Why you should use Data Science Assessment Test?

The Test di valutazione della scienza dei dati 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: Dimostrare una forte comprensione della teoria della probabilità e delle sue applicazioni nella scienza dei dati. Applicare concetti e tecniche statistiche per analizzare e interpretare i dati. Utilizza algoritmi e modelli di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale. Crea visualizzazioni di dati visivamente accattivanti per comunicare efficacemente le intuizioni. Impiegare i linguaggi di programmazione R o Python per l'analisi e la manipolazione dei dati. Condurre un'analisi dei dati esplorativi completa per ottenere approfondimenti e identificare i modelli. Dimostrare competenza nelle tecniche di manipolazione dei dati per pulire e preelaborare i dati. Applicare l'analisi di regressione per sviluppare modelli predittivi e fare previsioni accurate. Possedere competenze avanzate nella pulizia dei dati per garantire la qualità e l'integrità dei dati. Sfruttare le tecniche di modellazione predittive per prendere decisioni basate sui dati.

Data Science Assessment Test

Q: What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Tecniche di apprendimento automatico Visualizzazione dati Analisi con r o python Analisi dei dati esplorativi Manipolazione di dati Statistiche Analisi di regressione Pulizia dei dati Modellazione predittiva

About the test:

Il test di valutazione della scienza dei dati valuta la competenza di un candidato in statistiche, probabilità, modelli di regressione lineare e non lineare e la loro capacità di analizzare i dati e sfruttare Python/ R per estrarre approfondimenti dai dati.

Covered skills:

Tecniche di apprendimento automatico
Analisi con r o python
Manipolazione di dati
Analisi di regressione
Modellazione predittiva

Visualizzazione dati
Analisi dei dati esplorativi
Statistiche
Pulizia dei dati

Try practice test

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9 reasons why

Adaface Data Science Test is the most accurate way to shortlist Data scienziatas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

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

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

Capacità di applicare concetti e principi di probabilità nell'analisi dei dati
Capacità di analizzare e interpretare i dati statistici
Capacità di implementare algoritmi e tecniche di apprendimento automatico
Capacità di visualizzare e presentare i dati in modo efficace
Capacità di eseguire analisi e esplorazione dei dati utilizzando R o Python
Capacità di manipolare e trasformare i dati in modo efficiente
Capacità di comprendere e applicare concetti statistici nell'analisi della regressione
Capacità di pulire e preelaborare i dati per l'analisi
Capacità di sviluppare modelli predittivi per vari scenari di dati

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

Try practice test

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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

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Test di valutazione della scienza dei dati sarà non googleabile.

🧐 Question
Medium Amazon electronics product feedback	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
Easy Fraud detection model Logistic Regression	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Try practice test
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Try practice test
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
Easy n-gram generator	Try practice test
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Try practice test
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Try practice test
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
Medium Green or red balls	Try practice test
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
Hard Square points and Circle	Try practice test
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
Easy Frequency distribution	Try practice test
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Easy Fraud detection model Logistic Regression	2 mins Data Science	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	2 mins Data Science	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
	Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	2 mins Machine Learning	Try practice test
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	2 mins Machine Learning	Try practice test
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	Easy n-gram generator	2 mins Machine Learning	Try practice test
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	Try practice test
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	2 mins Machine Learning	Try practice test
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Medium Green or red balls	2 mins Probability	Try practice test
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Hard Square points and Circle	3 mins Probability	Try practice test
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Easy Frequency distribution	3 mins Statistics	Try practice test
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Fraud detection model Logistic Regression	Data Science	Easy	2 mins	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Data Science	Medium	2 mins	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Machine Learning	Medium	2 mins	Try practice test
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	n-gram generator	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Green or red balls	Probability	Medium	2 mins	Try practice test
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Square points and Circle	Probability	Hard	3 mins	Try practice test
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Frequency distribution	Statistics	Easy	3 mins	Try practice test
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test di valutazione della scienza dei dati 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 di valutazione della scienza dei dati 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 Data Science Online Test

Why you should use Pre-employment Data Science Assessment Test?

