Talend Test en ligne

Q: What topics are covered in the Talend Test en ligne?

Talonner Intégration de données ETL Qualité des données Gouvernance des données Big Data Intégration du cloud Gestion des données de référence Transformation des données Migration de données Traitement des données en temps réel

About the test:

Le test en ligne Talend utilise des SCQ basés sur un scénario pour évaluer les candidats sur leur compétence dans Talend ETL, y compris la capacité de concevoir et de développer des travaux ETL, de mettre en œuvre des processus d'intégration de données et de configurer les composants Talend. De plus, le test évalue les connaissances d'un candidat sur Talend Studio, la gestion des métadonnées, la qualité des données, l'intégration avec d'autres systèmes d'entreprise et les concepts communs d'ETL et d'intégration des données. Le test vise à évaluer la capacité d'un candidat à travailler avec Talend pour concevoir et développer efficacement des solutions d'intégration de données.

Covered skills:

Talonner
ETL
Gouvernance des données
Intégration du cloud
Transformation des données
Traitement des données en temps réel

Intégration de données
Qualité des données
Big Data
Gestion des données de référence
Migration de données

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9 reasons why

Adaface Talend Test en ligne is the most accurate way to shortlist Ingénieur de données Talends

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Talend Test en ligne 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 gérer les travaux d'intégration des données à l'aide de Talend
Processus compétents dans les processus ETL (extrait, transformation, charge)
Capable d'assurer la qualité des données et de mettre en œuvre la gouvernance des données
Habile à travailler avec les mégadonnées et l'intégration du cloud
Expérimenté dans la gestion des données de maîtrise
Familier avec les techniques de transformation des données
Bien informé dans la migration des données
Capacité à gérer le traitement des données en temps réel

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 Talend Test en ligne ne sera pas googleable.

🧐 Question
Medium Conditional Processing Row Filtering Component Linking Job Design	Solve
Consider a Talend job that reads rows from a tFileInputDelimited component and intends to process them through a series of transformations. Here's a pseudocode representation of a segment of your Talend job: You need to implement this logic within your Talend job such that rows with a "columnValue" greater than 100 follow one transformation path and others follow a different transformation path. Which of the following actions would help achieve this desired behavior? A: Use a tFlowToIterate component after the tFileInputDelimited to iterate over rows and use a Java condition to route the data. B: In the tMap component, set filters on the output links to achieve conditional routing based on "columnValue". C: Place two tMap components side by side after tFileInputDelimited and use "columnValue" in each to filter rows. D: Use a tSplitRow component after tFileInputDelimited to split rows based on the condition and connect to respective tMap components. E: Implement a custom code component like tJavaRow to determine the flow of rows.
Medium Dynamic Product API Schema Evolution Dynamic Data Types API Integration	Solve
You're building a Talend job that integrates with an e-commerce platform's Product API. Over time, the platform has added, removed, or changed fields within the API response, making it a challenge to keep up with the schema changes. A typical API response might look like: However, fields like specs might have additional attributes in the future, or some fields might be deprecated. The primary goal of your Talend job is: Given this scenario, how should you best handle the dynamic nature of the Product API schema in your Talend job? A: Use tExtractJSONFields and adjust the XPath query every time the API changes. B: Set a fixed schema in tMap based on the most common fields and ignore new additions. C: Define the input schema of tMap as "Dynamic", and map necessary fields to a stable output schema. D: Set the tOutputDB schema to "Dynamic" and let the database adjust to incoming changes. E: Process the raw JSON strings directly in tMap and use string manipulations for transformations.
Medium Multi-source Data Aggregation Data Transformation Joins Lookup Aggregation Data Filters	Solve
You're working with three different data sources in a Talend job: a MySQL table (users), an Oracle table (transactions), and a CSV file (rewards). The goal is to create a report containing the user's name, total transaction amount, and reward points, but only for users who have both made a transaction and earned rewards. Here are the key columns from each source: - users: user_id, user_name - transactions: trans_id, user_id, amount - rewards: reward_id, user_id, points Which of the following sequences best accomplishes this? A: Use tMySQLInput, tOracleInput, and tFileInputDelimited in parallel -> tDenormalize to combine all results. Filter and aggregate results using tMap and then pass to tOutput. B: Use tMySQLInput and tOracleInput in parallel -> tJoin to combine results on user_id. Use tFilterRow to filter transactions and then join the filtered result with tFileInputDelimited using tMap. C: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Use another tMap to join the result with tFileInputDelimited. Aggregate results using tAggregateRow based on user_name, and filter using tFilterRow. D: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Then, join the result with tFileInputDelimited on user_id. Apply filters in tMap to exclude rows where users neither made a transaction nor earned rewards. E: Use tMySQLInput -> tMap to lookup and join with tFileInputDelimited based on user_id. Then, join this result with tOracleInput using another tMap. Apply filters in the final tMap to only include the desired rows.
Medium Null Dates in tJavaRow Java Programming Null Safety Date Manipulation Exception Handling	Solve
You're designing a Talend job to process e-commerce transactions. Each record has an "interactionType" field and a lastPurchase date field. For records with "SALE" as the interaction type, you want to calculate the number of days since the lastPurchase. However, the lastPurchase field can be null due to certain circumstances. Here's the Java code within the tJavaRow component: Which of the following statements is TRUE regarding the code? A: If the lastPurchase field is null, the code will throw a runtime exception. B: The daysSinceLastPurchase field is set to -1 solely in case of a date parsing error. C: All records with "SALE" as the interaction type will invariably have a non-negative daysSinceLastPurchase value. D: The code inherently assumes that every transaction of type "SALE" contains a valid lastPurchase date.
Medium Multi Select JOIN GROUP BY	Solve
Consider the following SQL table: How many rows does the following SQL query return?
Medium nth highest sales Nested queries User Defined Functions	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
Medium Select & IN Nested queries	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
Medium Sorting Ubers Nested queries Join Comparison operators	Solve
Consider the following SQL table: What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
Hard With, AVG & SUM MAX() MIN() Aggregate functions	Solve
Consider the following SQL table: How many tuples does the following query return?

