Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Il test Informatica valuta la capacità di un candidato di utilizzare PowerCenter per ETL. Valuta la capacità di eseguire le attività di sincronizzazione/ replica dei dati, trasformazioni di dati di progettazione, gestire le definizioni di origine/ target e la diffusione dei dati applicando filtro, join, aggregazione, classificare, unire e una logica di espressione senza scrivere SQL.

Covered skills:

  • Data Warehousing
  • Integrazione dei dati
  • Database si unisce
  • Parametrizzazione
  • Sessioni e compiti
  • Carico di trasformazione estratto (ETL)
  • Operazioni di Crud del database relazionale
  • MAPPLETS
  • Flussi di lavoro
  • Trasformazioni

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Test online Informatica is the most accurate way to shortlist Sviluppatore Informaticas



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test online Informatica 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 progettare e implementare soluzioni di data warehousing
  • Capacità di eseguire operazioni di carico di trasformazione estratto (ETL) su set di dati di grandi dimensioni
  • Competenza nell'integrazione di varie fonti di dati in un database unificato
  • Abilità nell'esecuzione delle operazioni di Crud del database relazionale
  • Capacità di costruire e ottimizzare i join di database
  • Conoscenza nel lavorare con gli appassionati per la trasformazione dei dati
  • Competenza nella parametrizzazione dei flussi di lavoro dei dati
  • Competenza nella gestione di sessioni e attività in un processo di integrazione dei dati
  • Competenza nell'uso di varie trasformazioni di dati
  • Capacità di risolvere i problemi e gestire errori nell'elaborazione 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 online Informatica sarà non googleabile.

🧐 Question

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

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

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.
🧐 Question🔧 Skill

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

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

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
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
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
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
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
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 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

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test online Informatica 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 online Informatica 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 #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
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 Test online Informatica

Why you should use Test online Informatica?

The Test online Informatica 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:

  • Concetti e principi di data warehousing
  • Extract Transform Load (ETL) Processo
  • Tecniche di integrazione dei dati e migliori pratiche
  • Operazioni di Crud del database relazionale
  • Tipi e ottimizzazione del database
  • MAPPLETS e il loro utilizzo in Informatica PowerCenter
  • Parametrizzazione per migliorare la flessibilità nei processi ETL
  • Creazione e gestione del flusso di lavoro in Informatica PowerCenter
  • Configurazioni di sessione e attività in Informatica PowerCenter
  • Tipi di trasformazione e utilizzo nei processi 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 Test online Informatica?

  • Data Warehousing

    Data Warehousing è il processo di raccolta e gestione dei dati da varie fonti per supportare Business Intelligence e Reporting. Implica la progettazione e l'implementazione di un repository centralizzato per la memorizzazione di grandi volumi di dati che possono essere interrogati e analizzati in modo efficiente. Questa abilità viene misurata nel test per valutare le conoscenze dei candidati nella costruzione e nel mantenimento dei data warehouse, il che è cruciale per le organizzazioni per prendere decisioni informate in base a approfondimenti basati sui dati.

  • Extract Transform Load (ETL) </ H4> <p> ETL è il processo di estrazione di dati da varie fonti, trasformandoli in un formato coerente e caricandoli in un sistema di destinazione, in genere un data warehouse. Questa abilità è valutata nel test per valutare la capacità dei candidati di gestire compiti complessi di integrazione dei dati e garantire la qualità e l'affidabilità dei dati nel sistema di destinazione. La combinazione di dati da più fonti, che può essere strutturata o non strutturata, per fornire una vista unificata per l'analisi e il reporting. La competenza dei candidati in questa abilità viene misurata nel test per valutare la loro capacità di integrare diverse fonti di dati e garantire la coerenza e l'accuratezza dei dati all'interno dell'organizzazione. Fare riferimento a Crea, leggi, aggiorna ed elimina le azioni eseguite su un database relazionale. Questa abilità viene valutata nel test per valutare la comprensione dei candidati della gestione del database e la loro capacità di manipolare i dati utilizzando le dichiarazioni SQL. La competenza nelle operazioni CRUD è essenziale per mantenere e recuperare i dati in modo efficiente dai database relazionali. </p> <h4> JOIN DATABASE JOIN

    I join di database vengono utilizzati per combinare i dati da più tabelle in base a campi o chiavi comuni. Questa abilità viene misurata nel test per determinare la competenza dei candidati nella costruzione di complesse query SQL che coinvolgono diversi tipi di join, come il join interno, il join esterno e il cross join. La competenza nei join di database è essenziale per il recupero e l'analisi dei dati dai database relazionali in modo efficiente.

