Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

La valutazione ETL Test Valuta la capacità di un candidato di identificare gli strumenti utilizzati per estrarre i dati, unire i dati estratti logicamente o fisicamente, definire le trasformazioni da applicare ai dati di origine per rendere i dati contestuali e delineare i metodi per il caricamento dei dati nel sistema di destinazione.

Covered skills:

  • Automatizzare i lavori ETL
  • Architettura Data Warehouse
  • Tipi di accesso ai dati
  • Schemi di stella e fiocchi di neve
  • ETL vs ELT
  • Pipeline di dati
  • Livelli di data warehouse
  • Modellazione dei dati
  • Trasformazione dei dati

9 reasons why
9 reasons why

Adaface ETL Test is the most accurate way to shortlist Sviluppatore ETLs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The ETL 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:

  • In grado di progettare e automatizzare i lavori ETL per estrarre, trasformare e caricare i dati in modo efficiente
  • Competente nella costruzione di pipeline di dati per spostare e trasformare i dati tra i sistemi
  • Comprensione dell'architettura del data warehouse e dei suoi componenti chiave
  • Conoscenza di diversi livelli in un sistema di data warehouse, come dati grezzi, area di stadiazione e data mart
  • Familiarità con vari tipi di accesso ai dati, come l'elaborazione batch, lo streaming in tempo reale e il caricamento incrementale
  • Competenza nelle tecniche e pratiche di modellazione dei dati
  • Capacità di progettare schemi di star e fiocchi di neve per una rappresentazione di dati efficiente
  • Abile nelle tecniche di trasformazione dei dati per garantire la qualità e la coerenza dei dati
  • Comprensione delle differenze tra gli approcci ETL ed ELT nell'integrazione dei dati
Reason #2

No trick questions

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
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 ETL sarà non googleabile.

🧐 Question

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Solve
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query:
 image
Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements?
A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany.
B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause.
C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown').
D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate).
E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse
Solve
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system:
1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data
2. Loading new data must take as less time as possible
3. Remove data that is more then 2 years old
4. Ensure the data loads correctly
5. Minimize record locking and impact on transaction log
Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design?

A: Partition the destination fact table by date
B: Partition the destination fact table by customer
C: Insert new data directly into fact table
D: Delete old data directly from fact table
E: Use partition switching and staging table to load new data
F: Use partition switching and staging table to remove old data

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
Solve
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step:
 image
What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal?
A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually.
B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts.
C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product.
D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount.
E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.

Medium

Trade Index
Index
Solve
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse:
Table: Trades
Indexes: None
Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume
Here are three common queries that are run on the data:
 image
Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy:

- All three common queries must use a columnstore index
- Minimize number of indexes
- Minimize size of indexes
Which of the following strategies should Dhavid pick:
A: Create three columnstore indexes: 
1. Containing TradeDate and Close
2. Containing TradeDate, High and Low
3. Container TradeDate and Volume
B: Create two columnstore indexes:
1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close
2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low
C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume
D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Solve
Consider the following SQL table:
 image
How many rows does the following SQL query return?
 image

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
Solve
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
 image

Medium

Select & IN
Nested queries
Solve
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
 image

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
Solve
Consider the following SQL table:
 image
What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
 image

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
Solve
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Solve
You are a data warehouse engineer at a marketing agency, managing a large-scale database that stores extensive data on customer interactions, campaign metrics, and market research. The database is used predominantly for complex analytical queries, such as segment analysis, trend identification, and campaign performance evaluation. These queries often involve aggregations, filtering, and joining over large datasets.

The existing setup, using traditional row-oriented storage, is struggling with performance issues, particularly for ad-hoc analytical queries that span multiple tables and require aggregating large volumes of data.

The main tables in the database are:

- Customer_Interactions (millions of rows): Stores individual customer interaction data.
- Campaign_Metrics (hundreds of thousands of rows): Contains detailed metrics for each marketing campaign.
- Market_Research (tens of thousands of rows): Holds market research data and findings.

