Why you should use Python Pandas Online Test?

The Test Python Pandas makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects: Lire et écrire des données à l'aide de Python Manipulation de données à l'aide de pandas Analyse des données à l'aide de Python Nettoyage des données et prétraitement Visualisation des données avec des pandas Travailler avec les données de séries chronologiques à l'aide de pandas Regrouper et agréger les données avec des pandas Fusion et rejoindre des dataframes avec des pandas Gestion des données manquantes avec des pandas Appliquer des fonctions statistiques à l'aide de pandas

Python Pandas Online Test

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

Données de lecture et d'écriture Manipulation de données L'analyse des données Nettoyage des données et prétraitement Visualisation de données Travailler avec des données de séries chronologiques Regrouper et agréger les données Fusion et rejoindre des dataframes Gestion des données manquantes Application des fonctions statistiques Remodeler les données

About the test:

Le test en ligne Python Pandas évalue la capacité d'un candidat à travailler avec des données à l'aide de la bibliothèque Pandas dans Python. Il évalue la connaissance de la lecture et de la rédaction de données, de la manipulation des données, de l'analyse, du nettoyage, de la visualisation des données, de la gestion des données temporelles, du regroupement et de l'agrégation, de la fusion et de la jonction de données de données, de la gestion des données manquante, de l'application des fonctions statistiques et du remodelage des données.

Covered skills:

Données de lecture et d'écriture
L'analyse des données
Visualisation de données
Regrouper et agréger les données
Gestion des données manquantes
Remodeler les données

Manipulation de données
Nettoyage des données et prétraitement
Travailler avec des données de séries chronologiques
Fusion et rejoindre des dataframes
Application des fonctions statistiques

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9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Python Pandas Online Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

Lire et écrire des données efficacement à l'aide de pandas Python
Effectuer des opérations de manipulation de données à l'aide de pandas Python
Analyse des données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas
Données de nettoyage et de prétraitement à l'aide de pandas Python
Visualiser les données à l'aide de Python Pandas
Travailler avec les données de séries chronologiques dans Python Pandas
Regrouper et agréger les données à l'aide de pandas Python
Fusion et rejoindre des dataframes dans Python Pandas
Gestion des données manquantes à l'aide de pandas Python
Appliquer des fonctions statistiques sur les données à l'aide de pandas Python
Resserrer les données à l'aide de pandas Python

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 Python Pandas ne sera pas googleable.

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

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

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

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

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

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

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

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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Reason #8

High completion rate

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

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

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Python Pandas Assessment Test

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

The Test Python Pandas makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

Lire et écrire des données à l'aide de Python
Manipulation de données à l'aide de pandas
Analyse des données à l'aide de Python
Nettoyage des données et prétraitement
Visualisation des données avec des pandas
Travailler avec les données de séries chronologiques à l'aide de pandas
Regrouper et agréger les données avec des pandas
Fusion et rejoindre des dataframes avec des pandas
Gestion des données manquantes avec des pandas
Appliquer des fonctions statistiques à l'aide de pandas