  • MAPPLET

    Gli mapplet sono componenti di mappatura riutilizzabili in Informatica PowerCenter, che consentono agli sviluppatori di definire e archiviare le trasformazioni comuni che può essere chiamato da più mappature. Questa abilità è valutata nel test per valutare la conoscenza dei candidati della creazione, della configurazione e dell'utilizzo di Mapplet, nonché la loro comprensione delle trasformazioni dei dati e dei principi di progettazione di mappa è il processo di realizzazione di componenti di mappatura dinamica e configurabile utilizzando i parametri. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la capacità dei candidati di progettare mappature in grado di adattarsi a diversi scenari di runtime parametrizzando varie proprietà e valori. La competenza nella parametrizzazione aiuta a creare mappature flessibili e riutilizzabili in Informatica PowerCenter.

  • flussi di lavoro, sessioni e compiti

    flussi di lavoro, sessioni e compiti sono blocchi di informatica che consentono agli sviluppatori di Creare e gestire complessi processi di integrazione dei dati. Questa abilità è valutata nel test per valutare la comprensione dei candidati della progettazione del flusso di lavoro, della configurazione della sessione e delle dipendenze delle attività. La competenza nel lavoro con flussi di lavoro, sessioni e compiti è essenziale per orchestrare efficacemente i processi di integrazione dei dati in Informatica PowerCenter. dati durante il processo ETL. Questa abilità viene misurata nel test per determinare la conoscenza e la competenza dei candidati in diversi tipi di trasformazioni, come aggregatore, espressione, ricerca e filtro. La competenza nelle trasformazioni è cruciale per la pulizia dei dati, l'arricchimento e l'integrazione nei progetti di data warehousing.

  • 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 online Informatica to be based on.

    Modellazione dei dati
    Modellazione dimensionale
    Schema a stella
    Schema del fiocco di neve
    Tabella dei fatti
    Tabella delle dimensioni
    Processo ETL
    Analisi del sistema di origine
    Profilazione dei dati
    Pulizia dei dati
    Trasformazione dei dati
    Integrazione dei dati
    Caricamento dei dati
    Chiavi surrogate
    Carichi incrementali
    Modificare l'acquisizione dei dati
    Cambiando lentamente le dimensioni
    Gestione dei metadati
    Database relazionale
    Operazioni SQL
    Operazioni CRUD
    Database si unisce
    Unisciti interni
    Giuntura esterna
    Sinistra uni
    Giusti a destra
    Uni esterno completo
    Cross join
    Self unione
    Trasformazioni aggregate
    Trasformazione dei falegnami
    Trasformazione del filtro
    Trasformazione dell'espressione
    Trasformazione del router
    Trasformazione di ricerca
    Unire la trasformazione
    Trasformazione del normalizzatore
    Trasformazione del rango
    Trasformazione del generatore di sequenze
    Trasformazione dell'aggregatore
    Trasformazione sindacale
    Trasformazione del Sorter
    Trasformazione del router
    Trasformazioni condizionali
    Trasformazioni riutilizzabili
    Linguaggio di espressione
    Progettazione del flusso di lavoro
    Dipendenze delle attività
    Proprietà della sessione
    File di parametro
    Monitoraggio delle sessioni e delle attività
    Gestione degli errori
    Pianificazione del flusso di lavoro
    Architettura Data Warehouse

What roles can I use the Test online Informatica for?

  • Sviluppatore Informatica
  • Senior Informatica Developer
  • Informatica Architect
  • Sviluppatore di integrazione dei dati (Informatica)
  • Ingegnere del software (Informatica)
  • Ingegnere dati (Informatica)
  • Sviluppatore di Informatica ETL
  • Informatica BI Consultant

How is the Test online Informatica 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

  • Tecniche di gestione della qualità e pulizia dei dati
  • Gestione degli errori e gestione delle eccezioni nei processi ETL
  • Ottimizzazione delle prestazioni e messa a punto per i processi ETL
  • Integrazione e streaming dei dati in tempo reale
  • Cambia tecniche di cattura dei dati (CDC)
  • Strategie di validazione e test dei dati
  • Gestione dei metadati e analisi dell'impatto
  • Concetti di modellazione dimensionale per il data warehousing
  • Strategie di indicizzazione del database e ottimizzazione delle query
  • Scripting e automazione in Informatica PowerCenter
Singapore government logo

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

Test online Informatica Domande frequenti

Posso valutare altre competenze pertinenti come ETL, SQL nello stesso test?

Sì. Supportiamo lo screening di più competenze in un unico test. Puoi rivedere il nostro SQL Test standard e [standard ETL test](https://www.adaface.com/assessment-test /ETL-Online-test) per capire quale tipo di domande utilizziamo per valutare le abilità SQL ed ETL. 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 di Informatica.

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.

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