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Conditional Processing Row Filtering Component Linking Job Design	2 mins Talend	Solve
Consider a Talend job that reads rows from a tFileInputDelimited component and intends to process them through a series of transformations. Here's a pseudocode representation of a segment of your Talend job: You need to implement this logic within your Talend job such that rows with a "columnValue" greater than 100 follow one transformation path and others follow a different transformation path. Which of the following actions would help achieve this desired behavior? A: Use a tFlowToIterate component after the tFileInputDelimited to iterate over rows and use a Java condition to route the data. B: In the tMap component, set filters on the output links to achieve conditional routing based on "columnValue". C: Place two tMap components side by side after tFileInputDelimited and use "columnValue" in each to filter rows. D: Use a tSplitRow component after tFileInputDelimited to split rows based on the condition and connect to respective tMap components. E: Implement a custom code component like tJavaRow to determine the flow of rows.
	Medium Dynamic Product API Schema Evolution Dynamic Data Types API Integration	2 mins Talend	Solve
You're building a Talend job that integrates with an e-commerce platform's Product API. Over time, the platform has added, removed, or changed fields within the API response, making it a challenge to keep up with the schema changes. A typical API response might look like: However, fields like specs might have additional attributes in the future, or some fields might be deprecated. The primary goal of your Talend job is: Given this scenario, how should you best handle the dynamic nature of the Product API schema in your Talend job? A: Use tExtractJSONFields and adjust the XPath query every time the API changes. B: Set a fixed schema in tMap based on the most common fields and ignore new additions. C: Define the input schema of tMap as "Dynamic", and map necessary fields to a stable output schema. D: Set the tOutputDB schema to "Dynamic" and let the database adjust to incoming changes. E: Process the raw JSON strings directly in tMap and use string manipulations for transformations.
	Medium Multi-source Data Aggregation Data Transformation Joins Lookup Aggregation Data Filters	3 mins Talend	Solve
You're working with three different data sources in a Talend job: a MySQL table (users), an Oracle table (transactions), and a CSV file (rewards). The goal is to create a report containing the user's name, total transaction amount, and reward points, but only for users who have both made a transaction and earned rewards. Here are the key columns from each source: - users: user_id, user_name - transactions: trans_id, user_id, amount - rewards: reward_id, user_id, points Which of the following sequences best accomplishes this? A: Use tMySQLInput, tOracleInput, and tFileInputDelimited in parallel -> tDenormalize to combine all results. Filter and aggregate results using tMap and then pass to tOutput. B: Use tMySQLInput and tOracleInput in parallel -> tJoin to combine results on user_id. Use tFilterRow to filter transactions and then join the filtered result with tFileInputDelimited using tMap. C: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Use another tMap to join the result with tFileInputDelimited. Aggregate results using tAggregateRow based on user_name, and filter using tFilterRow. D: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Then, join the result with tFileInputDelimited on user_id. Apply filters in tMap to exclude rows where users neither made a transaction nor earned rewards. E: Use tMySQLInput -> tMap to lookup and join with tFileInputDelimited based on user_id. Then, join this result with tOracleInput using another tMap. Apply filters in the final tMap to only include the desired rows.
	Medium Null Dates in tJavaRow Java Programming Null Safety Date Manipulation Exception Handling	2 mins Talend	Solve
You're designing a Talend job to process e-commerce transactions. Each record has an "interactionType" field and a lastPurchase date field. For records with "SALE" as the interaction type, you want to calculate the number of days since the lastPurchase. However, the lastPurchase field can be null due to certain circumstances. Here's the Java code within the tJavaRow component: Which of the following statements is TRUE regarding the code? A: If the lastPurchase field is null, the code will throw a runtime exception. B: The daysSinceLastPurchase field is set to -1 solely in case of a date parsing error. C: All records with "SALE" as the interaction type will invariably have a non-negative daysSinceLastPurchase value. D: The code inherently assumes that every transaction of type "SALE" contains a valid lastPurchase date.
	Medium Multi Select JOIN GROUP BY	2 mins SQL	Solve
Consider the following SQL table: How many rows does the following SQL query return?
	Medium nth highest sales Nested queries User Defined Functions	3 mins SQL	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
	Medium Select & IN Nested queries	3 mins SQL	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
	Medium Sorting Ubers Nested queries Join Comparison operators	3 mins SQL	Solve
Consider the following SQL table: What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
	Hard With, AVG & SUM MAX() MIN() Aggregate functions	2 mins SQL	Solve
Consider the following SQL table: How many tuples does the following query return?