The Test di valutazione della scienza dei dati 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:

Dimostrare una forte comprensione della teoria della probabilità e delle sue applicazioni nella scienza dei dati.
Applicare concetti e tecniche statistiche per analizzare e interpretare i dati.
Utilizza algoritmi e modelli di apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale.
Crea visualizzazioni di dati visivamente accattivanti per comunicare efficacemente le intuizioni.
Impiegare i linguaggi di programmazione R o Python per l'analisi e la manipolazione dei dati.
Condurre un'analisi dei dati esplorativi completa per ottenere approfondimenti e identificare i modelli.
Dimostrare competenza nelle tecniche di manipolazione dei dati per pulire e preelaborare i dati.
Applicare l'analisi di regressione per sviluppare modelli predittivi e fare previsioni accurate.
Possedere competenze avanzate nella pulizia dei dati per garantire la qualità e l'integrità dei dati.
Sfruttare le tecniche di modellazione predittive per prendere decisioni basate sui dati.

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 Data Science Assessment Test?

Tecniche di apprendimento automatico:
Le tecniche di apprendimento automatico si riferiscono agli algoritmi e ai metodi utilizzati per formare modelli che possono apprendere e migliorare automaticamente dai dati senza essere programmati esplicitamente. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto è una componente fondamentale della scienza dei dati, che consente ai data scientist di sviluppare modelli predittivi e prendere decisioni basate sui dati. La visualizzazione implica la creazione di rappresentazioni visive dei dati per comunicare efficacemente approfondimenti e modelli. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto è essenziale per i data scientist presentare dati complessi in modo significativo e comprensibile, facilitando un miglior processo decisionale e comunicazione. > <p> L'analisi con R o Python si riferisce all'utilizzo di linguaggi di programmazione come R o Python per eseguire analisi dei dati, modellazione statistica e attività di apprendimento automatico. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto valuta la capacità di un candidato di applicare le capacità di programmazione nei progetti di scienze dei dati, dimostrando la loro competenza nella gestione dei dati e l'implementazione di algoritmi di analisi. L'analisi dei dati esplorativi prevede l'esame e la trasformazione dei dati per comprendere le sue principali caratteristiche, modelli e relazioni. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto mostra la capacità di un candidato di estrarre approfondimenti significativi dai dati grezzi, identificare potenziali problemi e generare ipotesi per ulteriori analisi.
Manipolazione dei dati:
La manipolazione dei dati si riferisce al processo di trasformazione, riformattazione o pulizia dei dati per renderli adatti all'analisi. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto valuta la competenza di un candidato nella gestione e nella preparazione dei dati, che è un passaggio cruciale nel flusso di lavoro della scienza dei dati prima di eseguire analisi o compiti di modellizzazione. <p> Le statistiche prevedono la raccolta, l'analisi, l'interpretazione, la presentazione e l'organizzazione dei dati. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto verifica la comprensione e l'applicazione di un candidato di concetti e tecniche statistiche, che sono essenziali per condurre analisi dei dati robusti e validi. Analisi di regressione: </h4> <p> L'analisi di regressione è una tecnica statistica utilizzata per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Questa abilità dovrebbe essere misurata nel test in quanto valuta la capacità di un candidato di eseguire l'analisi di regressione, che è ampiamente utilizzata nella modellizzazione predittiva e nella comprensione dell'impatto delle variabili su un risultato di interesse.
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 di valutazione della scienza dei dati to be based on.
Distribuzioni di probabilità
Controllo di un'ipotesi
Teorema del limite centrale
Intervalli di confidenza
Regressione lineare
Regressione logistica
Alberi decisionali
Foreste casuali
Supportare le macchine vettoriali
K-Nearest Neighbours
Naive Bayes
K-Means Clustering
Clustering gerarchico
Analisi del componente principale
Tecniche di visualizzazione dei dati
Librerie di visualizzazione dei dati (ad es. Matplotlib, GGPlot)
Tecniche di esplorazione dei dati
Analisi dei dati esplorativi
Manipolazione dei dati con R o Python
Tecniche di pulizia dei dati
Imputazione dei dati mancanti
Rilevamento del outlier
Ingegneria
Analisi di correlazione
Anova
Analisi delle serie temporali
Test A/B
Valutazione e validazione del modello
Tecniche di validazione incrociata
Metodi di selezione delle caratteristiche
Tecniche di riduzione della dimensionalità
Apprendimento di ensemble
Eccessivamente idoneo e sottofitto
Tecniche di regolarizzazione
Compromesso di parzialità di pregiudizio
Preelaborazione dei dati
Normalizzazione
Standardizzazione
Codifica one-hot
Ridimensionamento dei dati
Metodi di ricampionamento
Tecniche di divisione dei dati
Metriche di valutazione del modello
R-quadrato
Errore quadrato medio
Precisione
Precisione e richiamo
Punteggio F1
Analisi della curva ROC
Tuning iperparametro
Ricerca della griglia
Tuning iperparametro con convalida incrociata
Distribuzione del modello
Integrazione API
Interpretazione e spiegazione del modello
Modelli di apprendimento automatico interpretabili
Valori di Shapley

