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⌘ K

About the test:

Der Informatica -Test bewertet die Fähigkeit eines Kandidaten, PowerCenter für ETL zu verwenden. Es bewertet die Fähigkeit, Datensynchronisations-/ Replikationsaufgaben auszuführen, Datentransformationen zu entwerfen, Quellen-/ Zieldefinitionen und Daten zu verwalten, indem Filter, Join, Join, Zusammenhang, Kategorisierung, Zusammenführen und Expressionslogik ohne Schreiben von SQL angewendet, zusammengeführt, aggregieren, kategorisieren, verschmelzen und expressionslokal sind.

Covered skills:

  • Data Warehousing
  • Datenintegration
  • Datenbank verbindet sich
  • Parametrisierung
  • Sitzungen und Aufgaben
  • Extrakt -Transformationslast (ETL)
  • Relationale Datenbank -CRUD -Operationen
  • Mapplets
  • Workflows
  • Transformationen

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Informatica Online -Test is the most accurate way to shortlist Informatica -Entwicklers



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Informatica Online -Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

  • Fähigkeit, Data Warehousing -Lösungen zu entwerfen und zu implementieren
  • Fähigkeit zur Ausführung von Extrakttransformationslastvorgängen (ETL) auf großen Datensätzen
  • Kenntnisse bei der Integration verschiedener Datenquellen in eine einheitliche Datenbank
  • Fähigkeit bei der Ausführung von CRUD -Operationen der relationalen Datenbank
  • Fähigkeit, Datenbankverbindungen zu konstruieren und zu optimieren
  • Kenntnisse in der Arbeit mit Mapplets für die Datenumwandlung
  • Fachkenntnis zur Parametrisierung von Datenworkflows
  • Kompetenz bei der Verwaltung von Sitzungen und Aufgaben in einem Datenintegrationsprozess
  • Kenntnisse in der Verwendung verschiedener Datentransformationen
  • Fähigkeit zur Fehlerbehebung und zur Behandlung von Fehlern in der Datenverarbeitung
Reason #2

No trick questions

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.

View sample questions

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
Try practice test
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.

How we design questions

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu Informatica Online -Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many rows does the following SQL query return?
 image

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
 image

Medium

Select & IN
Nested queries
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
 image

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
 image

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query:
 image
Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements?
A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany.
B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause.
C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown').
D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate).
E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse
Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system:
1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data
2. Loading new data must take as less time as possible
3. Remove data that is more then 2 years old
4. Ensure the data loads correctly
5. Minimize record locking and impact on transaction log
Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design?

A: Partition the destination fact table by date
B: Partition the destination fact table by customer
C: Insert new data directly into fact table
D: Delete old data directly from fact table
E: Use partition switching and staging table to load new data
F: Use partition switching and staging table to remove old data

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step:
 image
What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal?
A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually.
B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts.
C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product.
D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount.
E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.

Medium

Trade Index
Index
Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse:
Table: Trades
Indexes: None
Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume
Here are three common queries that are run on the data:
 image
Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy:

- All three common queries must use a columnstore index
- Minimize number of indexes
- Minimize size of indexes
Which of the following strategies should Dhavid pick:
A: Create three columnstore indexes: 
1. Containing TradeDate and Close
2. Containing TradeDate, High and Low
3. Container TradeDate and Volume
B: Create two columnstore indexes:
1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close
2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low
C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume
D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Try practice test
You are a data warehouse engineer at a marketing agency, managing a large-scale database that stores extensive data on customer interactions, campaign metrics, and market research. The database is used predominantly for complex analytical queries, such as segment analysis, trend identification, and campaign performance evaluation. These queries often involve aggregations, filtering, and joining over large datasets.

The existing setup, using traditional row-oriented storage, is struggling with performance issues, particularly for ad-hoc analytical queries that span multiple tables and require aggregating large volumes of data.

The main tables in the database are:

- Customer_Interactions (millions of rows): Stores individual customer interaction data.
- Campaign_Metrics (hundreds of thousands of rows): Contains detailed metrics for each marketing campaign.
- Market_Research (tens of thousands of rows): Holds market research data and findings.

