Why you should use Numpy Online Test?

The Test numpy en ligne 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: Création de tableau Indexation et tranchage du tableau Opérations de tableau Fonctions mathématiques Algèbre linéaire La gestion des fichiers Diffusion Optimisation des performances Intégrer Numpy à Python Manipulation de données avec Numpy

Numpy Online Test

About the test:

Le test en ligne Numpy utilise des questions à choix multiples pour évaluer les connaissances et les compétences d'un candidat liées aux tableaux et opérations Numpy, à l'indexation et au tranchage, à l'algèbre et aux statistiques linéaires, à la diffusion, aux ufuncs et à la vectorisation, et à l'entrée et à la sortie des données. Le test vise à évaluer la compétence du candidat dans Numpy et sa capacité à appliquer des techniques de calcul numérique et d'analyse des données à l'aide de Python.

Covered skills:

Création de tableau
Opérations de tableau
Algèbre linéaire
Diffusion

Indexation et tranchage du tableau
Fonctions mathématiques
La gestion des fichiers
Optimisation des performances

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9 reasons why

Adaface Numpy Test is the most accurate way to shortlist Développeur Pythons

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Numpy 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:

Capable de créer et de manipuler efficacement les tableaux en utilisant Numpy
Compréhension approfondie des concepts d'indexation et de découpage des tableaux
Compétent pour effectuer diverses opérations de tableau
À l'aise de travailler avec les fonctions mathématiques et d'effectuer des calculs mathématiques à l'aide de Numpy
Fort compréhension des concepts et applications d'algèbre linéaire dans Numpy
Familiarité avec les données de gestion des fichiers et de lecture / écriture à l'aide de Numpy
Compréhension de la diffusion dans Numpy et ses avantages
Capable d'optimiser les performances et d'améliorer la vitesse d'exécution des calculs numpy

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

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

🧐 Question
Medium Array Manipulation and Summation Array Manipulation Mathematical Operations	Try practice test
Consider the following code snippet: What will be the value of G after executing the code?
Medium Matrix Eigenvalues and Diagonalization Linear Algebra Matrix Operations	Try practice test
Consider the following code snippet: After running this code, which of the following statements is true regarding the B matrix?
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.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Array Manipulation and Summation Array Manipulation Mathematical Operations	2 mins NumPy	Try practice test
Consider the following code snippet: What will be the value of G after executing the code?
	Medium Matrix Eigenvalues and Diagonalization Linear Algebra Matrix Operations	3 mins NumPy	Try practice test
Consider the following code snippet: After running this code, which of the following statements is true regarding the B matrix?
	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.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Array Manipulation and Summation Array Manipulation Mathematical Operations	NumPy	Medium	2 mins	Try practice test
Consider the following code snippet: What will be the value of G after executing the code?
	Matrix Eigenvalues and Diagonalization Linear Algebra Matrix Operations	NumPy	Medium	3 mins	Try practice test
Consider the following code snippet: After running this code, which of the following statements is true regarding the B matrix?
	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.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Avec Adaface, nous avons pu optimiser notre processus de sélection initiale de plus de 75 %, libérant ainsi un temps précieux tant pour les responsables du recrutement que pour notre équipe d'acquisition de talents !

Brandon Lee, Chef du personnel, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test numpy en ligne 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 numpy en ligne 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 Numpy Assessment Test

Why you should use Pre-employment Numpy Online Test?

The Test numpy en ligne 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:

Création de tableau
Indexation et tranchage du tableau
Opérations de tableau
Fonctions mathématiques
Algèbre linéaire
La gestion des fichiers
Diffusion
Optimisation des performances
Intégrer Numpy à Python
Manipulation de données avec Numpy

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 Numpy Online Test?