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Conditional Processing Row Filtering Component Linking Job Design	Talend	Medium	2 mins	Solve
Consider a Talend job that reads rows from a tFileInputDelimited component and intends to process them through a series of transformations. Here's a pseudocode representation of a segment of your Talend job: You need to implement this logic within your Talend job such that rows with a "columnValue" greater than 100 follow one transformation path and others follow a different transformation path. Which of the following actions would help achieve this desired behavior? A: Use a tFlowToIterate component after the tFileInputDelimited to iterate over rows and use a Java condition to route the data. B: In the tMap component, set filters on the output links to achieve conditional routing based on "columnValue". C: Place two tMap components side by side after tFileInputDelimited and use "columnValue" in each to filter rows. D: Use a tSplitRow component after tFileInputDelimited to split rows based on the condition and connect to respective tMap components. E: Implement a custom code component like tJavaRow to determine the flow of rows.
	Dynamic Product API Schema Evolution Dynamic Data Types API Integration	Talend	Medium	2 mins	Solve
You're building a Talend job that integrates with an e-commerce platform's Product API. Over time, the platform has added, removed, or changed fields within the API response, making it a challenge to keep up with the schema changes. A typical API response might look like: However, fields like specs might have additional attributes in the future, or some fields might be deprecated. The primary goal of your Talend job is: Given this scenario, how should you best handle the dynamic nature of the Product API schema in your Talend job? A: Use tExtractJSONFields and adjust the XPath query every time the API changes. B: Set a fixed schema in tMap based on the most common fields and ignore new additions. C: Define the input schema of tMap as "Dynamic", and map necessary fields to a stable output schema. D: Set the tOutputDB schema to "Dynamic" and let the database adjust to incoming changes. E: Process the raw JSON strings directly in tMap and use string manipulations for transformations.
	Multi-source Data Aggregation Data Transformation Joins Lookup Aggregation Data Filters	Talend	Medium	3 mins	Solve
You're working with three different data sources in a Talend job: a MySQL table (users), an Oracle table (transactions), and a CSV file (rewards). The goal is to create a report containing the user's name, total transaction amount, and reward points, but only for users who have both made a transaction and earned rewards. Here are the key columns from each source: - users: user_id, user_name - transactions: trans_id, user_id, amount - rewards: reward_id, user_id, points Which of the following sequences best accomplishes this? A: Use tMySQLInput, tOracleInput, and tFileInputDelimited in parallel -> tDenormalize to combine all results. Filter and aggregate results using tMap and then pass to tOutput. B: Use tMySQLInput and tOracleInput in parallel -> tJoin to combine results on user_id. Use tFilterRow to filter transactions and then join the filtered result with tFileInputDelimited using tMap. C: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Use another tMap to join the result with tFileInputDelimited. Aggregate results using tAggregateRow based on user_name, and filter using tFilterRow. D: Use tMySQLInput -> tMap to join with tOracleInput based on user_id. Then, join the result with tFileInputDelimited on user_id. Apply filters in tMap to exclude rows where users neither made a transaction nor earned rewards. E: Use tMySQLInput -> tMap to lookup and join with tFileInputDelimited based on user_id. Then, join this result with tOracleInput using another tMap. Apply filters in the final tMap to only include the desired rows.
	Null Dates in tJavaRow Java Programming Null Safety Date Manipulation Exception Handling	Talend	Medium	2 mins	Solve
You're designing a Talend job to process e-commerce transactions. Each record has an "interactionType" field and a lastPurchase date field. For records with "SALE" as the interaction type, you want to calculate the number of days since the lastPurchase. However, the lastPurchase field can be null due to certain circumstances. Here's the Java code within the tJavaRow component: Which of the following statements is TRUE regarding the code? A: If the lastPurchase field is null, the code will throw a runtime exception. B: The daysSinceLastPurchase field is set to -1 solely in case of a date parsing error. C: All records with "SALE" as the interaction type will invariably have a non-negative daysSinceLastPurchase value. D: The code inherently assumes that every transaction of type "SALE" contains a valid lastPurchase date.
	Multi Select JOIN GROUP BY	SQL	Medium	2 mins	Solve
Consider the following SQL table: How many rows does the following SQL query return?
	nth highest sales Nested queries User Defined Functions	SQL	Medium	3 mins	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
	Select & IN Nested queries	SQL	Medium	3 mins	Solve
Consider the following SQL table: Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
	Sorting Ubers Nested queries Join Comparison operators	SQL	Medium	3 mins	Solve
Consider the following SQL table: What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
	With, AVG & SUM MAX() MIN() Aggregate functions	SQL	Hard	2 mins	Solve
Consider the following SQL table: How many tuples does the following query return?