Considering the nature of the queries and the structure of the data, which of the following changes would most effectively optimize the query performance for analytical purposes?
A: Normalize the database further by splitting large tables into smaller, more focused tables and creating indexes on frequently joined columns.
B: Implement an in-memory database system to facilitate faster data retrieval and processing.
C: Convert the database to use columnar storage, optimizing for the types of analytical queries performed in the marketing context.
D: Create a series of materialized views to pre-aggregate data for common query patterns.
E: Increase the hardware capacity of the server, focusing on faster CPUs and more RAM.
F: Implement partitioning on the main tables based on commonly filtered attributes, such as campaign IDs or time periods.

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Solve
As a senior data warehouse engineer at a large retail company, you are tasked with designing a multidimensional data model to support complex OLAP (Online Analytical Processing) operations for retail analytics. The company operates in multiple countries and deals with a wide range of products. The primary requirement is to enable efficient analysis of sales performance across various dimensions such as time, geography, product categories, and sales channels.

The source data resides in a transactional system with the following tables:

- Transactions (Transaction_ID, Date, Store_ID, Product_ID, Quantity, Unit_Price)
- Stores (Store_ID, Store_Name, Country, Region)
- Products (Product_ID, Product_Name, Category, Supplier_ID)
- Suppliers (Supplier_ID, Supplier_Name, Country)

You need to design a schema in the data warehouse that facilitates fast querying for aggregations and comparisons along the mentioned dimensions. Which of the following schemas would best serve this purpose?
A: A star schema with a central fact table linking to dimension tables for Time, Store, Product, and Supplier.
B: A snowflake schema where dimension tables for Store, Product, and Supplier are normalized.
C: A galaxy schema with separate fact tables for Transactions, Inventory, and Supplier Orders, linked to shared dimension tables.
D: A flat schema combining all source tables into a single wide table to avoid joins during querying.
E: An OLTP-like normalized schema to maintain data integrity and minimize redundancy.
F: A hybrid schema using a star schema for frequently queried dimensions and a snowflake schema for less queried, more detailed dimensions.

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Solve
As a senior data warehouse developer, you are tasked with optimizing query performance in a large-scale data warehouse that primarily stores transactional data for a global retail company. The data warehouse is facing significant performance issues, particularly with certain types of queries that are crucial for business operations. After analysis, you identify that the most problematic queries are those that involve filtering and aggregating transaction data based on time periods (e.g., monthly sales) and specific product categories.

The main transaction table (Transactions) in the data warehouse has the following structure and characteristics:

- Columns: Transaction_ID (bigint), Transaction_Date (date), Product_ID (int), Quantity (int), Price (decimal), Category_ID (int)
- Row count: Approximately 2 billion rows
- Most common query pattern: Aggregating Quantity and Price by Category_ID and Transaction_Date (e.g., total sales per category per month)
- Current indexing: Primary key index on Transaction_ID, no other indexes

Based on this information, which of the following approaches would most effectively optimize the query performance for the given use case?
A: Add a non-clustered index on Transaction_Date and Category_ID.
B: Normalize the Transactions table by splitting Transaction_Date and Category_ID into separate dimension tables.
C: Implement partitioning on the Transactions table by Transaction_Date, and add a bitmap index on Category_ID.
D: Convert the Transactions table to use a columnar storage format.
E: Create a materialized view that pre-aggregates data by Category_ID and Transaction_Date.
F: Increase the hardware capacity of the data warehouse server, focusing on CPU and memory upgrades.

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Solve
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Solve
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Solve
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Solve
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Solve

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Solve

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Solve

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Solve

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Solve

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Solve

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Solve

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Solve

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions

2 mins

SQL
Solve

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Solve

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Solve

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Solve

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Solve

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Solve

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Solve

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Solve
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Solve
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Solve
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Solve
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Solve
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Solve
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Solve
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Solve
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Solve
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Solve
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Solve
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Solve
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Solve
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
Medium2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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


Brandon Lee, Capo delle persone, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test di valutazione ETL 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 ETL 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the ETL Online Test

Why you should use Pre-employment ETL Assessment Test?

