TALEND TEST ONLINE

Q: What topics are covered in the TALEND TEST ONLINE?

Talent Integrazione dei dati Etl Qualità dei dati Governance dei dati Big Data Integrazione cloud Gestione dei dati master Trasformazione dei dati Migrazione dei dati Elaborazione dei dati in tempo reale

About the test:

Il test online Talend utilizza MCQs basati su scenari per valutare i candidati sulla loro competenza in Talend ETL, compresa la capacità di progettare e sviluppare posti di lavoro ETL, implementare processi di integrazione dei dati e configurare i componenti Talend. Inoltre, il test valuta la conoscenza di un candidato di Talend Studio, la gestione dei metadati, la qualità dei dati, l'integrazione con altri sistemi aziendali e i concetti comuni di integrazione ETL e dati. Il test mira a valutare la capacità di un candidato di lavorare con Talend per progettare e sviluppare efficacemente soluzioni di integrazione dei dati.

Covered skills:

Talent
Etl
Governance dei dati
Integrazione cloud
Trasformazione dei dati
Elaborazione dei dati in tempo reale

Integrazione dei dati
Qualità dei dati
Big Data
Gestione dei dati master
Migrazione dei dati

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9 reasons why

Adaface TALEND TEST ONLINE is the most accurate way to shortlist Talend Data Engineers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The TALEND TEST ONLINE 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 creare e gestire i lavori di integrazione dei dati utilizzando Talend
Competente nei processi ETL (estratto, trasforma, carico)
In grado di garantire la qualità dei dati e l'implementazione della governance dei dati
Abile nel lavorare con i big data e l'integrazione del cloud
Esperto nella gestione dei dati master
Familiare con le tecniche di trasformazione dei dati
Ben informato nella migrazione dei dati
Capacità di gestire l'elaborazione dei dati in tempo reale

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 Talend Online Test sarà non googleabile.

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

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

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

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 Talend Online 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 Talend Online 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 TALEND TEST ONLINE

Why you should use TALEND TEST ONLINE?

The Talend Online 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:

Integrazione di dati provenienti da varie fonti utilizzando Talend
Scrivere query SQL complesse per il recupero e la manipolazione dei dati
Esecuzione di operazioni ETL (estratto, trasforma, carico) usando talent
Implementazione dei controlli sulla qualità dei dati e garantire l'accuratezza dei dati
Comprendere e applicare i principi di governance dei dati
Lavorare con le tecnologie dei big data ed elaborazione di grandi set di dati
Integrazione di sistemi e servizi basati su cloud utilizzando Talend
Implementazione di soluzioni di gestione dei dati master
Esecuzione della trasformazione e dell'arricchimento dei dati utilizzando Talend
Migrazione dei dati dai sistemi legacy a nuove piattaforme

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the TALEND TEST ONLINE?