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Data Science Assessment Test for?

Data scienziata
Analista dati
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Ingegnere dei dati
Analista di affari
Analista statistico
Ingegnere AI
Ruoli di intelligenza artificiale

How is the Data Science Assessment Test customized for senior candidates?

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

Utilizzare algoritmi di clustering per la classificazione e l'analisi della segmentazione.
Applicare l'analisi delle serie temporali per prevedere le tendenze e i modelli futuri.
Dimostrare la conoscenza degli algoritmi e delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale.
Utilizzare le tecniche di selezione e estrazione delle funzionalità per migliorare le prestazioni del modello.
Impiegare metodi di riduzione della dimensionalità per la visualizzazione e l'analisi dei dati.
Applicare tecniche di apprendimento degli ensemble per una migliore precisione e prestazioni del modello.
Possedere forti abilità nella visualizzazione dei dati utilizzando librerie come Matplotlib e GGPlot.
Utilizzare test statistici e test di ipotesi per prendere decisioni basate sui dati.
Utilizzare le tecniche di imputazione dei dati per gestire i valori mancanti nei set di dati.
Applicare le tecniche di convalida incrociata per valutare le prestazioni del modello e prevenire il sovradimensionamento.
Dimostrare competenze nella gestione di set di dati squilibrati utilizzando varie tecniche.

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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Data Science Hiring Test Domande frequenti

Che tipo di domande contiene il test online di Data Science?

Il test di scienza dei dati valuta il livello di abilità sul lavoro dei candidati con domande basate su scenari incentrate sulla capacità del candidato di:

Pulisci i dati e cerca anomalie
Utilizza i dati di training/test e la convalida incrociata K-Fold per creare modelli robusti
Effettua previsioni utilizzando la regressione lineare, la regressione polinomiale e la regressione multivariata
Classificare i dati utilizzando il clustering K-Means, Support Vector Machines (SVM), KNN, Decision Trees, Naive Bayes e PCA
Leggere una matrice di confusione
Comprendere il compromesso bias/varianza e l'overfitting
Utilizzare metodi di eliminazione all'indietro, selezione in avanti ed eliminazione bidirezionale per creare modelli statistici
Trasformare variabili indipendenti e derivare nuove variabili indipendenti per scopi di modellazione
Verificare la multicollinearità
Comprendere e prevenire il deterioramento del modello

Come sarà personalizzato il test per i data scientist senior?

Oltre agli argomenti sopra menzionati, i test per i data scientist senior includono anche domande su argomenti avanzati come:

Manipolazione avanzata dei dati per generare approfondimenti da set di dati di grandi dimensioni e non strutturati
Ingegneria delle caratteristiche
Ottimizzazione degli iperparametri
Insegnamento rafforzativo
Riduzione della dimensionalità
Analisi statistica avanzata

Il test di scienza dei dati valuta l'attitudine alla scienza dei dati o tecnologie specifiche?

La versione pronta per l'uso di questo test si concentra sull'attitudine alla scienza dei dati: probabilità, statistica e apprendimento automatico. Se desideri testare tecnologie specifiche, puoi richiedere una versione personalizzata di questo test.

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.