Création du tableau
La création du tableau fait référence au processus d'initialisation des tableaux avec des données. Il comprend des fonctions telles que np.array (), np.zeros (), np.ones () et np.arange () qui permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de formes souhaitées et de les remplir de valeurs spécifiques. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la capacité du candidat à créer et à manipuler efficacement les réseaux, ce qui est essentiel dans de nombreuses tâches de manipulation et d'analyse des données.
Indexation et tranchage de réseau
Indexation du tableau et l'élimination implique l'accès et l'extraction d'éléments ou de parties spécifiques d'un tableau. La bibliothèque Numpy fournit diverses techniques d'indexation telles que l'indexation du tableau entier, l'indexation booléenne du tableau et l'indexation avancée à l'aide entières ou des tableaux d'indices. L'évaluation de cette compétence dans le test permet d'évaluer la compétence du candidat dans l'extraction et la manipulation de données de tableau basées sur des exigences spécifiques.
Opérations de tableau
Les opérations de tableau se réfèrent aux opérations mathématiques et logiques effectuées sur les tableaux, tels que l'addition, la soustraction, la multiplication, la division, l'exponentiation et les comparaisons. Ces opérations peuvent être effectuées en termes d'élément ou en termes de matrice, ce qui permet un calcul efficace sur les grands ensembles de données. L'inclusion de cette compétence dans le test aide à mesurer la capacité d'un candidat à effectuer des opérations de base de tableau, qui sont fondamentales dans l'analyse des données et l'informatique scientifique.
Fonctions mathématiques
Les fonctions mathématiques dans Numpy incluent diverses mathématiques mathématiques Des opérations comme les fonctions trigonométriques, les fonctions logarithmiques, les fonctions exponentielles et les fonctions statistiques. Ces fonctions permettent un calcul et une manipulation efficaces des données numériques dans les tableaux. L'évaluation de cette compétence dans le test aide à évaluer la compréhension et l'application d'un candidat des fonctions mathématiques pour le traitement et l'analyse des données.
L'algèbre linéaire
L'algèbre linéaire dans Numpy implique des opérations liées aux vecteurs, aux matrices, et les équations linéaires. Il comprend des fonctions pour la multiplication matricielle, l'inversion matricielle, la recherche de valeurs propres et les vecteurs propres, la résolution d'équations linéaires et la récompense de matrice. La mesure de cette compétence dans le test aide à déterminer les connaissances et la compétence d'un candidat dans les opérations d'algèbre linéaire essentielles utilisées dans divers domaines tels que l'apprentissage automatique et l'informatique scientifique.
Gestion des fichiers
Gestion des fichiers dans Numpy fait référence à la possibilité de lire et d'écrire des données de tableau depuis et aux fichiers externes. Numpy fournit des fonctions comme np.loadtxt () et np.savetxt () qui permettent des tableaux de lecture et d'écriture dans différents formats de fichiers. L'évaluation de cette compétence dans le test aide à évaluer la capacité d'un candidat à gérer les données stockées dans des fichiers, ce qui est crucial dans les tâches de traitement et d'analyse des données réelles.
Broadcasting
La diffusion est une puissante Caractéristique Numpy qui permet d'effectuer des opérations arithmétiques entre des tableaux de différentes formes. Il élimine le besoin de boucles explicites et permet un calcul efficace avec des tableaux de différentes tailles. Tester cette compétence aide à mesurer la compréhension et l'utilisation d'un candidat de la radiodiffusion, ce qui est essentiel pour éviter la complexité du code inutile et améliorer l'efficacité de calcul.
Optimisation des performances
L'optimisation des performances dans Numpy implique la mise en œuvre de techniques à Améliorez l'efficacité et la vitesse des calculs. Cela peut inclure des opérations de vectorisation, en utilisant des fonctions Numpy optimisées, en utilisant des types de données appropriés et en utilisant des algorithmes adaptés aux performances. L'évaluation de cette compétence dans le test aide à déterminer la capacité d'un candidat à optimiser l'exécution du code, ce qui est crucial lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de tâches intensives en calcul.
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 numpy en ligne to be based on.
Création de tableau
Indexation
Tranche du tableau
Opérations de tableau
Fonctions mathématiques
Algèbre linéaire
La gestion des fichiers
Diffusion
Optimisation des performances
Remodelage du tableau
Concaténation du tableau
Fractionnement du tableau
Tri des tableaux
Filtrage du tableau
Transposition du tableau
Empilement de tableau
Règles de diffusion de tableaux
Multiplication matricielle
Valeurs propres et vecteurs propres
Décomposition de valeur singulière
Vectorisation
Opérations sur les éléments
Produit scalaire
Produit croisé
Transposer
Inverse
Intégration Matplotlib
Génération de nombres aléatoires
Accès et mises à jour du tableau
Comparaison du tableau
Masquage de réseau
Normes vectorielles
Déterminant matriciel
Produit Kronecker
Lecture de fichiers
Rédaction de fichiers
Règles de diffusion
Array Elementwise Operations
Réduction du tableau
Diffusion de la table
Règles de diffusion de tableaux
Profilage de performance
Gestion de la mémoire
Traitement parallèle
Mise en cache
Vérification du tableau
Itération
Carrelage
Répartiage du tableau
Mélange de tableau
Synchronisation du tableau
Allocation de mémoire de tableau
Génération de cas de test

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What roles can I use the Numpy Online Test for?

Développeur Python
Développeur Numpy
Analyste de données
Data scientifique
Ingénieur d'apprentissage automatique

How is the Numpy 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

Gestion des erreurs dans Numpy
Travailler avec des tableaux multidimensionnels
Comprendre les règles de diffusion
Implémentation d'opérations d'algèbre linéaire
Gérer les grandes données avec Numpy
Optimisation du code nupy pour l'efficacité
Utilisation de Numpy pour l'informatique scientifique
Gestion de la mémoire dans Numpy
Traitement parallèle dans Numpy
Techniques de manipulation avancées

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Les responsables du recrutement ont estimé que grâce aux questions techniques qu'ils ont posées lors des entretiens avec le panel, ils étaient en mesure de déterminer quels candidats avaient obtenu de meilleurs scores et de se différencier de ceux qui avaient obtenu de moins bons résultats. Ils sont très satisfait avec la qualité des candidats présélectionnés lors de la sélection Adaface.

85%

réduction du temps de dépistage

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Numpy Hiring Test FAQ

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.