Informatica Data Quality Online Test

The Prueba de calidad de datos de Informatica 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:

• Técnicas de enmascaramiento de datos para proteger la información confidencial
• Creación de subconjuntos representativos más pequeños de conjuntos de datos más grandes
• Capacidad para crear datos de prueba realistas para varios escenarios
• Competencia en la simulación y prueba de reglas de calidad de datos para garantizar la precisión
• Habilidad para generar datos de prueba secuenciales o ordenados
• Capacidad para generar datos de prueba basados ​​en un diccionario predefinido
• Comprensión de los conceptos y técnicas de calidad de datos
• Habilidad para identificar y corregir errores o inconsistencias en los datos
• Competencia en la aplicación de reglas de estandarización para garantizar datos consistentes

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.

• Enmascaramiento de datos

  El enmascaramiento de datos es el proceso de reemplazar la información confidencial con datos ficticios, al tiempo que preserva la estructura general, la usabilidad y la funcionalidad de los datos originales. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la capacidad del candidato para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de seguridad de datos.

• subconjunto de datos

  El subconjunto de datos se refiere al proceso de creación de A Muestra más pequeña y representativa de un conjunto de datos más grande. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar el dominio del candidato en la extracción de subconjuntos de datos relevantes para fines de análisis o prueba, lo que puede ayudar a optimizar el rendimiento y reducir los requisitos de recursos.

• Generación de datos </h4> <p > La generación de datos implica la creación de datos sintéticos que imiten los datos del mundo real. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la capacidad del candidato para generar grandes volúmenes de datos de prueba para varios escenarios, como las pruebas de rendimiento, sin depender de los datos de producción. </p> <h4> simulador de reglas </h4> <p > Un simulador de reglas es una herramienta utilizada para probar y validar las reglas de calidad de los datos y su impacto en los conjuntos de datos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la competencia del candidato para simular y verificar las reglas de calidad de los datos, asegurando la precisión, integridad y validez de los datos. </p> <h4> Generación de datos de secuencia

  Secuencia La generación de datos implica generar valores secuenciales, como identificadores únicos o marcas de tiempo, en un orden específico. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la capacidad del candidato para generar secuencias de datos ordenadas, lo que puede ser útil para mantener la integridad y la coherencia de los datos en varias aplicaciones.

• Generación de datos de diccionario </h4> <p > La generación de datos del diccionario es el proceso de crear datos basados ​​en listas predefinidas o diccionarios que contienen valores específicos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la competencia del candidato en la generación de datos que se adhieran a estándares o criterios predefinidos, facilitando el análisis y comparaciones de datos. El nivel de precisión, integridad, consistencia y confiabilidad de los datos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la comprensión del candidato de los conceptos de calidad de los datos y su capacidad para identificar y abordar los problemas de calidad de los datos, asegurando la confiabilidad y usabilidad de los datos dentro de una organización. </p> <h4> Perfil de datos </ H4> <p> El perfil de datos implica analizar y comprender la estructura, el contenido y la calidad de los datos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la experiencia del candidato para evaluar con precisión la calidad de los datos, identificar anomalías de datos y proporcionar información sobre los patrones de datos, lo cual es crucial para tomar decisiones informadas basadas en datos. </p> <h4> Limpieza de datos de datos

  La limpieza de datos es el proceso de identificación y corrección de datos erróneos, incompletos o irrelevantes. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la capacidad del candidato para identificar y rectificar problemas de calidad de datos, asegurando la precisión de los datos, la consistencia e integridad antes del análisis o la integración con otros sistemas.

• Estandarización de datos </H4 > <p> La estandarización de datos implica transformar los datos en un formato consistente y predefinido, que generalmente se ajusta a reglas o pautas específicas. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar el dominio del candidato para convertir los datos en un formato uniforme, facilitar la integración de datos, la comparabilidad y la gestión eficiente de datos. </p> <h4> Detección duplicada

  Detección duplicada es el proceso de identificación y eliminación de registros duplicados dentro de un conjunto de datos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la capacidad del candidato para desarrollar algoritmos o técnicas para detectar y eliminar datos duplicados, mejorar la precisión de los datos y reducir la redundancia.

• Validación de datos

  Datos de datos La validación es el proceso de garantizar que los datos se adhieran a reglas, restricciones o requisitos predefinidos. Esta habilidad debe medirse en la prueba para evaluar la experiencia del candidato en la validación de datos contra criterios especificados, detectar errores o inconsistencias, y garantizar la confiabilidad de los datos, la integridad y el cumplimiento de las reglas comerciales.

• 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 calidad de datos de Informatica to be based on.

  Enmascaramiento de datos

  Protección de datos confidencial

  Generación del subconjunto de datos

  Generación de datos de prueba

  Reglas de validación de datos

  Simulación de reglas compleja

  Generación de datos secuencial

  Generación de datos del diccionario

  Calidad de datos

  Perfil de datos

  Limpieza de datos

  Estandarización de datos

  Detección duplicada

  Validación de datos

  Enriquecimiento de datos

  Evaluación de calidad de datos

  Métricas de calidad de datos

  Métodos de perfil de datos

  Técnicas de limpieza de datos

  Análisis de linaje de datos

  Detección de anomalías de datos

  Paneles de calidad de datos

  Dimensiones de calidad de datos

  Algoritmos de coincidencia de datos

  Reglas de estandarización de datos

  Técnicas de validación de datos

  Métodos de enriquecimiento de datos

  Estrategias de enmascaramiento de datos

  Técnicas de subconjunto de datos

  Algoritmos de generación de datos

  Escenarios de simulación de reglas

  Patrones de generación de datos de secuencia

  Fuentes de generación de datos del diccionario

  Algoritmos de detección duplicados

  Marcos de calidad de datos

  Herramientas de perfil de datos

  Software de limpieza de datos

  Bibliotecas de estandarización de datos

  Herramientas de validación de datos

  API de enriquecimiento de datos

  Las mejores prácticas de enmascaramiento de datos

  Optimización del subconjunto de datos

  Rendimiento de la generación de datos

  Precisión de simulación de reglas

  Eficiencia de generación de datos de secuencia

  Personalización de la generación de datos del diccionario

  Precisión de detección duplicada

  Robustez de validación de datos

  Integración de enriquecimiento de datos

  Regulaciones de enmascaramiento de datos

  Automatización de perfiles de datos

  Bases de datos de limpieza de datos

  Modelos de estandarización de datos

  Marcos de validación de datos

  Estrategias de enriquecimiento de datos

• Desarrollador de calidad de datos de Informatica
• Desarrollador de ETL - Informatica/Calidad de datos
• Analista senior de la calidad de los datos de Informatica
• Consultor de la calidad de los datos de la nube de Informatica (CDQ)
• Desarrollador de aplicaciones de calidad de datos de Informatica

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

• Identificar y manejar registros duplicados en un conjunto de datos
• Validar datos contra reglas o criterios predefinidos
• Mejorar los datos existentes con información adicional
• Principios y prácticas de gobernanza de datos
• Integrar datos de múltiples fuentes
• Diseñar y mantener soluciones de almacenamiento de datos
• Comprensión de los procesos y herramientas de ETL
• Habilidad en la redacción de consultas y scripts de bases de datos complejas