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Données de lecture et d'écriture
Cette compétence implique la possibilité de lire et d'écrire des données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas. Il comprend des tâches telles que le chargement des données à partir de divers formats de fichiers (par exemple, CSV, Excel), l'extraction de colonnes ou de lignes spécifiques et de sauvegarder les données manipulées dans des fichiers. Cette compétence est importante à mesurer car la lecture et l'écriture des données sont un aspect fondamental de l'analyse des données et des flux de travail de manipulation, et être compétent dans cette compétence est essentiel pour travailler avec des ensembles de données du monde réel.
Manipulation des données </h4 du monde. > <p> La manipulation des données fait référence au processus de transformation et de modification des données pour la rendre adaptée à l'analyse. Il comprend des tâches telles que le filtrage des lignes en fonction de certaines conditions, la modification des types de données, la création de nouvelles colonnes, la manipulation des chaînes et la réalisation d'opérations mathématiques sur les données. Cette compétence doit être mesurée dans ce test car il s'agit d'un aspect crucial de l'analyse des données, permettant aux utilisateurs de transformer les données brutes en un format structuré et utilisable pour une analyse plus approfondie. </p> <h4> Analyse des données
L'analyse des données consiste à explorer et à donner un sens aux données, à identifier les modèles, les corrélations et les tendances et à extraire des informations significatives. Il comprend des tâches telles que le calcul des statistiques sommaires, le calcul des fréquences, la réalisation d'agrégations et l'application des fonctions statistiques. La mesure de cette compétence dans le test est importante car elle évalue la capacité du candidat à appliquer diverses techniques d'analyse des données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, déterminant ainsi leur compétence dans l'analyse et l'interprétation des données.
Nettoyage des données et prétraitement </ H4 > <p> Le nettoyage et le prétraitement des données impliquent l'identification et la gestion des données manquantes ou incorrectes, la suppression des doublons, le traitement des valeurs aberrantes, la normalisation des données et la réalisation d'autres opérations de nettoyage des données. Cette compétence est essentielle pour assurer l'intégrité et la précision des données avant de procéder à une analyse supplémentaire. La mesure de cette compétence dans le test aide à évaluer efficacement la capacité du candidat à nettoyer et à prétraiter efficacement les données, ce qui est une étape critique du processus d'analyse des données. </p> <h4> Visualisation des données
La visualisation des données fait référence à la représentation de la représentation Les données dans un format visuel, telles que les graphiques, les graphiques et les cartes, pour faciliter la compréhension et la communication des informations. Il comprend des tâches telles que la création de parcelles, la personnalisation des visualisations, l'ajout d'étiquettes, de couleurs et de légendes et de visualiser les tendances et les relations dans les données. La mesure de cette compétence dans le test fournit un aperçu de la capacité du candidat à représenter visuellement des données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, ce qui est important pour la narration et la présentation de données efficaces.
Travailler avec les données de séries chronologiques </h4> <P > Travailler avec des données de séries chronologiques implique la gestion et l'analyse des données qui sont commandées et indexées par l'heure ou la date. Il comprend des tâches telles que l'indexation basée sur le temps, le rééchantillonnage des données à différentes fréquences, le calcul des statistiques de roulement et le travail avec les opérations liées au temps. La mesure de cette compétence dans le test évalue la capacité du candidat à travailler avec des données de séries chronologiques à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, qui est cruciale dans des domaines tels que la finance, l'analyse boursière et les prévisions. </p> <h4> regrouper et agréger les données < / h4> <p> Le regroupement et l'agrégation des données impliquent le regroupement des données par une ou plusieurs variables catégorielles, puis en appliquant des fonctions agrégées pour calculer les statistiques sommaires au sein de chaque groupe. Il comprend des tâches telles que le regroupement des données par des colonnes spécifiques, la réalisation de calculs agrégés tels que la moyenne, la somme, le nombre et l'application de fonctions d'agrégation personnalisées. La mesure de cette compétence dans le test évalue la compétence du candidat dans le regroupement et la résumé efficacement les données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, qui est essentielle pour l'analyse des données et la génération d'informations. </p> <h4> La fusion et la jonction de Dataframes
La fusion et l'adhésion aux dataframes consiste à combiner plusieursfrèmes de données basés sur des colonnes ou des index courants, créant ainsi une nouvelle enfance de données qui contient toutes les informations des ensembles de données fusionnés. Il comprend des tâches telles que les jointures intérieures et extérieures, la fusion de plusieurs clés, la concaténation des dataframes verticalement ou horizontalement, et la gestion des noms de colonnes qui se chevauchent. La mesure de cette compétence dans le test évalue la capacité du candidat à fusionner et à rejoindre Dataframes avec précision et efficacement à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, qui est une compétence vitale pour intégrer et harmoniser les données de différentes sources.
Gestion des données manquantes </ / H4> <p> Gestion des données manquantes implique d'identifier, d'analyser et de remplir des valeurs manquantes ou de supprimer des lignes / colonnes avec des données manquantes. Il comprend des tâches telles que la détection des valeurs manquantes, l'imputation de valeurs manquantes en utilisant des stratégies telles que la moyenne, la médiane ou l'interpolation, et la suppression des lignes ou des colonnes avec des données manquantes excessives. La mesure de cette compétence dans le test aide à évaluer la capacité du candidat à gérer les données manquantes de manière appropriée à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, qui est cruciale pour assurer la qualité et l'intégrité des données pendant le processus d'analyse. </p> <h4> Application des fonctions statistiques
L'application des fonctions statistiques consiste à effectuer des calculs statistiques et des analyses sur les données, telles que les coefficients de corrélation de calcul, la réalisation de tests d'hypothèse, la mesure de la tendance et de la variabilité centrales et de la mise en œuvre de modèles statistiques. Il comprend des tâches telles que le calcul de la moyenne, de la médiane, du mode, de la variance, de l'écart type et de l'application de méthodes de statistiques inférentielles. La mesure de cette compétence dans le test évalue la maîtrise du candidat dans l'utilisation des fonctions statistiques de la bibliothèque Python Pandas pour dériver des informations et des conclusions significatives des données analysées.
Le remodelage des données
Ressillait les données impliquent Transformer la structure des données pour répondre aux exigences d'analyse spécifiques ou aux formats souhaités. Il comprend des tâches telles que le pivot des données, la fusion des données, l'empilement et les données de débarras et la transformation des données grand format en format long ou vice versa. La mesure de cette compétence dans le test évalue la capacité du candidat à remodeler, restructurer et organiser efficacement les données à l'aide de la bibliothèque Python Pandas, qui est essentielle à des fins d'analyse, de modélisation et de déclaration.
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 Python Pandas to be based on.
Lire des fichiers CSV
Rédaction de fichiers CSV
Lire des fichiers Excel
Écrire des fichiers Excel
Filtrage des données
Tri des données
Joindre des données
Regroupement des données
Aggrégation des données
Gestion des doublons
Gestion des valeurs manquantes
Visualisation de données
Parcelles de ligne
Histogrammes
Disperser les parcelles
Boîtes à moustaches
Analyse des séries chronologiques
Série chronologique de rééchantillonnage
Traitement des fuseaux horaires
Remodeler les données
Pivotage des données
Données de fusion
analyses statistiques
Statistiques descriptives
Analyse de corrélation
Tests d'hypothèses
Régression linéaire
Techniques de nettoyage des données
Imputation des données
Détection des valeurs aberrantes
Transformation des données
Normalisation des données

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

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

How is the Python Pandas Online Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Rendressant les données à l'aide de pandas
Intégrer Python à d'autres technologies
Optimisation des pipelines de traitement des données à Python
Débogage et dépannage des problèmes liés aux données
Traitement efficace de grands ensembles de données
Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique à l'analyse des données
Implémentation de mesures d'accès aux données et de sécurité
Construire des tableaux de bord interactifs
Automatisation des workflows d'analyse des données
Collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour la prise de décision basée sur les données

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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

Voir l'étude de cas complète

Python Pandas 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.