Talend
Talend è una popolare piattaforma di integrazione dei dati open source che consente alle organizzazioni di connettersi, trasformare e gestire i loro dati su vari sistemi. Fornisce un insieme completo di strumenti e funzionalità per la progettazione, lo sviluppo e la distribuzione dei flussi di lavoro di integrazione dei dati.
Integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è il processo di combinazione e armonizzazione dei dati da diverse fonti e sistemi in un formato unificato e coerente. Implica l'estrazione di dati, la trasformazione e la pulizia e il caricarli in un sistema target, consentendo alle organizzazioni di avere una visione olistica dei loro dati. Carico) è un processo utilizzato nell'integrazione dei dati per estrarre dati da varie fonti, trasformarli in un formato adatto e caricarli in un sistema di destinazione. Ha un ruolo cruciale nel garantire la qualità e l'integrità dei dati, oltre a consentire alle organizzazioni di sfruttare i loro dati in modo efficace.
qualità dei dati
La qualità dei dati si riferisce all'accuratezza, alla completezza, alla coerenza, e validità dei dati. Garantire la qualità dei dati è essenziale per prendere decisioni informate e mantenere l'affidabilità dei processi aziendali. Questa abilità misura la capacità di identificare e risolvere i problemi relativi alla qualità dei dati.
Governance dei dati
La governance dei dati comporta la gestione complessiva e il controllo delle risorse dei dati all'interno di un'organizzazione. Comprende le politiche, gli standard e le linee guida per la gestione dei dati, garantendo il rispetto delle normative e la creazione di processi per la qualità dei dati, la privacy e la sicurezza. Questa abilità viene misurata per valutare la comprensione da parte di un candidato dei principi e delle pratiche di governance dei dati.
Big data
Big Data si riferisce a set di dati grandi e complessi che non possono essere facilmente gestiti utilizzando strumenti di database tradizionali e tecniche. Comprende l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Questa abilità viene misurata per valutare la conoscenza di un candidato sulle tecnologie dei big data e la loro capacità di lavorare con dati su larga scala.
Integrazione cloud
L'integrazione cloud comporta la connessione dei sistemi locali con il cloud -Piluzioni e servizi basati. Consente alle organizzazioni di sfruttare la scalabilità, la flessibilità e il costo-efficacia del cloud computing. Questa abilità viene misurata per valutare la competenza di un candidato nell'integrazione e nella gestione dei dati in un ambiente cloud.
Master Data Management
Master Data Management (MDM) è una disciplina che si concentra sulla gestione e Mantenimento dei dati di riferimento autorevoli e coerenti all'interno di un'organizzazione. Implica la creazione di una singola e affidabile fonte di verità per elementi di dati di base, come informazioni sui clienti, sul prodotto e sui fornitori. Questa abilità viene misurata per valutare la comprensione da parte di un candidato dei concetti MDM e la loro capacità di implementare soluzioni MDM.
Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati si riferisce al processo di conversione dei dati da un formato o struttura a un altro, renderlo adatto a diverse applicazioni o sistemi. Implica la manipolazione, la mappatura e l'arricchimento di dati per soddisfare requisiti aziendali specifici. Questa abilità viene misurata per valutare la competenza di un candidato nella progettazione e nell'esecuzione delle attività di trasformazione dei dati.
Migrazione dei dati
La migrazione dei dati è il processo di trasferimento dei dati da un sistema o un formato di archiviazione all'altro. Può comportare il consolidamento di dati da più fonti, i sistemi di aggiornamento o la migrazione su una nuova piattaforma. Questa abilità viene misurata per valutare la conoscenza di un candidato sulle metodologie di migrazione dei dati e la loro capacità di garantire il trasferimento di dati di dati. La capacità di gestire e analizzare i dati all'arrivo, senza alcun ritardo. Consente alle organizzazioni di prendere decisioni e intraprendere azioni basate su informazioni aggiornate. Questa abilità viene misurata per valutare la comprensione da parte di un candidato delle tecnologie di elaborazione dei dati in tempo reale e la loro capacità di creare pipeline di elaborazione dei dati ad alte prestazioni.
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Talend Online Test to be based on.
Talend Studio
Integrazione dei dati
Processi ETL
Qualità dei dati
Governance dei dati
Integrazione dei big data
Integrazione cloud
Gestione dei dati master
Trasformazione dei dati
Migrazione dei dati
Elaborazione dei dati in tempo reale
Data Warehousing
Profilazione dei dati
Pulizia dei dati
Modellazione dei dati
Gestione dei metadati
Estrazione dati
Caricamento dei dati
Modificare l'acquisizione dei dati
Gestione degli errori
Progettazione dello schema
Integrazione SQL
Ottimizzazione delle query
Connettività del database
Modellazione dimensionale
Replicazione dei dati
Sincronizzazione dei dati
Mappatura dei dati
Convalida dei dati
Mascheramento dei dati
Lignaggio dei dati
Ottimizzazione delle prestazioni
Elaborazione parallela
Gestione del flusso di lavoro
Programmazione
Monitoraggio del lavoro
Framework di governance dei dati
Privacy dei dati
La sicurezza dei dati
Archiviazione dei dati
Virtualizzazione dei dati
Integrazione delle informazioni aziendali
Integrazione dei dati in tempo reale
Streaming dei dati
Integrazione della scienza dei dati
Integrazione di archiviazione cloud
Monitoraggio della qualità dei dati
Catalogazione dei dati
Strumenti di profilazione dei dati
Pratiche di gestione dei dati master
Strategie di migrazione dei dati
Best practice ETL
Confronto degli strumenti ETL
Ottimizzazione delle prestazioni ETL
Dati Wrangling
Analisi in tempo reale

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What roles can I use the TALEND TEST ONLINE for?

Talend Data Engineer
Talend ETL Developer
Specialista di integrazione dei dati
Sviluppatore di business intelligence
Data Warehouse Developer
Big Data Engineer
Sviluppatore di integrazione cloud
Specialista di trasformazione dei dati
Talend Solution Architect

How is the TALEND TEST ONLINE 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

Elaborazione di flussi di dati in tempo reale ed eventi
Progettazione e implementazione di pipeline di dati a Talend
Ottimizzare i lavori di talend per prestazioni e scalabilità
Implementazione della profilazione e del monitoraggio della qualità dei dati
Gestione e manutenzione di repository di dati
Costruire flussi di lavoro di integrazione dei dati utilizzando Talend
Garantire la sicurezza dei dati e la privacy nei processi di integrazione
Progettare e implementare la mappatura dei dati e le trasformazioni
Eseguire la convalida e la verifica dei dati
Collaborare con le parti interessate per raccogliere i requisiti e definire soluzioni di integrazione

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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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TALEND TEST ONLINE 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.