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 Talend Test 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 Talend Test 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 Talend Test en ligne

Why you should use Talend Test en ligne?

The Talend Test 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:

Intégrer les données de diverses sources à l'aide de Talend
Rédaction de requêtes SQL complexes pour la récupération des données et la manipulation
Effectuer des opérations ETL (extrait, transform, charge) en utilisant Talend
Implémentation de vérifications de la qualité des données et garantir la précision des données
Comprendre et appliquer les principes de gouvernance des données
Travailler avec Big Data Technologies et traiter de grands ensembles de données
Intégration de systèmes et de services basés sur le cloud à l'aide de Talend
Implémentation de maîtres solutions de gestion des données
Effectuer la transformation et l'enrichissement des données à l'aide de Talend
Migrer les données des systèmes hérités vers de nouvelles plateformes

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 Talend Test en ligne?

Talend
Talend est une plate-forme d'intégration de données open source populaire qui permet aux organisations de se connecter, de transformer et de gérer leurs données sur divers systèmes. Il fournit un ensemble complet d'outils et de fonctionnalités pour concevoir, développer et déployer des flux de travail d'intégration de données.
Intégration des données
L'intégration des données est le processus de combinaison et d'harmonisation des données de différentes sources et systèmes dans un format unifié et cohérent. Il s'agit d'extraire des données, de les transformer et de les nettoyer et de les charger en un système cible, permettant aux organisations d'avoir une vue holistique de leurs données.
etl
etl (extrait, transform, Charge) est un processus utilisé dans l'intégration des données pour extraire les données de diverses sources, les transformer en format approprié et les charger en un système cible. Il joue un rôle crucial dans l'assurance de la qualité et de l'intégrité des données, ainsi que pour permettre aux organisations de tirer parti de leurs données efficacement.
Qualité des données
La qualité des données fait référence à la précision, à l'exhaustivité, à la cohérence, et validité des données. Assurer la qualité des données est essentiel pour prendre des décisions éclairées et maintenir la fiabilité des processus métier. Cette compétence mesure la capacité d'identifier et de résoudre les problèmes liés à la qualité des données.
Gouvernance des données
La gouvernance des données implique la gestion globale et le contrôle des actifs de données au sein d'une organisation. Il englobe la définition des politiques, des normes et des directives pour la gestion des données, en garantissant le respect des réglementations et en établissant des processus de qualité, de confidentialité et de sécurité des données. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compréhension d'un candidat des principes et pratiques de gouvernance des données.
Big Data
Big Data fait référence à des ensembles de données importants et complexes qui ne peuvent pas être facilement gérés à l'aide d'outils de base de données traditionnels et techniques. Il englobe le stockage, le traitement et l'analyse de grandes quantités de données structurées et non structurées. Cette compétence est mesurée pour évaluer les connaissances d'un candidat sur les technologies de Big Data et sa capacité à travailler avec des données à grande échelle.
L'intégration du cloud
L'intégration du cloud implique la connexion des systèmes locaux avec le cloud -Mérations et services fondés sur une base. Il permet aux organisations de tirer parti de l'évolutivité, de la flexibilité et de la rentabilité du cloud computing. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compétence d'un candidat dans l'intégration et la gestion des données dans un environnement cloud.
Master Data Management
Master Data Management (MDM) est une discipline qui se concentre sur la gestion et Maintenir les données de référence faisant autorité et cohérentes au sein d'une organisation. Il s'agit de créer une source de vérité unique et fiable pour les éléments de données de base, tels que les informations sur les clients, les produits et les fournisseurs. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compréhension d'un candidat des concepts MDM et de leur capacité à mettre en œuvre des solutions MDM.