Considering the nature of the queries and the structure of the data, which of the following changes would most effectively optimize the query performance for analytical purposes?
A: Normalize the database further by splitting large tables into smaller, more focused tables and creating indexes on frequently joined columns.
B: Implement an in-memory database system to facilitate faster data retrieval and processing.
C: Convert the database to use columnar storage, optimizing for the types of analytical queries performed in the marketing context.
D: Create a series of materialized views to pre-aggregate data for common query patterns.
E: Increase the hardware capacity of the server, focusing on faster CPUs and more RAM.
F: Implement partitioning on the main tables based on commonly filtered attributes, such as campaign IDs or time periods.

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Try practice test
As a senior data warehouse engineer at a large retail company, you are tasked with designing a multidimensional data model to support complex OLAP (Online Analytical Processing) operations for retail analytics. The company operates in multiple countries and deals with a wide range of products. The primary requirement is to enable efficient analysis of sales performance across various dimensions such as time, geography, product categories, and sales channels.

The source data resides in a transactional system with the following tables:

- Transactions (Transaction_ID, Date, Store_ID, Product_ID, Quantity, Unit_Price)
- Stores (Store_ID, Store_Name, Country, Region)
- Products (Product_ID, Product_Name, Category, Supplier_ID)
- Suppliers (Supplier_ID, Supplier_Name, Country)

You need to design a schema in the data warehouse that facilitates fast querying for aggregations and comparisons along the mentioned dimensions. Which of the following schemas would best serve this purpose?
A: A star schema with a central fact table linking to dimension tables for Time, Store, Product, and Supplier.
B: A snowflake schema where dimension tables for Store, Product, and Supplier are normalized.
C: A galaxy schema with separate fact tables for Transactions, Inventory, and Supplier Orders, linked to shared dimension tables.
D: A flat schema combining all source tables into a single wide table to avoid joins during querying.
E: An OLTP-like normalized schema to maintain data integrity and minimize redundancy.
F: A hybrid schema using a star schema for frequently queried dimensions and a snowflake schema for less queried, more detailed dimensions.

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Try practice test
As a senior data warehouse developer, you are tasked with optimizing query performance in a large-scale data warehouse that primarily stores transactional data for a global retail company. The data warehouse is facing significant performance issues, particularly with certain types of queries that are crucial for business operations. After analysis, you identify that the most problematic queries are those that involve filtering and aggregating transaction data based on time periods (e.g., monthly sales) and specific product categories.

The main transaction table (Transactions) in the data warehouse has the following structure and characteristics:

- Columns: Transaction_ID (bigint), Transaction_Date (date), Product_ID (int), Quantity (int), Price (decimal), Category_ID (int)
- Row count: Approximately 2 billion rows
- Most common query pattern: Aggregating Quantity and Price by Category_ID and Transaction_Date (e.g., total sales per category per month)
- Current indexing: Primary key index on Transaction_ID, no other indexes

Based on this information, which of the following approaches would most effectively optimize the query performance for the given use case?
A: Add a non-clustered index on Transaction_Date and Category_ID.
B: Normalize the Transactions table by splitting Transaction_Date and Category_ID into separate dimension tables.
C: Implement partitioning on the Transactions table by Transaction_Date, and add a bitmap index on Category_ID.
D: Convert the Transactions table to use a columnar storage format.
E: Create a materialized view that pre-aggregates data by Category_ID and Transaction_Date.
F: Increase the hardware capacity of the data warehouse server, focusing on CPU and memory upgrades.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Try practice test

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Try practice test
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Try practice test
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Try practice test
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Try practice test
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Try practice test
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Mit Adaface konnten wir unseren Erstauswahlprozess um mehr als 75 % optimieren und so wertvolle Zeit sowohl für Personalmanager als auch für unser Talentakquiseteam gewinnen!


Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Informatica Online -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.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Informatica Online -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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
Try practice test
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Informatica Online -Test

Why you should use Informatica Online -Test?

