Comment le test de science des données aide-t-il les recruteurs à dépister les candidats?

Le test en ligne de science des données aide les recruteurs et les gestionnaires d'embauche à identifier les candidats qualifiés à partir d'un pool de curriculum vitae et aide à prendre des décisions d'embauche objectives. Il réduit les frais généraux administratifs de l'interview de trop de candidats et économise du temps d'ingénierie coûteux en filtrant les candidats non qualifiés. Les écrans de test de science des données ADAFACE Les candidats aux compétences typiques recherchent dans un data scientist: Expertise avec R Tools, Python et Techniques d'apprentissage automatique Capacité à nettoyer et à préparer des données pour l'analyse Expérience de construction de modèles d'apprentissage automatique robustes Compréhension des modèles de régression linéaire et non linéaire Expérience avec l'analyse exploratoire des données et l'analyse de régression Expertise avec les outils de visualisation des données Les informations générées à partir de cette évaluation peuvent être utilisées par les recruteurs et les gestionnaires d'embauche pour identifier les meilleurs candidats pour le rôle. Les fonctionnalités anti-chétion vous permettent d'être à l'aise avec la réalisation d'évaluations en ligne. Le test de science des données est idéal pour aider les recruteurs à identifier les candidats qui ont les compétences techniques pour bien faire au travail.

Data Science Assessment Test

About the test:

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

Covered skills:

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

Machine Learning Techniques
Data Science Aptitude
Exploratory Data Analysis
Statistics

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9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Le test en ligne de science des données aide les recruteurs et les gestionnaires d'embauche à identifier les candidats qualifiés à partir d'un pool de curriculum vitae et aide à prendre des décisions d'embauche objectives. Il réduit les frais généraux administratifs de l'interview de trop de candidats et économise du temps d'ingénierie coûteux en filtrant les candidats non qualifiés.

Les écrans de test de science des données ADAFACE Les candidats aux compétences typiques recherchent dans un data scientist:

Expertise avec R Tools, Python et Techniques d'apprentissage automatique
Capacité à nettoyer et à préparer des données pour l'analyse
Expérience de construction de modèles d'apprentissage automatique robustes
Compréhension des modèles de régression linéaire et non linéaire
Expérience avec l'analyse exploratoire des données et l'analyse de régression
Expertise avec les outils de visualisation des données

Les informations générées à partir de cette évaluation peuvent être utilisées par les recruteurs et les gestionnaires d'embauche pour identifier les meilleurs candidats pour le rôle. Les fonctionnalités anti-chétion vous permettent d'être à l'aise avec la réalisation d'évaluations en ligne. Le test de science des données est idéal pour aider les recruteurs à identifier les candidats qui ont les compétences techniques pour bien faire au travail.

Reason #2

No trick questions

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

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

Why we started Adaface ->

Reason #3

Non-googleable questions

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

These are just a small sample from our library of 10,000+ questions. The actual questions on this Data Science Assessment Test will be non-googleable.

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

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

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

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

With Adaface, we were able to optimise our initial screening process by upwards of 75%, freeing up precious time for both hiring managers and our talent acquisition team alike!

Brandon Lee, Head of People, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Reason #6

1 click candidate invites

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

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

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

Reason #7

Detailed scorecards & comparative results

Reason #8

High completion rate

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

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

Reason #9

Advanced Proctoring

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

Data Scientist
Data Science Engineer
Data Analyst
Machine Learning Engineer
Statistician

What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Enseignement supervisé

Apprentissage non supervisé

Matrice de confusion

Descente graduelle

Statistiques

Précision

Classification

filtrage collaboratif

Rappeler

sélection de fonctionnalité

Probabilité

filtrage collaboratif

K-nearest voisin (K-NN)

Apprentissage automatique

Bayes naïf

Exploration de données

valeurs propres

Les arbres de classification et de régression (CART)

Systèmes de recommandation

Valeur p

Visualisation de données

Les réseaux de neurones

Nuchy

Régression linéaire

Roc

Distrbution exponentielle

Arbres de décision

Pandas

Frontière de décision

Distribution normale

Courbe d'ajustement

Distribution binomiale

Cuivré

Théorème de Baye

Distribution de Poisson

Scikit Learn

Cauchy Distribution

Multicolinéarité

Aberrements

Méthodes de réduction des dimensions

analyse multivariée

Algèbre linéaire

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The hiring managers felt that through the technical questions that they asked during the panel interviews, they were able to tell which candidates had better scores, and differentiated with those who did not score as well. They are highly satisfied with the quality of candidates shortlisted with the Adaface screening.

