Why you should use PyTorch Test?

The Pytorch Test 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: Creare e manipolare i tensori di Pytorch Utilizzo di set di dati e setloader in Pytorch Applicando le trasformazioni in Pytorch Costruire modelli con Pytorch Ottimizzazione dei parametri del modello con Pytorch Comprensione dei fondamenti della scienza dei dati Nozioni di base e sintassi di Python Programmazione in Python Lavorare con pacchetti Python e biblioteche Manipolazione e analisi dei dati in Python

PyTorch Test

Q: What topics are covered in the PyTorch Test?

Tensori di Pytorch Set di dati e setloader in Pytorch Si trasforma in Pytorch Costruire modelli con Pytorch Parametri del modello Optimzing con Pytorch Fondamenti di scienze dei dati Nozioni di base di Python Programmazione in Python

About the test:

Il test Pytorch valuta le conoscenze e le abilità di un candidato a Pytorch, un popolare quadro di apprendimento profondo. Valuta la loro comprensione della scienza dei dati, dell'apprendimento profondo, dell'apprendimento automatico, di Python, Python Panda, Python Linux, Numpy e delle strutture di dati.

Covered skills:

Tensori di Pytorch
Si trasforma in Pytorch
Parametri del modello Optimzing con Pytorch
Nozioni di base di Python

Set di dati e setloader in Pytorch
Costruire modelli con Pytorch
Fondamenti di scienze dei dati
Programmazione in Python

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9 reasons why

Adaface PyTorch Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data scienziatas

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The PyTorch 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:

Comprendere e lavorare con i tensori di Pytorch
Creazione e utilizzo di set di dati e setloader in Pytorch
Applicando le trasformazioni in Pytorch
Costruire modelli con Pytorch
Ottimizzazione dei parametri del modello con Pytorch
Implementazione dei fondamenti della scienza dei dati
Dimostrare competenza nelle basi di Python
Programmazione efficace in Python

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface

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Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

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

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Solve
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
Medium Max Code Arrays	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
Medium Stacking problem Stack Linkedlist	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
Medium Amazon electronics product feedback	Solve
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	Solve
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	Solve
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.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Solve
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Medium Stacking problem Stack Linkedlist	4 mins Python	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Solve
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	Solve
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	Solve
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.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Solve
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Solve
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	Solve
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	Solve
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.

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 Pytorch Test 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 Pytorch Test 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 PyTorch Online Test

Why you should use Pre-employment PyTorch Test?

The Pytorch Test 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:

Creare e manipolare i tensori di Pytorch
Utilizzo di set di dati e setloader in Pytorch
Applicando le trasformazioni in Pytorch
Costruire modelli con Pytorch
Ottimizzazione dei parametri del modello con Pytorch
Comprensione dei fondamenti della scienza dei dati
Nozioni di base e sintassi di Python
Programmazione in Python
Lavorare con pacchetti Python e biblioteche
Manipolazione e analisi dei dati in Python

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 PyTorch Test?