The Test di valutazione ETL 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:

  • Automatizzare i lavori ETL
  • Progettazione e implementazione di pipeline di dati
  • Comprendere e ottimizzare l'architettura del data warehouse
  • Lavorare con diversi livelli di un data warehouse
  • Utilizzo di vari tipi di accesso ai dati
  • Implementazione di tecniche efficaci di modellazione dei dati
  • Creazione di schemi di star e fiocchi di neve
  • Trasformare e pulire i dati
  • Distinguere tra i processi ETL ed ELT
  • Risoluzione dei problemi e gestire le eccezioni nei flussi di lavoro ETL

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 ETL Assessment Test?

  • Automatizza i lavori ETL

    Automatizzare i lavori ETL (estratto, trasforma, caricamento) comporta la creazione di flussi di lavoro o script per semplificare il processo di estrazione di dati da varie fonti, trasformandoli in un formato adeguato e caricandoli in un sistema target. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la capacità del candidato di ottimizzare i processi di caricamento dei dati, ridurre lo sforzo manuale e migliorare l'efficienza complessiva nell'integrazione dei dati.

  • Pipeline di dati

    Pipeline di dati fare riferimento Una serie di processi e flussi di lavoro che raccolgono, trasformano e spostano i dati da un sistema all'altro. Implica l'estrazione di dati da più fonti, l'esecuzione di trasformazioni e validazioni necessarie e la consegna a una destinazione target. La misurazione di questa abilità aiuta a valutare la competenza del candidato nella progettazione di pipeline di dati efficienti e scalabili per garantire un flusso e l'integrazione di dati fluidi.

  • Architettura del data warehouse

    L'architettura del data warehouse si riferisce all'organizzazione e alla struttura un sistema di data warehouse. Comprende vari componenti come fonti di dati, raccolta dei dati, archiviazione, modellazione dei dati e livelli di accesso. La valutazione di questa abilità consente ai reclutatori di valutare la conoscenza del candidato della progettazione di un'architettura efficace che soddisfi i requisiti aziendali, consente l'analisi dei dati e supporta un recupero efficiente dei dati. Rappresenta i diversi livelli di astrazione dei dati in un sistema di data warehouse. Questi livelli includono l'area di stadiazione, il data warehouse e il livello di presentazione. La valutazione di questa abilità aiuta a determinare la comprensione del candidato di come i dati sono organizzati e archiviati in ogni livello e su come questi livelli interagiscono per abilitare i dati facili da dati e analisi. I tipi di accesso si riferiscono ai vari metodi e protocolli utilizzati per recuperare i dati da un data warehouse. Questi includono OLAP (elaborazione analitica online), OLTP (elaborazione delle transazioni online) e strumenti di reporting. La misurazione di questa abilità aiuta a valutare la familiarità del candidato con diversi metodi di accesso ai dati e la loro capacità di scegliere il metodo appropriato in base ai requisiti dell'analisi dei dati o delle attività di reporting. La modellazione è il processo di creazione di una rappresentazione concettuale o logica della struttura, delle relazioni e dei vincoli di un database. Implica la progettazione di tabelle, colonne e relazioni che definiscono il modo in cui i dati vengono archiviati e organizzati. Questa abilità viene valutata nel test per determinare la capacità del candidato di progettare modelli di dati efficaci che facilitano un efficiente recupero di dati, analisi e report. sono due popolari tecniche di modellazione dei dati utilizzate nel data warehousing. Lo schema a stella organizza i dati in una tabella di fatti centrali con tabelle a dimensioni multiple, mentre lo schema del fiocco di neve estende lo schema a stella normalizzando ulteriormente le tabelle di dimensione. La misurazione di questa abilità aiuta i reclutatori a valutare la competenza del candidato nella creazione e nella collaborazione con questi progetti di schema, che sono comunemente utilizzati nella trasformazione dei dati e efficienti di archiviazione e analisi dei dati.

  • 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 ETL to be based on.

