Informatica Data Quality Online Test

The Test de qualité des données 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:

• Techniques de masquage des données pour protéger les informations sensibles
• Création de sous-ensembles représentatifs plus petits de plus grands ensembles de données
• Capacité à créer des données de test réalistes pour divers scénarios
• Mesure dans la simulation et le test des règles de qualité des données pour garantir l'exactitude
• Compétence pour générer des données de test séquentielles ou ordonnées
• Capacité à générer des données de test basées sur un dictionnaire prédéfini
• Compréhension des concepts et techniques de qualité des données
• Compétence pour identifier et corriger les erreurs ou les incohérences dans les données
• Maîtrise de l'application des règles de normalisation pour garantir des données cohérentes

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.

• Masking des données

  Le masquage des données est le processus de remplacement des informations sensibles par des données fictives, tout en préservant la structure globale, la convivialité et la fonctionnalité des données d'origine. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à protéger les données sensibles et à garantir la conformité aux réglementations de sécurité des données.

• Sous-ensemble de données

  Les données se réfèrent au processus de création d'un Échantillon plus petit et représentatif d'un ensemble de données plus grand. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la compétence du candidat dans l'extraction de sous-ensembles pertinents de données à des fins d'analyse ou de test, ce qui peut aider à optimiser les performances et à réduire les exigences des ressources.

• Génération de données </h4> <p. > La génération de données implique la création de données synthétiques qui imitent les données du monde réel. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à générer de grands volumes de données de test pour divers scénarios, tels que les tests de performance, sans s'appuyer sur les données de production. </p> <h4> Simulator de règle </h4> <P > Un simulateur de règle est un outil utilisé pour tester et valider les règles de qualité des données et leur impact sur les ensembles de données. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la compétence du candidat dans la simulation et la vérification des règles de qualité des données, assurant la précision, l'exhaustivité et la validité des données. </p> <h4> Génération de données de séquence

  La génération de données implique la génération de valeurs séquentielles, telles que des identifiants ou des horodatages uniques, dans un ordre spécifique. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à générer des séquences de données ordonnées, qui peuvent être utiles pour maintenir l'intégrité et la cohérence des données dans diverses applications.

• Génération de données du dictionnaire </h4> <P > La génération de données du dictionnaire est le processus de création de données basées sur des listes prédéfinies ou des dictionnaires contenant des valeurs spécifiques. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la compétence du candidat dans la génération de données qui adhèrent aux normes ou critères prédéfinis, facilitant l'analyse et les comparaisons des données. </p> <h4> Qualité des données

  La qualité des données se réfère à Le niveau de précision, d'exhaustivité, de cohérence et de fiabilité des données. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la compréhension du candidat des concepts de qualité des données et sa capacité à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des données, en assurant la fiabilité et la convivialité des données au sein d'une organisation.

• Profilage de données </ / / H4> <p> Le profilage des données consiste à analyser et à comprendre la structure, le contenu et la qualité des données. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer l'expertise du candidat pour évaluer avec précision la qualité des données, identifier les anomalies de données et fournir un aperçu des modèles de données, ce qui est crucial pour prendre des décisions basées sur les données. </p> <h4> Le nettoyage des données

  Le nettoyage des données est le processus d'identification et de correction des données erronées, incomplètes ou non pertinentes. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à identifier et à rectifier les problèmes de qualité des données, en garantissant la précision des données, la cohérence et l'intégrité avant l'analyse ou l'intégration avec d'autres systèmes.

• Standardisation des données </H4 > <p> La normalisation des données consiste à transformer les données en un format cohérent et prédéfini, généralement conforme à des règles ou des directives spécifiques. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la compétence du candidat dans la conversion des données en un format uniforme, facilitant l'intégration des données, la comparabilité et la gestion efficace des données. </p> <h4> Détection en double

  Détection en double est le processus d'identification et de supprimer des enregistrements en double dans un ensemble de données. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à développer des algorithmes ou des techniques pour détecter et éliminer les données en double, améliorer la précision des données et réduire la redondance.

• Validation des données

  La validation est le processus de garantie que les données adhèrent aux règles, contraintes ou exigences prédéfinies. Cette compétence doit être mesurée dans le test pour évaluer l'expertise du candidat dans la validation des données par rapport aux critères spécifiés, la détection des erreurs ou des incohérences, et d'assurer la fiabilité, l'intégrité et l'adhésion des données.

• 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 de qualité des données Informatica to be based on.

  Masquage des données

  Protection sensible des données

  Génération de sous-ensembles de données

  Génération de données de test

  Règles de validation des données

  Simulation de règles complexes

  Génération de données séquentielles

  Génération de données de dictionnaire

  Qualité des données

  Profilage de données

  Nettoyage des données

  Standardisation des données

  Détection en double

  La validation des données

  Enrichissement des données

  Évaluation de la qualité des données

  Métriques de qualité des données

  Méthodes de profilage des données

  Techniques de nettoyage des données

  Analyse de la lignée des données

  Détection d'anomalies de données

  Tableaux de bord de qualité des données

  Dimensions de qualité des données

  Algorithmes de correspondance des données

  Règles de normalisation des données

  Techniques de validation des données

  Méthodes d'enrichissement des données

  Stratégies de masquage des données

  Techniques de sous-ensemble de données

  Algorithmes de génération de données

  Scénarios de simulation de règle

  Modèles de génération de données de séquence

  Sources de génération de données du dictionnaire

  Algorithmes de détection en double

  Cadres de qualité des données

  Outils de profilage de données

  Logiciel de nettoyage des données

  Bibliothèques de normalisation des données

  Outils de validation des données

  API d'enrichissement des données

  Meilleures pratiques de masquage des données

  Optimisation des sous-ensembles de données

  Performances de génération de données

  Précision de la simulation de règle

  Efficacité de génération de données de séquence

  Personnalisation de la génération de données du dictionnaire

  Précision de détection en double

  Robustesse de validation des données

  Intégration d'enrichissement des données

  Règlements de masquage des données

  Automatisation du profilage des données

  Bases de données de nettoyage des données

  Modèles de normalisation des données

  Cadres de validation des données

  Stratégies d'enrichissement des données

• Développeur de qualité de données Informatica
• Développeur ETL - Informatica / Data Quality
• Analyste principal de la qualité des données Informatica
• Consultant de la qualité des données du cloud Informatica (CDQ)
• Développeur d'application de qualité des données 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

• Identifier et gérer les enregistrements en double dans un ensemble de données
• Valider les données contre les règles ou critères prédéfinis
• Améliorer les données existantes avec des informations supplémentaires
• Principes et pratiques de gouvernance des données
• Intégrer les données de plusieurs sources
• Concevoir et maintenir des solutions d'entreposage de données
• Compréhension des processus et des outils ETL
• Compétence pour écrire des requêtes et scripts de base de données complexes