Why you should use Python Pandas Online Test?

The Prueba de Python Pandas 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: Leer y escribir datos utilizando Python Manipulación de datos utilizando pandas Análisis de datos utilizando Python Limpieza de datos y preprocesamiento Visualización de datos con pandas Trabajar con datos de series de tiempo usando pandas Agrupar y agregar datos con pandas Fusionar y unir los marcos de datos con pandas Manejo de datos faltantes con pandas Aplicar funciones estadísticas utilizando pandas

Python Pandas Online Test

Q: What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Lectura y escritura de datos Manipulación de datos Análisis de los datos Limpieza de datos y preprocesamiento Visualización de datos Trabajar con datos de series de tiempo Agrupar y agregar datos Fusionar y unir los marcos de datos Manejo de datos faltantes Aplicar funciones estadísticas Remodelar datos

About the test:

La prueba en línea de Python Pandas evalúa la capacidad de un candidato para trabajar con datos utilizando la Biblioteca Pandas en Python. Evalúa el conocimiento de la lectura y la redacción de datos, manipulación de datos, análisis, limpieza, visualización de datos, manejo de datos de series de tiempo, agrupación y agregación, fusión y unión de marcos de datos, faltando manejo de datos, aplicación de funciones estadísticas y remodelación de datos.

Covered skills:

Lectura y escritura de datos
Análisis de los datos
Visualización de datos
Agrupar y agregar datos
Manejo de datos faltantes
Remodelar datos

Manipulación de datos
Limpieza de datos y preprocesamiento
Trabajar con datos de series de tiempo
Fusionar y unir los marcos de datos
Aplicar funciones estadísticas

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9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Desarrollador de Pythons

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Python Pandas 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:

Leer y escribir datos de manera eficiente utilizando python pandas
Realización de operaciones de manipulación de datos utilizando python pandas
Análisis de datos utilizando la biblioteca Python Pandas
Datos de limpieza y preprocesamiento utilizando Pandas Python
Visualización de datos utilizando python pandas
Trabajar con datos de series de tiempo en Python Pandas
Agrupar y agregar datos utilizando Pandas Python
Fusionar y unir los marcos de datos en Python Pandas
Manejo de datos faltantes usando Python Pandas
Aplicación de funciones estadísticas en datos utilizando python pandas
Remodelar datos con python pandas

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.

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

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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 Python Pandas no se puede obtener.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Try practice test
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
Medium Max Code Arrays	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
Medium Stacking problem Stack Linkedlist	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Try practice test
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Medium Stacking problem Stack Linkedlist	4 mins Python	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	2 mins Pandas	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	2 mins Pandas	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Try practice test
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Pandas	Medium	2 mins	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Pandas	Easy	2 mins	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de selección inicial en más de un 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

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Prueba de Python Pandas 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 Python Pandas 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 & benchmarks

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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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About the Python Pandas Assessment Test

Why you should use Pre-employment Python Pandas Online Test?

The Prueba de Python Pandas 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:

Leer y escribir datos utilizando Python
Manipulación de datos utilizando pandas
Análisis de datos utilizando Python
Limpieza de datos y preprocesamiento
Visualización de datos con pandas
Trabajar con datos de series de tiempo usando pandas
Agrupar y agregar datos con pandas
Fusionar y unir los marcos de datos con pandas
Manejo de datos faltantes con pandas
Aplicar funciones estadísticas utilizando pandas

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 Python Pandas Online Test?