The Informatica Online -Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

  • Data Warehousing -Konzepte und -prinzipien
  • Extrakt -Transformationslastprozess (ETL)
  • Datenintegrationstechniken und Best Practices
  • Relationale Datenbank -CRUD -Operationen
  • Datenbank -Join -Typen und Optimierung
  • Mapplets und ihre Verwendung in Informatica PowerCenter
  • Parametrisierung zur Verbesserung der Flexibilität in ETL -Prozessen
  • Erstellung und Management von Workflows in Informatica PowerCenter
  • Sitzungs- und Aufgabenkonfigurationen in Informatica PowerCenter
  • Transformationstypen und Verwendung in ETL -Prozessen

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Informatica Online -Test?

  • Data Warehousing

    Data Warehousing ist der Prozess des Sammelns und Verwaltens von Daten aus verschiedenen Quellen zur Unterstützung von Business Intelligence und Berichterstattung. Es umfasst das Entwerfen und Implementieren eines zentralisierten Repositorys zum Speichern großer Datenmengen, die effizient abgefragt und analysiert werden können. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Wissen der Kandidaten über den Aufbau und die Aufrechterhaltung von Data Warehouses zu bewerten. Dies ist für Organisationen von entscheidender Bedeutung, um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse zu treffen. H4> <p> ETL ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus verschiedenen Quellen, verwandelt sie in ein konsistentes Format und lädt sie in ein Zielsystem, typischerweise ein Data Warehouse. Diese Fähigkeit wird im Test bewertet, um die Fähigkeit der Kandidaten zu bewerten, komplexe Datenintegrationsaufgaben zu erledigen und die Qualität und Zuverlässigkeit von Daten im Zielsystem zu gewährleisten. Kombinieren Sie Daten aus mehreren Quellen, die strukturiert oder unstrukturiert sein können, um eine einheitliche Ansicht für die Analyse und Berichterstattung zu bieten. Die Fähigkeiten der Kandidaten in dieser Fähigkeit werden im Test gemessen, um ihre Fähigkeiten zur Integration verschiedener Datenquellen zu beurteilen und die Datenbank -CRUD -Operationen der relationalen Datenbank </H4> <p> CRUD -Operationen zu gewährleisten. Weitere Aktionen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen, die in einer relationalen Datenbank ausgeführt wurden. Diese Fähigkeit wird im Test bewertet, um das Verständnis der Kandidaten für das Datenbankmanagement und deren Fähigkeit, Daten mithilfe von SQL -Anweisungen zu manipulieren, zu bewerten. Die Kenntnisse in Crud -Operationen sind für die effiziente Aufrechterhaltung und effizientes Abrufen von Daten aus relationalen Datenbanken von wesentlicher Bedeutung. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Know -how der Kandidaten bei der Erstellung komplexer SQL -Abfragen mit verschiedenen Arten von Verbindungen zu ermitteln, z. Kenntnisse in der Datenbankverbindungen sind für das Abrufen und Analysieren von Daten aus relationalen Datenbanken effizient von wesentlicher Bedeutung. kann aus mehreren Zuordnungen aufgerufen werden. Diese Fähigkeit wird im Test bewertet, um das Wissen der Kandidaten über die Erstellung, Konfiguration und Verwendung von Mapplet -Kandidaten sowie ihr Verständnis von Datenumwandlungen und Mapping -Designprinzipien zu bewerten. ist der Prozess, mit dem Mapping -Komponenten dynamisch und konfigurierbar werden, indem Parameter verwendet werden. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um die Fähigkeit der Kandidaten zu bewerten, Zuordnungen zu entwerfen, die sich an verschiedene Laufzeitszenarien anpassen können, indem verschiedene Eigenschaften und Werte parameterisiert werden. Die Parametrisierung kann bei der Erstellung flexibler und wiederverwendbarer Zuordnungen in Informatica PowerCenter erstellt. Erstellen und verwalten komplexe Datenintegrationsprozesse. Diese Fähigkeit wird im Test bewertet, um das Verständnis der Kandidaten für Workflow -Design, Sitzungskonfiguration und Aufgabenabhängigkeiten zu bewerten. Kenntnisse in der Arbeit mit Workflows, Sitzungen und Aufgaben sind wichtig, um Datenintegrationsprozesse in Informatica PowerCenter effektiv orchestrieren zu Daten während des ETL -Prozesses. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Wissen und die Fachkenntnisse der Kandidaten in verschiedenen Arten von Transformationen wie Aggregator, Ausdruck, Suche und Filter zu bestimmen. Transformationskenntnisse sind entscheidend für die Datenreinigung, Anreicherung und Integration in Data Warehousing -Projekte.

