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⌘ K

About the test:

La prueba de minería de datos evalúa a los candidatos sobre su conocimiento de las técnicas de minería de datos, preprocesamiento de datos, minería de reglas de asociación, clasificación, agrupación y visualización de datos utilizando MCQ basados ​​en escenarios. Además de estas habilidades clave, la prueba también evalúa la comprensión de un candidato de almacenamiento de datos, limpieza de datos y tecnologías de big data.

Covered skills:

  • Procesamiento de datos
  • Preprocesamiento de datos
  • Limpieza de datos
  • Proceso de minería de datos
  • Tecnología de almacén de datos y OLAP
  • Patrones frecuentes de minería
  • Reducción de datos
  • Integración y transformación de datos

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Data Mining Assessment Test is the most accurate way to shortlist Científico de datoss



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Data Mining 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:

  • Capacidad para extraer ideas significativas de grandes conjuntos de datos
  • Competencia en técnicas de modelado de datos
  • Comprensión de los procesos ETL (extracto, transformación, carga)
  • Conocimiento del procesamiento y análisis de datos
  • Familiaridad con el almacén de datos y la tecnología OLAP
  • Capacidad para preprocesar datos con fines mineros
  • Experiencia con patrones frecuentes de minería en conjuntos de datos
  • Capacidad para limpiar y reducir el ruido de datos
  • Comprensión del proceso de minería de datos
  • Competencia en la integración y transformación de datos
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
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

Estas son solo una pequeña muestra de nuestra biblioteca de más de 10,000 preguntas. Las preguntas reales sobre esto Prueba de minería de datos no se puede obtener.

🧐 Question

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Solve
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Solve
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Solve
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Solve
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Solve

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Solve

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Solve

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Solve

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Solve

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Solve

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Solve

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Solve
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Solve
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Solve
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
Medium2 mins
Solve
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Solve
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Solve
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Solve
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de detección inicial en más del 75%, ¡liberando un tiempo precioso tanto para los gerentes de contratación como para nuestro equipo de adquisición de talentos!


Brandon Lee, Jefe de personas, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Prueba de minería de datos 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 Prueba de minería de datos 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 #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 Data Mining Online Test

Why you should use Pre-employment Data Mining Test?

The Prueba de minería de datos 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:

  • Procesamiento de datos y técnicas de manipulación
  • Conocimiento de la tecnología de almacenamiento de datos y OLAP
  • Comprender los conceptos básicos y conceptos de la minería de datos
  • Técnicas y métodos de preprocesamiento de datos
  • Capacidad para extraer patrones frecuentes en grandes conjuntos de datos
  • Limpieza y manejo de datos sucios
  • Técnicas de reducción de datos para minería eficiente
  • Comprender y seguir el proceso de minería de datos
  • Habilidades de integración y transformación de datos
  • Capacidad para interpretar y analizar los resultados mineros

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 Data Mining Test?

  • Patrones frecuentes de minería

    Los patrones frecuentes de minería se centran en descubrir la recurrencia de la recurrencia elementos o secuencias en un conjunto de datos. Implica técnicas como el análisis de la canasta de mercado y la minería de reglas de asociación. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la competencia de un candidato en la identificación de patrones comunes, lo que puede ser valioso para diversas aplicaciones, como los sistemas de recomendación y el análisis de mercado. La limpieza es el proceso de identificación y corrección o eliminación de errores, inconsistencias y valores atípicos en el conjunto de datos. Incluye tareas como manejar registros duplicados, resolver inconsistencias y tratar con datos ruidosos o irrelevantes. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la capacidad de un candidato para garantizar la integridad y la confiabilidad de los datos, lo cual es crucial para los resultados mineros precisos.

  • Reducción de datos

    La reducción de datos implica técnicas para reducir el tamaño y dimensionalidad del conjunto de datos sin perder significativamente información relevante. Su objetivo es eliminar características redundantes o irrelevantes y transformar los datos en una representación más compacta. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la capacidad de un candidato para optimizar el proceso de minería de datos al reducir la complejidad computacional y mejorar la eficiencia.

  • Proceso de minería de datos

    El proceso de minería de datos abarca los pasos sistemáticos involucrados involucrados al extraer patrones y ideas significativos de los datos. Incluye tareas como exploración de datos, selección de modelos, evaluación de patrones e interpretación de resultados. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la comprensión de un candidato del flujo de trabajo de minería de datos general y su capacidad para aplicar técnicas apropiadas en cada etapa.

  • Integración y transformación de datos

    Integración y transformación de datos implica consolidar datos de varias fuentes, resolver conflictos de datos y transformar datos en un formato unificado para el análisis. Requiere conocimiento de las técnicas de integración de datos, mapeo de datos y operaciones de transformación de datos. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la capacidad de un candidato para integrar y transformar efectivamente fuentes de datos dispares, asegurando la consistencia y la precisión en el proceso minero.

