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About the test:

Azureテストの機械学習は、機械学習ライフサイクルのさまざまな段階でAzure機械学習を使用する際の候補者の知識とスキルを評価します。データの準備、モデルの構築と評価、モデルの展開、ハイパーパラメーターチューニングなどのトピックをカバーしています。このテストには、概念的な複数選択の質問とコーディングの質問の両方が含まれており、実用的なプログラミングの知識と実践的な経験を評価します。

Covered skills:

  • データの準備と機能エンジニアリング
  • Azure MLアルゴリズム
  • Azure MLパイプライン
  • Azure Automl
  • Azure ML解釈可能性
  • Azure MLモデルの展開
  • モデルの構築と評価
  • モデルの展開と管理
  • ハイパーパラメーターチューニング
  • Azure MLデザイナー
  • Azure MLモデルの説明可能性

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Machine Learning in Azure Test is the most accurate way to shortlist 機械学習エンジニアs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Machine Learning in Azure Online 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:

  • Azure MLワークスペースを作成および管理できます
  • Azure MLのデータの前処理とクリーニング技術に習熟
  • Azure MLで機械学習モデルを構築および評価できる
  • モデル開発のためにAzure MLアルゴリズムを利用する能力
  • Azure MLの機械学習モデルの展開と管理の経験
  • 自動化された機械学習ワークフローのためのAzure MLパイプラインに精通している
  • Azure MLのハイパーパラメーターチューニング技術に知識があります
  • 自動モデルトレーニングのためにAzure Automlを利用する能力
  • Azure MLデザイナーとの機械学習ワークフローの設計に習熟
  • Azure MLの機械学習モデルを解釈できます
  • Azure MLモデルの予測と出力を説明できる
  • AzureのWebサービスとして機械学習モデルを展開する熟練
  • モデルの展開と管理にAzure MLを利用するのに熟達している
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

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 Azureの機械学習 グーグルできません.

🧐 Question

Medium

Backup and Restore Strategy
Databases
Backup
Recovery
Solve
You are a database administrator for an organization that uses Azure SQL Database for its operations. The organization has a strict data retention policy and has set up the following backup strategy:

1. Full backups are taken every Sunday at midnight.
2. Differential backups are taken every day at midnight, excluding Sunday.
3. Transaction log backups are taken every hour on the hour.

On Wednesday at 2:30 PM, a failure occurred, and the latest backup files available are: full backup from the previous Sunday, differential backups for Monday and Tuesday, and transaction log backups up to Wednesday 2 PM.

In order to restore the database to the most recent point in time with the minimum amount of data loss, in what order should you restore the backups?
A: Restore the full backup, then the differential backup for Tuesday, then the differential backup for Wednesday, then each transaction log backup from midnight on Wednesday to 2 PM on Wednesday.

B: Restore the full backup, then the differential backup for Wednesday, then each transaction log backup from midnight on Wednesday to 2 PM on Wednesday.

C: Restore the full backup, then each differential backup from Monday and Tuesday, then each transaction log backup from midnight on Wednesday to 2 PM on Wednesday.

D: Restore the full backup, then the differential backup for Monday, then each transaction log backup from midnight on Monday to 2 PM on Wednesday.

E: Restore the full backup, then the differential backup for Tuesday, then each transaction log backup from midnight on Tuesday to 2 PM on Wednesday.

Medium

Resolving Connection Issues
Virtual Machines
Networking
Security
Solve
You are an Azure Administrator and you manage a Linux VM running an internal web application in Azure. The web application communicates with a database server hosted on another VM in the same Virtual Network (VNet).

Recently, users have reported that the web application is not accessible. After initial troubleshooting, you have identified that the web application VM is unable to establish a connection with the database server VM on port 5432.

You have checked and confirmed the following:

1. Both VMs are up and running without any issues.
2. Both VMs are located in the same VNet and subnet.
3. Both VMs can successfully ping each other.
4. A Network Security Group (NSG) is associated with the subnet, and it has a rule allowing all outbound traffic from the web application VM.
5. The NSG rule for inbound traffic to the database VM on port 5432 has a higher priority than the default deny all rule.

Given the information provided, what could be the most likely reason for the issue and the appropriate resolution?
A: Add a route table to the subnet to enable communication between the VMs.

B: The NSG rule priority for the inbound traffic to the database VM is not set correctly. Adjust the priority to be lower than the default rule.

C: Check if a firewall is enabled on the database VM that might be blocking the port. If so, configure it to allow connections on port 5432.

D: The issue is related to the DNS resolution. Update the DNS settings in the VNet to enable name resolution between the VMs.

E: The web application is not correctly configured to connect to the database. Update the connection string in the web application configuration.

Medium

Resolving NSG Configuration Issues
Virtual Machines
Security
Solve
You are an Azure Administrator in a software development company. A Linux VM is deployed on Azure, hosting an application server running on port 5000, set to start whenever the VM is booted up.

The VM is associated with a Network Security Group (NSG) having the following inbound security rules:

- Rule 100 (Priority: 100): Allow SSH (port 22) from any source
- Rule 200 (Priority: 200): Allow HTTP (port 80) from any source
- Rule 400 (Priority: 400): Allow TCP traffic on port 5000 from any source
- Rule 300 (Priority: 300): Deny all inbound traffic from any source

The outbound security rules are configured to allow all traffic to any destination.