  • Full list of covered topics

    The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Informatica Online -Test to be based on.

    Datenmodellierung
    Dimensionsmodellierung
    Sternschema
    Schneeflockenschema
    Faktentabelle
    Dimensionstabelle
    ETL -Prozess
    Quellsystemanalyse
    Datenprofilerstellung
    Datenbereinigung
    Datenumwandlung
    Datenintegration
    Datenbelastung
    Ersatzschlüssel
    Inkrementelle Lasten
    Datenerfassung ändern
    Langsam ändernde Abmessungen
    Metadatenmanagement
    Relationale Datenbank
    SQL -Operationen
    Crud Operations
    Datenbank verbindet sich
    Innerer Join
    Äußerer Join
    Links Join
    Right Join
    Voller äußerer Join
    Cross Join
    Selbst beitreten
    Aggregierte Transformationen
    Tischler -Transformation
    Filtertransformation
    Expressionstransformation
    Router -Transformation
    Lookup -Transformation
    Transformation zusammenführen
    Normalizer -Transformation
    Rangtransformation
    Sequenzgeneratortransformation
    Aggregator -Transformation
    Union Transformation
    Sortiertransformation
    Router -Transformation
    Bedingte Transformationen
    Wiederverwendbare Transformationen
    Ausdruckssprache
    Workflow -Design
    Aufgabenabhängigkeiten
    Sitzungseigenschaften
    Parameterdatei
    Sitzungen und Aufgaben Überwachung
    Fehlerbehandlung
    Workflow -Planung
    Data Warehouse Architecture
Try practice test

What roles can I use the Informatica Online -Test for?

  • Informatica -Entwickler
  • Senior Informatica Developer
  • Informatica Architekt
  • Datenintegrationsentwickler (Informatica)
  • Software Engineer (Informatica)
  • Dateningenieur (Informatica)
  • Informatica ETL -Entwickler
  • Informatica BI Consultant

How is the Informatica Online -Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

  • Datenqualitätsmanagement- und Reinigungstechniken
  • Fehlerbehebung und Ausnahmebereitung in ETL -Prozessen
  • Leistungsoptimierung und -abstimmung für ETL -Prozesse
  • Echtzeitdatenintegration und Streaming
  • CDC -Techniken (Datenerfassung) ändern
  • Datenvalidierung und Teststrategien
  • Metadatenmanagement und Auswirkungsanalyse
  • Dimensionale Modellierungskonzepte für Data Warehousing
  • Datenbankindexierungsstrategien und Abfrageoptimierung
  • Skripten und Automatisierung in Informatica PowerCenter
Singapore government logo

Die Personalmanager waren der Meinung, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel-Interviews stellten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Ergebnisse erzielten, und sie von denen unterscheiden konnten, die nicht so gut abschnitten. Sie sind Sehr zufrieden mit der Qualität der Kandidaten, die beim Adaface-Screening in die engere Auswahl kommen.


85%
Verringerung der Screening -Zeit

Informatica Online -Test FAQs

Kann ich andere relevante Fähigkeiten wie ETL, SQL im selben Test bewerten?

Ja. Wir unterstützen das Screening mehrerer Fähigkeiten in einem einzigen Test. Sie können unseren Standard-SQL-Test und [Standard-ETL-Test](https://www.adaface.com/assesmenttest /etl-online-Test) Um zu verstehen, mit welchen Fragen wir SQL- und ETL-Fähigkeiten bewerten. Sobald Sie sich für einen Plan angemeldet haben, können Sie eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern, die an Ihre Stellenbeschreibung angepasst wird. Die maßgeschneiderte Bewertung enthält Fragen für alle für Ihre Informatica-Rolle erforderlichen Fähigkeiten.

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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