Lectura y escritura de datos
Esta habilidad implica la capacidad de leer y escribir datos utilizando la biblioteca Python Pandas. Incluye tareas como la carga de datos de varios formatos de archivo (por ejemplo, CSV, Excel), extraer columnas o filas específicas y guardar los datos manipulados nuevamente en archivos. Es importante medir esta habilidad porque leer y escribir datos es un aspecto fundamental del análisis de datos y los flujos de trabajo de manipulación, y ser competente en esta habilidad es esencial para trabajar con conjuntos de datos del mundo real.
Manipulación de datos </H4 > <p> La manipulación de datos se refiere al proceso de transformación y modificación de datos para que sea adecuado para el análisis. Incluye tareas como filtrar filas basadas en ciertas condiciones, cambiar los tipos de datos, crear nuevas columnas, manipular cadenas y realizar operaciones matemáticas en datos. Esta habilidad debe medirse en esta prueba porque es un aspecto crucial del análisis de datos, lo que permite a los usuarios transformar los datos sin procesar en un formato estructurado y utilizable para un análisis posterior. </p> <h4> Análisis de datos
El análisis de datos implica explorar y dar sentido a los datos, identificar patrones, correlaciones y tendencias, y extraer ideas significativas. Incluye tareas como las estadísticas de resumen de la computación, las frecuencias calculadoras, la realización de agregaciones y la aplicación de funciones estadísticas. La medición de esta habilidad en la prueba es importante ya que evalúa la capacidad del candidato para aplicar diversas técnicas de análisis de datos utilizando la biblioteca de python pandas, determinando así su competencia en el análisis e interpretación de datos.
Limpieza de datos y preprocesamiento </H4 > <p> La limpieza y el preprocesamiento de datos implica identificar y manejar datos faltantes o incorrectos, eliminar duplicados, tratar con valores atípicos, normalizar datos y realizar otras operaciones de limpieza de datos. Esta habilidad es esencial para garantizar la integridad y precisión de los datos antes de realizar cualquier análisis adicional. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la capacidad del candidato para limpiar y preprocesar los datos de manera efectiva, lo cual es un paso crítico en el proceso de análisis de datos. </p> <h4> Visualización de datos
La visualización de datos se refiere a representar Datos en un formato visual, como gráficos, gráficos y mapas, para facilitar la comprensión y la comunicación de la información. Incluye tareas como crear gráficos, personalizar visualizaciones, agregar etiquetas, colores y leyendas, y visualizar tendencias y relaciones en los datos. La medición de esta habilidad en la prueba proporciona información sobre la capacidad del candidato para representar visualmente datos utilizando la biblioteca de pandas de Python, que es importante para la narración y presentación de datos efectivos. > Trabajar con datos de series de tiempo implica manejar y analizar datos que se ordenan e indexan por tiempo o fecha. Incluye tareas como la indexación basada en el tiempo, la remuestración de datos a diferentes frecuencias, calculando estadísticas de laminación y trabajar con operaciones relacionadas con el tiempo. La medición de esta habilidad en la prueba evalúa la capacidad del candidato para trabajar con datos de series de tiempo utilizando la biblioteca de pandas de Python, que es crucial en dominios como las finanzas, el análisis del mercado de valores y el pronóstico.
Agrupar y agregar datos < /H4> <p> Agrupar y agregar datos implica agrupar datos en una o más variables categóricas y luego aplicar funciones agregadas para calcular estadísticas sumarias dentro de cada grupo. Incluye tareas tales como datos de agrupación por columnas específicas, realizando cálculos agregados como media, suma, recuento y aplicación de funciones de agregación personalizadas. La medición de esta habilidad en la prueba evalúa la competencia del candidato en la agrupación y el resumen de los datos de manera eficiente utilizando la biblioteca Python Pandas, que es esencial para el análisis de datos y la generación de ideas. </p> <h4> fusionando y uniendo marcos de datos
La fusión y unión de marcos de datos implica la combinación de múltiples marcos de datos basados en columnas o índices comunes, creando así un nuevo marco de datos que contiene toda la información de los conjuntos de datos fusionados. Incluye tareas como uniones internas y externas, fusionando múltiples claves, concatenando los marcos de datos verticales u horizontalmente, y manejando nombres de columnas superpuestas. La medición de esta habilidad en la prueba evalúa la capacidad del candidato para fusionar y unir los marcos de datos de manera precisa y eficiente utilizando la biblioteca Python Pandas, que es una habilidad vital para integrar y armonizar datos de diferentes fuentes.
Manejo de datos faltantes </////// H4> <p> El manejo de los datos faltantes implica identificar, analizar y completar los valores faltantes o eliminar filas/columnas con datos faltantes. Incluye tareas como detectar valores faltantes, imputar valores faltantes utilizando estrategias como media, mediana o interpolación, y eliminar filas o columnas con datos faltantes excesivos. La medición de esta habilidad en la prueba ayuda a evaluar la capacidad del candidato para manejar los datos faltantes de manera adecuada utilizando la biblioteca de Python Pandas, que es crucial para garantizar la calidad de los datos e integridad durante el proceso de análisis. </p> <h4> Aplicando funciones estadísticas
La aplicación de funciones estadísticas implica realizar cálculos estadísticos y análisis en datos, como la calculación de coeficientes de correlación, realizar pruebas de hipótesis, medir la tendencia y la variabilidad central, e implementar modelos estadísticos. Incluye tareas como calcular media, mediana, modo, varianza, desviación estándar y aplicar métodos de estadísticas inferenciales. La medición de esta habilidad en la prueba evalúa la competencia del candidato en la utilización de funciones estadísticas de la biblioteca de pandas de Python para obtener ideas y conclusiones significativas de los datos que se analizan. Transformando la estructura de datos para adaptarse a los requisitos de análisis específicos o formatos deseados. Incluye tareas tales como datos de pivote, datos de fusión, apilamiento y datos de desintegración, y transformar datos de formato amplio en formato largo o viceversa. La medición de esta habilidad en la prueba evalúa la capacidad del candidato para remodelar, reestructurar y organizar datos de manera eficiente utilizando la biblioteca Python Pandas, que es esencial para el análisis de datos, el modelado y los informes.
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 Python Pandas to be based on.
Lectura de archivos CSV
Escribir archivos CSV
Lectura de archivos de Excel
Escribir archivos de Excel
Filtrado de datos
Clasificación de datos
Unión de datos
Agrupación de datos
Agregando datos
Manejo de duplicados
Manejo de valores faltantes
Visualización de datos
Tramas de línea
Histogramas
Gráfico de dispersión
Tramas de caja
Análisis de series temporales
Serie de tiempo de remuestreo
Manejo de zonas horarias
Remodelar datos
Datos de pivote
Fusión de datos
análisis estadístico
Estadísticas descriptivas
Análisis de correlación
Evaluación de la hipótesis
Regresión lineal
Técnicas de limpieza de datos
Imputación de datos
Detección atípica
Transformación de datos
Normalización de datos

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What roles can I use the Python Pandas Online Test for?

Desarrollador de Python
Ingeniero de datos de Python
Analista de datos
Científico de datos
Ingeniero de datos
Ingeniero de aprendizaje automático
Administrador de base de datos

How is the Python Pandas 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

Remodelar datos utilizando pandas
Integrar Python con otras tecnologías
Optimización de tuberías de procesamiento de datos en Python
Depuración y solución de problemas de problemas relacionados con los datos
Procesando eficientemente grandes conjuntos de datos
Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al análisis de datos
Implementación de acceso a datos y medidas de seguridad
Construyendo paneles de datos interactivos
Automatizar flujos de trabajo de análisis de datos
Colaboración con equipos interfuncionales para la toma de decisiones basadas en datos

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Los gerentes de contratación sintieron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tenían mejores puntajes y diferenciarse de aquellos que no obtuvieron tan buenos puntajes. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la selección de Adaface.

85%

Reducción en el tiempo de detección

Ver estudio de caso completo

Python Pandas 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.