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⌘ K

About the test:

Informaticaテストは、ETLにPowerCenterを使用する候補者の能力を評価します。 SQLを作成せずにフィルター、結合、集約、分類、マージ、および式ロジックを適用することにより、データの同期/複製タスク、設計データ変換、ソース/ターゲットの定義の管理、およびデータワラを実行する能力を評価します。

Covered skills:

  • データウェアハウジング
  • データ統合
  • データベースが参加します
  • パラメーター化
  • セッションとタスク
  • 抽出変換負荷(ETL)
  • リレーショナルデータベースCRUD操作
  • マップレット
  • ワークフロー
  • 変換

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Informaticaオンラインテスト is the most accurate way to shortlist Informatica開発者s



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Informaticaオンラインテスト 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:

  • データウェアハウジングソリューションを設計および実装する能力
  • 大規模データセットで抽出変換負荷(ETL)操作を実行する機能
  • さまざまなデータソースを統合データベースに統合する習熟度
  • リレーショナルデータベースCRUD操作を実行するスキル
  • データベース結合を構築および最適化する機能
  • データ変換のためにマップレットを操作する際の知識
  • データワークフローのパラメーター化に関する専門知識
  • データ統合プロセスでのセッションとタスクの管理の能力
  • さまざまなデータ変換を使用する習熟度
  • データ処理のエラーをトラブルシューティングおよび処理する機能
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
Try practice test
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

これらは、10,000以上の質問のライブラリからのわずかなサンプルです。これに関する実際の質問 Informaticaオンラインテスト グーグルできません.

🧐 Question

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test
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
Try practice test

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Try practice test

Hard

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

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Try practice test
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Try practice test
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Try practice test
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Try practice test
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Try practice test
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Adaface を使用することで、最初の選考プロセスを 75% 以上最適化することができ、採用担当マネージャーと人材獲得チームの両方にとって貴重な時間を同様に解放することができました。


Brandon Lee, 人々の責任者, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Informaticaオンラインテスト 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 Informaticaオンラインテスト 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
Try practice test
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 Informaticaオンラインテスト

Why you should use Informaticaオンラインテスト?

The Informaticaオンラインテスト 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:

  • データウェアハウジングの概念と原則
  • 抽出変換負荷(ETL)プロセス
  • データ統合手法とベストプラクティス
  • リレーショナルデータベースCRUD操作
  • データベースはタイプと最適化に参加します
  • Informatica PowerCenterでのマップレットとその使用
  • ETLプロセスの柔軟性を高めるパラメーター化
  • Informatica PowerCenterのワークフローの作成と管理
  • Informatica PowerCenterのセッションとタスクの構成
  • ETLプロセスでの変換の種類と使用

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 Informaticaオンラインテスト?

  • データウェアハウジング

    データウェアハウジングは、ビジネスインテリジェンスとレポートをサポートするために、さまざまなソースからデータを収集および管理するプロセスです。これには、照会および効率的に分析できる大量のデータを保存するための集中リポジトリの設計と実装が含まれます。このスキルは、データ倉庫の構築と維持に関する候補者の知識を評価するためにテストで測定されます。これは、組織がデータ駆動型の洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことが重要です。

  • 抽出変換負荷</ H4> <p> ETLは、さまざまなソースからデータを抽出し、一貫した形式に変換し、ターゲットシステム、通常はデータウェアハウスにロードするプロセスです。このスキルは、複雑なデータ統合タスクを処理する候補者の能力を評価し、ターゲットシステム内のデータの品質と信頼性を確保するテストで評価されます。</p> <h4>データ統合

    データ統合には、構造化または非構造化されている可能性のある複数のソースからのデータを組み合わせて、分析とレポートの統一ビューを提供します。このスキルの候補者の習熟度は、さまざまなデータソースを統合し、組織全体でデータの一貫性と精度を確保する能力を測定するためにテストで測定されます。リレーショナルデータベースで実行されたアクションの作成、読み取り、更新、削除を参照してください。このスキルは、データベース管理の候補者の理解とSQLステートメントを使用してデータを操作する能力を評価するために、テストで評価されます。 CRUD操作の習熟度は、リレーショナルデータベースからデータを効率的に維持および検索するために不可欠です。このスキルは、インナー結合、外側の結合、クロスジャンなど、さまざまなタイプの結合を含む複雑なSQLクエリを構築する候補者の専門知識を決定するために、テストで測定されます。データベース結合の習熟度は、リレーショナルデータベースのデータを効率的に取得および分析するために不可欠です。

  • マップレット

    マップレットは、インフォマティカパワーセンターの再利用可能なマッピングコンポーネントです。複数のマッピングから呼び出すことができます。このスキルは、マップレットの作成、構成、使用に関する候補者の知識、およびデータ変換とマッピング設計原則の理解を評価するためにテストで評価されます。

  • パラメーター化

    パラメーターを使用してマッピングコンポーネントを動的で構成可能にするプロセスです。このスキルは、さまざまなプロパティと値をパラメーター化することにより、さまざまなランタイムシナリオに適応できるマッピングを設計する候補者の能力を評価するために、テストで測定されます。パラメーター化の習熟度は、Informatica PowerCenterで柔軟で再利用可能なマッピングを作成するのに役立ちます。複雑なデータ統合プロセスを作成および管理します。このスキルは、ワークフローの設計、セッション構成、およびタスクの依存関係に関する候補者の理解を評価するために、テストで評価されます。ワークフロー、セッション、およびタスクの操作に習熟することは、Informatica PowerCenterのデータ統合プロセスを効果的に調整するために不可欠です。 ETLプロセス中のデータ。このスキルは、テストで測定され、アグリゲーター、表現、ルックアップ、フィルターなど、さまざまな種類の変換における候補者の知識と専門知識を決定します。データ倉庫プロジェクトのデータクレンジング、濃縮、統合には、変換の習熟度が重要です。

  • 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 Informaticaオンラインテスト to be based on.