    Nozioni di base ETL
    Estrazione dati
    Trasformazione dei dati
    Caricamento dei dati
    Pipeline di dati
    Framework ETL
    Ottimizzazione ETL
    Strumenti ETL
    Concetti di data warehouse
    Progettazione di data warehouse
    Architettura Data Warehouse
    Dati grezzi
    Area di sosta
    Data Marts
    Tipi di accesso ai dati
    Elaborazione in lotti
    Streaming in tempo reale
    Caricamento incrementale
    Tecniche di modellazione dei dati
    Modellazione di entità-relazioni
    Modellazione dimensionale
    Schema a stella
    Schema del fiocco di neve
    Tecniche di trasformazione dei dati
    Mappatura dei dati
    Pulizia dei dati
    Integrazione dei dati
    Coerenza dei dati
    ETL vs ELT
    Performance Data Warehouse
    Sicurezza del data warehouse
    Strumenti di data warehousing
    Test ETL
    Documentazione ETL
    Modificare l'acquisizione dei dati
    Modelli di integrazione dei dati
    Best practice ETL
    Profilazione dei dati
    Gestione degli errori ETL
    Gestione dei metadati
    Elaborazione parallela
    Gestione della qualità dei dati
    Monitoraggio ETL
    Lignaggio dei dati
    Tuning per le prestazioni ETL
    Schemi di data warehouse
    Gestione dei dati master
    Cambiando lentamente le dimensioni
    Design di data mart
    Tabelle di fatti e dimensioni
    GOVERNANZA DAGA DEL WAREHOUSE
    Strumenti e tecniche ELT
    Strumenti di modellazione dei dati
    Data warehousing nel cloud

What roles can I use the ETL Assessment Test for?

  • Sviluppatore ETL
  • Analista ETL
  • Sviluppatore ETL senior
  • Lead ETL
  • Ingegnere senior (ETL)
  • Sviluppatore della fase dati
  • Sviluppatore di Informatica ETL
  • Ingegnere dei dati - ETL
  • BI Sviluppatore

How is the ETL 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

  • Sviluppo e manutenzione della documentazione di data warehouse
  • Ottimizzazione delle prestazioni e della scalabilità ETL
  • Implementazione di tecniche di ingestione e replica dei dati
  • Comprensione e applicazione di tecniche di carico trasformata estratto
  • Eseguire la profilazione dei dati e la garanzia della qualità
  • Implementazione della modellazione dimensionale per data warehouse
  • Costruire e mantenere pipeline di integrazione dei dati
  • Progettazione di processi efficaci di trasformazione dei dati
  • Lavorare con strumenti e tecniche di visualizzazione dei dati
  • Implementazione della cattura dei dati di modifica e integrazione dei dati in tempo reale
Singapore government logo

I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che attraverso le domande tecniche che hanno posto durante le interviste del panel, sono stati in grado di dire quali candidati avevano punteggi migliori e si sono differenziati con coloro che non hanno segnato. Sono molto soddisfatto Con la qualità dei candidati selezionati con lo screening di Adaface.


85%
Riduzione del tempo di screening

ETL Hiring Test FAQ

Posso valutare altre competenze pertinenti come SQL nello stesso test?

Sì. Supportiamo lo screening di più competenze in un unico test. Puoi rivedere il nostro SQL Test standard per capire quale tipo di domande utilizziamo per valutare le competenze SQL. Una volta registrati per qualsiasi piano, puoi richiedere una valutazione personalizzata che verrà personalizzata alla descrizione del tuo lavoro. La valutazione personalizzata includerà domande per tutte le competenze indispensabili richieste per il tuo ruolo ETL.

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.

Sono un candidato. Posso provare un test di pratica?

No. Sfortunatamente, al momento non supportiamo i test di pratica. Tuttavia, è possibile utilizzare le nostre domande di esempio per la pratica.

Qual è il costo dell'utilizzo di questo test?

Puoi controllare i nostri piani di prezzo.

Posso avere una prova gratuita?

Sì, puoi iscriverti gratuitamente e visualizzare in anteprima questo test.

Sono appena passato a un piano a pagamento. Come posso richiedere una valutazione personalizzata?

Ecco una rapida guida su come richiedere una valutazione personalizzata su Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prova oggi lo strumento di valutazione delle competenze più candidati.
g2 badges
Ready to use the Adaface Test di valutazione ETL?
Ready to use the Adaface Test di valutazione ETL?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Termini Privacy Guida alla fiducia

🌎 Scegli la tua lingua

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️