Transformation des données
La transformation des données se réfère au processus de conversion des données d'un format ou d'une structure à un autre, ce qui le rend adapté à différentes applications ou systèmes. Il s'agit de manipuler, de cartographier et d'enrichir les données pour répondre aux exigences commerciales spécifiques. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compétence d'un candidat dans la conception et l'exécution de tâches de transformation des données.
Migration des données
La migration des données est le processus de transfert de données d'un système ou de format de stockage à un autre. Il peut impliquer la consolidation des données de plusieurs sources, la mise à niveau de systèmes ou la migration vers une nouvelle plate-forme. Cette compétence est mesurée pour évaluer les connaissances d'un candidat sur les méthodologies de migration des données et sa capacité à assurer le transfert réussi des données.
Traitement des données en temps réel
Le traitement des données en temps réel fait référence à La capacité de gérer et d'analyser les données à leur arrivée, sans aucun délai. Il permet aux organisations de prendre des décisions et de prendre des mesures en fonction des informations à jour. Cette compétence est mesurée pour évaluer la compréhension d'un candidat des technologies de traitement des données en temps réel et de sa capacité à créer des pipelines de traitement de données hautes performances.
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 Talend Test en ligne to be based on.
Talend Studio
Intégration de données
Processus ETL
Qualité des données
Gouvernance des données
Intégration de Big Data
Intégration du cloud
Gestion des données de référence
Transformation des données
Migration de données
Traitement des données en temps réel
Entreposage de données
Profilage de données
Nettoyage des données
La modélisation des données
Gestion des métadonnées
Extraction de données
Chargement des données
Modifier la capture de données
La gestion des erreurs
Conception de schéma
Intégration SQL
Optimisation des requêtes
Connectivité de la base de données
Modélisation dimensionnelle
Réplication des données
Synchronisation des données
Mappage de données
La validation des données
Masquage des données
Lignée de données
L'optimisation des performances
Traitement parallèle
Gestion du workflow
Planification
Surveillance des emplois
Cadres de gouvernance des données
Confidentialité des données
Sécurité des données
Archivage de données
Virtualisation des données
Intégration d'informations d'entreprise
Intégration de données en temps réel
Streaming de données
Intégration de la science des données
Intégration de stockage cloud
Surveillance de la qualité des données
Catalogage de données
Outils de profilage de données
Master les pratiques de gestion des données
Stratégies de migration des données
ETL meilleures pratiques
Comparaison des outils ETL
Optimisation des performances ETL
Données en train de faire des données
Analytique en temps réel

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What roles can I use the Talend Test en ligne for?

Ingénieur de données Talend
Développeur Talend etl
Spécialiste de l'intégration des données
Développeur de renseignements commerciaux
Développeur d'entrepôt de données
Big data ingénieur
Développeur d'intégration cloud
Spécialiste de la transformation des données
Architecte de la solution Talend

How is the Talend Test en ligne 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

Traitement des flux et événements de données en temps réel
Concevoir et implémenter des pipelines de données dans Talend
Optimisation des travaux Talend pour la performance et l'évolutivité
Mise en œuvre du profilage et de la surveillance de la qualité des données
Gérer et maintenir des référentiels de données
Construire des workflows d'intégration de données à l'aide de Talend
Assurer la sécurité des données et la confidentialité dans les processus d'intégration
Concevoir et implémenter la cartographie et les transformations de données
Effectuer la validation et la vérification des données
Collaborer avec les parties prenantes pour recueillir les exigences et définir des solutions d'intégration

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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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Talend Test en ligne 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.