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⌘ K

About the test:

L'évaluation ETL Le test évalue la capacité d'un candidat à identifier les outils utilisés pour extraire les données, fusionner les données extraites logiquement ou physiquement, définissez des transformations pour s'appliquer aux données source pour créer les données contextuelles et décrire les méthodes de chargement des données dans le système de destination.

Covered skills:

  • Automatiser les travaux ETL
  • Architecture de l'entrepôt de données
  • Types d'accès aux données
  • Schémas d'étoiles et de flocon de neige
  • ETL vs ELT
  • Pipelines de données
  • Couches d'entrepôt de données
  • La modélisation des données
  • Transformation des données

9 reasons why
9 reasons why

Adaface ETL Test is the most accurate way to shortlist Développeur ETLs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The ETL Assessment 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:

  • Capable de concevoir et d'automatiser les travaux ETL pour extraire, transformer et charger des données efficacement
  • Compétent dans la création de pipelines de données pour déplacer et transformer les données entre les systèmes
  • Compréhension de l'architecture de l'entrepôt de données et de ses composants clés
  • Connaissance des différentes couches dans un système d'entrepôt de données, telles que les données brutes, la zone de mise en scène et les marts de données
  • Familiarité avec divers types d'accès aux données, tels que le traitement par lots, le streaming en temps réel et le chargement incrémentiel
  • Expertise dans les techniques et pratiques de modélisation des données
  • Capacité à concevoir des schémas d'étoiles et de flocon de neige pour une représentation efficace des données
  • Compétent dans les techniques de transformation des données pour assurer la qualité et la cohérence des données
  • Compréhension des différences entre les approches ETL et ELT dans l'intégration des données
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

Ce ne sont qu'un petit échantillon de notre bibliothèque de plus de 10 000 questions. Les questions réelles à ce sujet Test d'évaluation ETL ne sera pas googleable.

🧐 Question

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

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Solve
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
Solve
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
Solve
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.

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.
🧐 Question🔧 Skill

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

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Solve

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Solve

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Solve

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Solve

Hard

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

2 mins

SQL
Solve

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Solve

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Solve

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Solve

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
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
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
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Solve
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Solve
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Solve
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Solve
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Solve
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
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
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Avec Adaface, nous avons pu optimiser notre processus de dépistage initial de plus de 75%, libérant un temps précieux pour les gestionnaires d'embauche et notre équipe d'acquisition de talents!


Brandon Lee, Chef des gens, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test d'évaluation ETL 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 Test d'évaluation ETL 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 ETL Online Test

Why you should use Pre-employment ETL Assessment Test?

The Test d'évaluation ETL 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:

  • Automatisation des travaux ETL
  • Conception et implémentation de pipelines de données
  • Comprendre et optimiser l'architecture de l'entrepôt de données
  • Travailler avec différentes couches d'un entrepôt de données
  • Utilisation de divers types d'accès aux données
  • Implémentation de techniques efficaces de modélisation des données
  • Créer des schémas de flocon d'étoiles et de neige
  • Transformations et nettoyage des données
  • Distinguer les processus ETL et ELT
  • Dépannage et gestion des exceptions dans les flux de travail ETL

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 ETL Assessment Test?

  • Automatiser les travaux ETL

    Automatiation des travaux ETL (extraire, transformation, charge) impliquent la création de flux de travail ou de scripts pour rationaliser le processus d'extraction des données de diverses sources, de la transformer en format approprié et de le charger en un système cible. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à optimiser les processus de chargement des données, à réduire les efforts manuels et à améliorer l'efficacité globale de l'intégration des données.

  • Les pipelines de données

    Les pipelines de données se réfèrent à Une série de processus et de flux de travail qui collectent, transforment et déplacent les données d'un système à un autre. Il s'agit d'extraire des données de plusieurs sources, d'effectuer les transformations et de validations nécessaires et de la livrer à une destination cible. La mesure de cette compétence aide à évaluer la compétence du candidat dans la conception de pipelines de données efficaces et évolutives pour assurer un flux et une intégration de données lisses.

  • Architecture d'entrepôt de données

    L'architecture de l'entrepôt de données fait référence à l'organisation et à la structure de la structure de un système d'entrepôt de données. Il englobe divers composants tels que les sources de données, la collecte de données, le stockage, la modélisation des données et les couches d'accès. L'évaluation de cette compétence permet aux recruteurs d'évaluer les connaissances du candidat sur la conception d'une architecture efficace qui répond aux exigences de l'entreprise, permet une analyse des données et prend en charge une récupération efficace des données.

  • Les couches d'entrepôt de données

    Couches d'entrepôt de données représentent les différents niveaux d'abstraction de données dans un système d'entrepôt de données. Ces couches comprennent la zone de mise en scène, l'entrepôt de données et la couche de présentation. L'évaluation de cette compétence aide à déterminer la compréhension du candidat de la façon dont les données sont organisées et stockées dans chaque couche, et comment ces couches interagissent pour permettre une récupération et une analyse faciles de données.

  • Types d'accès aux données

    Données Les types d'accès se réfèrent aux différentes méthodes et protocoles utilisés pour récupérer les données d'un entrepôt de données. Il s'agit notamment de l'OLAP (traitement analytique en ligne), de l'OLTP (traitement des transactions en ligne) et des outils de rapport. La mesure de cette compétence aide à évaluer la familiarité du candidat avec différentes méthodes d'accès aux données et sa capacité à choisir la méthode appropriée en fonction des exigences des tâches d'analyse des données ou de rapports.