85%

reduction in screening time

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FAQs

À quel type de questions le test en ligne des sciences des données contienne-t-il?

Le test de science des données évalue le niveau de compétence en cours d'emploi des candidats avec des questions basées sur un scénario axées sur la capacité du candidat à:

Nettoyer les données et rechercher des anomalies
Utilisez des données de train / test et une validation croisée K-Fold pour construire des modèles robustes
Faire des prédictions en utilisant la régression linéaire, la régression polynomiale et la régression multivariée
Classifier les données à l'aide du clustering K-means, de support Vector Machines (SVM), KNN, des arbres de décision, des Bayes naïfs et PCA
Lire une matrice de confusion
Comprendre le compromis et le sur-ajustement du biais / variance
Utilisez l'élimination vers l'arrière, la sélection directe et les méthodes d'élimination bidirectionnelles pour créer des modèles statistiques
Transformer les variables indépendantes et dériver de nouvelles variables indépendantes à des fins de modélisation
Vérifiez la multicolinéarité
Comprendre et prévenir la détérioration du modèle

Comment le test sera-t-il personnalisé pour les scientifiques des données seniors?

En plus des sujets mentionnés ci-dessus, les tests pour les scientifiques des données seniors incluent également des questions sur des sujets avancés comme:

Manipulation avancée des données pour générer des informations à partir de grands ensembles de données non structurés
Ingénierie des fonctionnalités
réglage hyperparamètre
Apprentissage par renforcement
Réduction de la dimensionnalité
Analyse statistique avancée

Le test de science des données évalue-t-il l'aptitude des sciences des données ou les technologies spécifiques?

La version prête à l'emploi de ce test se concentre sur l'aptitude à la science des données - la probabilité, les statistiques et l'apprentissage automatique. Si vous cherchez à tester des technologies spécifiques, vous pouvez demander une version personnalisée de ce test.

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Oui absolument. Les évaluations personnalisées sont configurées en fonction de votre description de poste et comprendront des questions sur toutes les compétences indispensables que vous spécifiez.

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Nous avons les fonctionnalités anti-modification suivantes en place:

Questions non googléables
IP Proctoring
Proctoring Web
Proctoring webcam
Détection du plagiat
navigateur sécurisé

En savoir plus sur les fonctionnalités de Proctoring.

Comment interpréter les résultats des tests?

La principale chose à garder à l'esprit est qu'une évaluation est un outil d'élimination, pas un outil de sélection. Une évaluation des compétences est optimisée pour vous aider à éliminer les candidats qui ne sont pas techniquement qualifiés pour le rôle, il n'est pas optimisé pour vous aider à trouver le meilleur candidat pour le rôle. Ainsi, la façon idéale d'utiliser une évaluation consiste à décider d'un score de seuil (généralement 55%, nous vous aidons à bencher) et à inviter tous les candidats qui marquent au-dessus du seuil pour les prochains cycles d'entrevue.

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque évaluation ADAFACE est personnalisée à votre description de poste / Persona de candidats idéaux (nos experts en la matière choisiront les bonnes questions pour votre évaluation de notre bibliothèque de 10000+ questions). Cette évaluation peut être personnalisée pour tout niveau d'expérience.

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Oui, cela vous permet de comparer les candidats. Les options pour les questions du MCQ et l'ordre des questions sont randomisées. Nous avons Anti-Cheating / Proctoring en place. Dans notre plan d'entreprise, nous avons également la possibilité de créer plusieurs versions de la même évaluation avec des questions de niveaux de difficulté similaires.

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Non. Malheureusement, nous ne soutenons pas les tests de pratique pour le moment. Cependant, vous pouvez utiliser nos exemples de questions pour la pratique.

Quel est le coût de l'utilisation de ce test?

Vous pouvez consulter nos plans de prix.

Puis-je obtenir un essai gratuit?

Oui, vous pouvez vous inscrire gratuitement et prévisualiser ce test.

Je viens de déménager dans un plan payant. Comment puis-je demander une évaluation personnalisée?

Voici un guide rapide sur Comment demander une évaluation personnalisée sur Adaface.

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High completion rate

Advanced Proctoring

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

What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

FAQs

À quel type de questions le test en ligne des sciences des données contienne-t-il?

Comment le test sera-t-il personnalisé pour les scientifiques des données seniors?

Le test de science des données évalue-t-il l'aptitude des sciences des données ou les technologies spécifiques?

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Comment interpréter les résultats des tests?

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Quel est le coût de l'utilisation de ce test?

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