  • 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 Prueba de minería de datos to be based on.

    Procesamiento de datos
    Almacén de datos
    Tecnología OLAP
    Preprocesamiento de datos
    Patrones frecuentes de minería
    Limpieza de datos
    Reducción de datos
    Proceso de minería de datos
    Integración de datos
    Transformación de datos
    Extracción de datos
    Carga de datos
    Modelado de datos
    Análisis de datos
    Aprendizaje supervisado
    Aprendizaje sin supervisión
    Reglas de asociación
    Árboles de decisión
    Agrupación
    Clasificación
    Visualización de datos
    Exploración de datos
    Big data
    Modelado predictivo
    Reconocimiento de patrones
    Extracción de textos
    Minería web
    Análisis de redes sociales
    Selección de características
    Reducción de dimensionalidad
    Detección atípica
    Imputación de datos
    Bayes ingenuos
    Máquinas de vectores de soporte
    Redes neuronales
    Algoritmos genéticos
    Análisis de regresión
    Análisis de series temporales
    Minería de datos espaciales
    Privacidad de datos
    Ética en la minería de datos
    Análisis de canasta de mercado
    Minería de reglas de asociación
    Minería de patrones secuenciales
    Detección de anomalías
    Evaluación del modelo
    Exagerado
    Métodos de conjunto
    Validación cruzada
    Muestreo de datos
    La fusión de datos
    Minería de datos paralela y distribuida
    Escalabilidad de datos
    Evaluación de calidad de datos
    Perfil de datos
    Ingeniería de características
    Disputas de datos

What roles can I use the Data Mining Test for?

  • Científico de datos
  • Analista de negocios
  • Analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Administrador de base de datos
  • Investigador científico

How is the Data Mining 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

  • Competencia en el análisis estadístico
  • Capacidad para implementar varios algoritmos de minería de datos
  • Conocimiento de técnicas de aprendizaje supervisadas y no supervisadas
  • Experiencia con algoritmos de árbol de decisión
  • Comprensión de la minería de reglas de asociación
  • Experiencia en técnicas de agrupación
  • Experiencia en modelos de clasificación y regresión
  • Competencia en el manejo de conjuntos de datos a gran escala
  • Familiaridad con las tecnologías de Big Data
  • Experiencia en visualización e informes de datos
Singapore government logo

Los gerentes de contratación consideraron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tuvieron mejores puntajes y se diferenciaron con aquellos que no obtuvieron puntajes también. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la proyección de Adaface.


85%
Reducción en el tiempo de detección

Data Mining Hiring Test Preguntas frecuentes

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

Si, absolutamente. Las evaluaciones personalizadas se configuran en función de la descripción de su trabajo e incluirán preguntas sobre todas las habilidades imprescindibles que especifique.

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

Tenemos las siguientes características anti-trate en su lugar:

  • Preguntas no postradas
  • Procuración de IP
  • Procedor web
  • Procedores de cámara web
  • Detección de plagio
  • navegador seguro

Lea más sobre las funciones de procuración.

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

Lo principal a tener en cuenta es que una evaluación es una herramienta de eliminación, no una herramienta de selección. Una evaluación de habilidades está optimizada para ayudarlo a eliminar a los candidatos que no están técnicamente calificados para el rol, no está optimizado para ayudarlo a encontrar el mejor candidato para el papel. Por lo tanto, la forma ideal de usar una evaluación es decidir un puntaje umbral (generalmente del 55%, lo ayudamos a comparar) e invitar a todos los candidatos que obtienen un puntaje por encima del umbral para las próximas rondas de la entrevista.

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

Cada evaluación de AdaFace está personalizada para su descripción de trabajo/ persona candidata ideal (nuestros expertos en la materia elegirán las preguntas correctas para su evaluación de nuestra biblioteca de más de 10000 preguntas). Esta evaluación se puede personalizar para cualquier nivel de experiencia.

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Sí, te hace mucho más fácil comparar los candidatos. Las opciones para las preguntas de MCQ y el orden de las preguntas son aleatorizados. Tenemos características anti-trato/procuración en su lugar. En nuestro plan empresarial, también tenemos la opción de crear múltiples versiones de la misma evaluación con cuestiones de niveles de dificultad similares.

Soy candidato. ¿Puedo probar una prueba de práctica?

No. Desafortunadamente, no apoyamos las pruebas de práctica en este momento. Sin embargo, puede usar nuestras preguntas de muestra para la práctica.

¿Cuál es el costo de usar esta prueba?

Puede consultar nuestros planes de precios.

¿Puedo obtener una prueba gratuita?

Sí, puede registrarse gratis y previsualice esta prueba.

Me acabo de mudar a un plan pagado. ¿Cómo puedo solicitar una evaluación personalizada?

Aquí hay una guía rápida sobre cómo solicitar una evaluación personalizada en Adaface.

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