  • Modélisation des données

    La modélisation est le processus de création d'une représentation conceptuelle ou logique de la structure, des relations et des contraintes d'une base de données. Il s'agit de concevoir les tables, les colonnes et les relations qui définissent comment les données sont stockées et organisées. Cette compétence est évaluée dans le test pour déterminer la capacité du candidat à concevoir des modèles de données efficaces qui facilitent la récupération, l'analyse et les rapports efficaces des données.

  • Star et Snowflake schémas

    schémas d'étoiles et de flocon de neige sont deux techniques de modélisation des données populaires utilisées dans l'entreposage de données. Le schéma d'étoile organise les données en une table de faits centrale avec plusieurs tables de dimension, tandis que le schéma de flocon de neige étend le schéma d'étoile en normalisant davantage les tables de dimension. La mesure de cette compétence aide les recruteurs à évaluer la compétence du candidat dans la création et le travail avec ces conceptions de schémas, qui sont couramment utilisées dans l'entreposage de données pour un stockage et une analyse efficaces de données.

  • Transformation des données

    Transformation des données. implique la modification ou la conversion des données de son format source en un format adapté au système cible ou à l'entrepôt de données. Ce processus peut inclure le nettoyage des données, l'agrégation, la fusion, la division ou la réalisation de calculs sur les données. L'évaluation de cette compétence aide à déterminer la capacité du candidat à manipuler et à transformer les données avec précision et efficacement, assurant l'intégrité et la qualité des données dans le processus ETL (extrait, transformée, charge).

  • 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 Test d'évaluation ETL to be based on.

    ETL Basics
    Extraction de données
    Transformation des données
    Chargement des données
    Pipelines de données
    Cadres ETL
    Optimisation ETL
    Outils ETL
    Concepts d'entrepôt de données
    Conception de l'entrepôt de données
    Architecture de l'entrepôt de données
    Données brutes
    Zone de transit
    Datamarts
    Types d'accès aux données
    Le traitement par lots
    Streaming en temps réel
    Chargement incrémentiel
    Techniques de modélisation des données
    Modélisation de la relation d'entité
    Modélisation dimensionnelle
    Schéma d'étoile
    Schéma de flocon de neige
    Techniques de transformation des données
    Mappage de données
    Nettoyage des données
    Intégration de données
    La cohérence des données
    ETL vs ELT
    Performance de l'entrepôt de données
    Sécurité de l'entrepôt de données
    Outils d'entreposage de données
    Tests ETL
    Documentation ETL
    Modifier la capture de données
    Modèles d'intégration de données
    ETL meilleures pratiques
    Profilage de données
    Gestion des erreurs ETL
    Gestion des métadonnées
    Traitement parallèle
    Gestion de la qualité des données
    Surveillance ETL
    Lignée de données
    Dignon des performances ETL
    Schémas d'entrepôt de données
    Gestion des données de référence
    Changeant lentement les dimensions
    Data Mart Design
    Tables de fait et de dimension
    Gouvernance des entrepôts de données
    Outils et techniques ELT
    Outils de modélisation des données
    Entrepôts de données dans le cloud

What roles can I use the ETL Assessment Test for?

  • Développeur ETL
  • Analyste ETL
  • Développeur ETL senior
  • ETL plomb
  • Ingénieur principal (ETL)
  • Développeur de phase de données
  • Développeur Informatica ETL
  • Ingénieur de données - ETL
  • Développeur BI

How is the ETL Assessment 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

  • Développer et maintenir la documentation de l'entrepôt de données
  • Optimisation des performances et de l'évolutivité de l'ETL
  • Implémentation de techniques d'ingestion et de réplication des données
  • Comprendre et appliquer des techniques de charge de transformation d'extrait
  • Effectuer un profilage de données et une assurance qualité
  • Implémentation de modélisation dimensionnelle pour l'entrepôt de données
  • Construire et maintenir des pipelines d'intégration de données
  • Concevoir des processus de transformation de données efficaces
  • Travailler avec des outils et techniques de visualisation des données
  • Implémentation de la capture des données du changement et de l'intégration des données en temps réel
Singapore government logo

Les responsables du recrutement ont estimé que grâce aux questions techniques qu'ils posaient lors des entretiens du panel, ils ont pu dire quels candidats avaient de meilleurs scores et se différenciaient de ceux qui ne marquaient pas aussi bien. Ils sont très satisfait avec la qualité des candidats présélectionnés avec le dépistage de l'ADAFACE.


85%
réduction du temps de dépistage

ETL Hiring Test FAQ

Puis-je évaluer d'autres compétences pertinentes comme SQL dans le même test?

Oui. Nous soutenons le dépistage de plusieurs compétences en un seul test. Vous pouvez consulter notre test SQL standard pour comprendre quel type de questions nous utilisons pour évaluer les compétences SQL. Une fois que vous vous inscrivez à n'importe quel plan, vous pouvez demander une évaluation personnalisée qui sera personnalisée à votre description de poste. L'évaluation personnalisée comprendra des questions pour toutes les compétences indispensables requises pour votre rôle ETL.

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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