wie kann ich eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern?

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