    データモデリング
    寸法モデリング
    スタースキーマ
    スノーフレークスキーマ
    ファクトテーブル
    ディメンションテーブル
    ETLプロセス
    ソースシステム分析
    データプロファイリング
    データクレンジング
    データ変換
    データ統合
    データの読み込み
    サロゲートキー
    増分負荷
    データキャプチャを変更します
    ゆっくりと変化する寸法
    メタデータ管理
    リレーショナルデータベース
    SQL操作
    CRUD操作
    データベースが参加します
    内側の結合
    外側の結合
    左結合
    右結合
    完全な外側結合
    クロス結合
    自己参加
    集約変換
    ジョイナー変換
    フィルター変換
    発現変換
    ルーター変換
    ルックアップ変換
    変換をマージします
    ノーマライザー変換
    ランク変換
    シーケンスジェネレーター変換
    アグリゲーター変換
    組合変革
    ソーター変換
    ルーター変換
    条件付き変換
    再利用可能な変換
    表現言語
    ワークフローデザイン
    タスクの依存関係
    セッションプロパティ
    パラメーターファイル
    セッションとタスクの監視
    エラー処理
    ワークフロースケジューリング
    データウェアハウスアーキテクチャ
Try practice test

What roles can I use the Informaticaオンラインテスト for?

  • Informatica開発者
  • シニアインフォマティカ開発者
  • Informatica Architect
  • データ統合開発者(Informatica)
  • ソフトウェアエンジニア(Informatica)
  • データエンジニア(Informatica)
  • Informatica ETL開発者
  • Informatica BIコンサルタント

How is the Informaticaオンラインテスト 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

  • データ品質管理とクレンジング技術
  • ETLプロセスにおけるエラー処理と例外管理
  • ETLプロセスのパフォーマンスの最適化とチューニング
  • リアルタイムのデータ統合とストリーミング
  • データキャプチャ(CDC)テクニックを変更します
  • データの検証とテスト戦略
  • メタデータ管理と影響分析
  • データウェアハウジングの寸法モデリングの概念
  • データベースインデックス作成戦略とクエリの最適化
  • Informatica PowerCenterのスクリプトと自動化
Singapore government logo

採用担当者は、パネル面接中に尋ねる専門的な質問を通じて、どの候補者がより良いスコアを持っているかを判断し、スコアが低い候補者と区別できると感じました。彼らです 非常に満足 Adaface のスクリーニングで最終候補者リストに選ばれた候補者の質を重視します。


85%
スクリーニング時間の短縮

Informaticaオンラインテスト よくある質問

同じテストでETL、SQLなどの関連するスキルを評価できますか?

はい。単一のテストで複数のスキルのスクリーニングをサポートしています。 [標準SQLテスト](https://www.adaface.com/assessment-test/sql-online-test)および[標準ETLテスト](https://www.adaface.com/assessment-testを確認できます。 /etl-online-test)SQLおよびETLスキルを評価するために使用する質問の種類を理解する。プランにサインアップしたら、職務内容に合わせてカスタマイズされるカスタム評価をリクエストできます。カスタマイズされた評価には、Informaticaの役割に必要なすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

複数のスキルを1つのカスタム評価に組み合わせることはできますか?

そのとおり。カスタム評価は、職務内容に基づいて設定され、指定したすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

アンチチートまたは監督の機能はありますか?

次のアンチチート機能があります。

  • グーグル不可能な質問
  • IP監督
  • Webの提案
  • ウェブカメラの監督
  • 盗作の検出
  • 安全なブラウザ

[プロクチャリング機能](https://www.adaface.com/proctoring)の詳細をご覧ください。

テストスコアを解釈するにはどうすればよいですか?

留意すべき主なことは、評価が選択ツールではなく排除ツールであることです。スキル評価が最適化され、技術的にその役割の資格がない候補者を排除するのに役立ちます。これは、役割の最良の候補者を見つけるのに役立つために最適化されていません。したがって、評価を使用する理想的な方法は、しきい値スコア(通常は55%、ベンチマークを支援します)を決定し、インタビューの次のラウンドのしきい値を超えてスコアを上回るすべての候補者を招待することです。

このテストを使用できますか?

各ADAFACE評価は、職務記述書/理想的な候補者のペルソナにカスタマイズされます(当社の主題の専門家は、10000以上の質問のライブラリからあなたの評価に適切な質問を選択します)。この評価は、あらゆる経験レベルでカスタマイズできます。

すべての候補者は同じ質問を受け取りますか?

私は候補者です。練習テストを試すことはできますか?

いいえ。残念ながら、現時点では練習テストをサポートしていません。ただし、[サンプルの質問](https://www.adaface.com/questions)を使用するには、練習できます。

このテストを使用するコストはいくらですか?

無料トライアルを受けることはできますか?

私はちょうど有料プランに移りました。カスタム評価をリクエストするにはどうすればよいですか?

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