Tensori di Pytorch
I tensori di Pytorch sono potenti array multidimensionali utilizzati per efficienti calcoli e archiviazione di dati numerici. Forniscono un modo flessibile e conveniente per rappresentare e manipolare i dati in Pytorch, rendendolo un'abilità essenziale da misurare in questo test.
set di dati e dati di dati in Pytorch
set di dati e setloars in Pytorch Consentire una gestione e elaborazione efficienti di set di dati su larga scala. Questi componenti consentono un facile caricamento, trasformazione e batch di dati, che sono cruciali per la formazione e la valutazione dei modelli di apprendimento automatico.
Trasformazioni in Pytorch
Trasformazioni in Pytorch forniscono una serie di operazioni al preprocesso e aumenta i dati. Consentono compiti come il ridimensionamento, il ritaglio e la normalizzazione dei dati, migliorando la qualità e la varietà di input per i modelli. La competenza di test nelle trasformazioni di Pytorch è importante per garantire una preparazione di dati solida ed efficace.
Modelli di costruzione con Pytorch
Modelli di costruzione con Pytorch comporta l'utilizzo dei suoi potenti strumenti e API per definire e personalizzare la rete neurale architetture. Questa abilità è cruciale per la progettazione di modelli su misura per compiti specifici, consentendo la flessibilità e l'innovazione nelle applicazioni di apprendimento automatico.
Ottimizzazione dei parametri del modello con Pytorch
Ottimizzazione dei parametri del modello con Pytorch implica l'uso di tecniche come backpropagation e discesa gradiente per aggiornare e ottimizzare in modo efficiente i pesi del modello. Questa abilità è essenziale per migliorare le prestazioni del modello e ottenere una maggiore precisione nelle attività di apprendimento automatico.
Fondamenti di scienze dei dati
Fondamenti di scienze dei dati comprendono una vasta gamma di concetti e tecniche utilizzate nell'analisi e nell'interpretazione dati. La misurazione di questa abilità garantisce che un candidato abbia le conoscenze fondamentali richieste per lavorare efficacemente con i dati e prendere decisioni informate.
Python Nozioni di base
Python Basics include concetti di programmazione essenziali e sintassi in Python. La misurazione di questa abilità garantisce che un candidato abbia le conoscenze necessarie per scrivere e comprendere il codice Python, che è ampiamente utilizzato nell'analisi dei dati e nell'apprendimento automatico.
La programmazione in Python
La programmazione in Python implica Applicare le abilità linguistiche Python per risolvere i problemi del mondo reale. Questa abilità misura la competenza di un candidato nell'implementazione di algoritmi, nella scrittura di codice efficiente e nell'affrontare varie strutture di dati, tutte importanti nel contesto dello sviluppo e della distribuzione di modelli di apprendimento automatico.
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 Pytorch Test to be based on.
Tensori di Pytorch
Pytorch Autogrado
Pytorch in avanti e indietro propagazione
Allenamento del modello Pytorch
Funzioni di perdita di Pytorch
Funzioni di attivazione di Pytorch
Pytorch Optimizer
Caricamento dei dati di Pytorch
Aumento dei dati di Pytorch
Preelaborazione dei dati di Pytorch
Pytorch SetSet Slitting
Pytorch Model Architecture
Valutazione del modello Pytorch
Tuning iperparametro Pytorch
Principi di scienze dei dati
analisi statistica
Visualizzazione dati
Algoritmi di apprendimento automatico
Sintassi di Python e tipi di dati
Dichiarazioni condizionali
Loop e iterazione
Funzioni e moduli
Gestione dei file
Programmazione orientata agli oggetti
La gestione delle eccezioni
Strutture di dati
Interazioni SQL e Database di base
Espressioni regolari
Tecniche di debug
Ottimizzazione del codice
Documentazione e commento
Test unitari in Python

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What roles can I use the PyTorch Test for?

Data scienziata
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Ingegnere di apprendimento profondo
Analista dati
Sviluppatore Python
Ingegnere del software
Ricercatore
Ingegnere di intelligenza artificiale
Ingegnere dei dati
Architetto di dati

How is the PyTorch 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

Implementazione di algoritmi di apprendimento automatico con Pytorch
Valutazione dei modelli di apprendimento automatico utilizzando Pytorch
Comprensione delle reti neurali e dell'apprendimento profondo
Applicazione di tecniche per la formazione della rete neurale
Implementazione di reti neurali convoluzionali (CNNS)
Lavorare con reti neurali ricorrenti (RNNS)
Utilizzo dell'apprendimento del trasferimento a Pytorch
Implementazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con Pytorch
Applicazione di tecniche di visione artificiale con Pytorch
Implementazione di algoritmi di apprendimento di rinforzo con Pytorch

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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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PyTorch Hiring Test Domande frequenti

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.