Internal users have been attempting to connect to the application server on port 5000 but they are consistently facing connection timeouts. You've confirmed the application server is up and running, and you can connect to the server locally on the VM.

What is the most probable cause of the problem and how would you fix it?
A: The inbound rule to allow TCP traffic on port 5000 is conflicting with the rule to allow HTTP on port 80. Remove Rule 200.

B: Rule 300 to deny all inbound traffic is being processed before Rule 400 to allow traffic on port 5000. Modify the priority of Rule 400 to a value less than 300.

C: The application server should be configured to listen on a well-known port instead of port 5000. Change the server settings.

D: The NSG is missing an inbound rule to allow ICMP traffic. Add a new rule with a lower priority.

E: The NSG needs to have an outbound rule specifically allowing traffic to port 5000. Add a new outbound rule.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Backup and Restore Strategy
Databases
Backup
Recovery

2 mins

Azure
Solve

Medium

Resolving Connection Issues
Virtual Machines
Networking
Security

2 mins

Azure
Solve

Medium

Resolving NSG Configuration Issues
Virtual Machines
Security

2 mins

Azure
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Backup and Restore Strategy
Databases
Backup
Recovery
Azure
Medium2 mins
Solve
Resolving Connection Issues
Virtual Machines
Networking
Security
Azure
Medium2 mins
Solve
Resolving NSG Configuration Issues
Virtual Machines
Security
Azure
Medium2 mins
Solve
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

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Azureの機械学習 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 Azureの機械学習 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

サンプルスコアカードを表示します
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 Machine Learning in Azure Assessment Test

Why you should use Pre-employment Machine Learning in Azure Online Test?

The Azureの機械学習 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:

  • Azure機械学習の基本を理解する
  • Azure MLを使用したデータの前処理と清掃技術
  • Azure MLによる機能エンジニアリングと選択
  • Azure MLの機械学習モデルの構築と評価
  • 分類と回帰のためにさまざまなAzure MLアルゴリズムを操作する
  • Azure MLのモデルの展開と管理
  • Azure MLパイプラインの作成と実行
  • Azure MLのハイパーパラメーターのチューニング
  • 自動モデルの選択とチューニングにAzure Automlを利用します
  • Azure MLデザイナーを使用した機械学習ワークフローの設計

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 Machine Learning in Azure Online Test?

  • データの準備と機能エンジニアリング

    データの準備と機能エンジニアリングには、生データをMLモデルに適した形式に変換し、モデルパフォーマンスを改善するための新しい機能を作成することが含まれます。このスキルは、データの前処理と特徴抽出技術における候補者の習熟度を評価するためにテストで測定されます。

  • モデルの構築と評価

    モデルの構築と評価は、異なるアルゴリズムを使用したMLモデルの作成に焦点を当てています。そして、テクニック、そのパフォーマンスと正確性を評価します。このスキルは、有効なMLモデルを構築し、適切なメトリックで結果を評価する候補者の能力を測定するためのテストで測定されます。 - さまざまな種類のデータ分析と予測タスクに使用できるMLモデルと技術を作成しました。このスキルは、さまざまなAzure MLアルゴリズムに対する候補者の精通性と特定のシナリオに対する適合性を決定するためにテストで測定されます。

  • モデルの展開と管理

    モデルの展開と管理にはMLモデルを生産環境に展開し、パフォーマンスを監視し、必要な更新と改善を行います。このスキルは、エンドツーエンドMLモデルのライフサイクルとAzure MLを使用して展開および管理戦略を実装する能力に関する候補者の理解を評価するために、テストで測定されます。 P> Azure MLパイプラインにより、MLワークフローの作成とオーケストレーションが可能になり、データの準備、モデルトレーニング、展開に伴う手順が自動化されます。このスキルは、Azure MLを使用してMLパイプラインを設計および実装する候補者の習熟度を評価するためにテストで測定されます。そのパフォーマンスと一般化を最大化するMLモデル。このスキルは、Azure MLを使用したハイパーパラメーターチューニングに技術を適用する候補者の知識と専門知識を評価するためにテストで測定されます。モデル選択とハイパーパラメーターの調整のプロセスは、最小限の手動介入で高性能MLモデルの開発を可能にします。このスキルは、Azure Automlに対する候補者の理解と、効率的なMLモデル開発のためにその機能を利用する能力を測定するためのテストで測定されます。 Azure MLのノーコードツールにより、ユーザーはドラッグアンドドロップインターフェイスを使用してMLモデルを視覚的に構築、トレーニング、および展開できます。このスキルは、Azure MLデザイナーに対する候補者の精通性と、MLモデル開発のために機能を活用する能力を決定するためにテストで測定されます。 MLモデルによって行われた予測に影響を与える要因を理解し、解釈します。このスキルは、Azure ML解釈性機能を使用してMLモデルの結果と行動を分析および解釈する際の候補者の知識とスキルを評価するためにテストで測定されます。 MLモデルの説明可能性は、MLモデルによって行われた予測の説明を提供し、意思決定プロセスで信頼と理解を構築するのに役立ちます。このスキルは、Azure MLモデルの利用可能性の説明能力を評価するための候補者の能力を評価するためにテストで測定され、透明で解釈可能なMLモデルを提供します。訓練されたMLモデルをWebサービスまたはAPIとして展開し、リアルタイムの予測と他のアプリケーションとの統合を可能にします。このスキルは、Azure ML展開技術を使用して生産環境にMLモデルを展開する候補者の能力を測定するために、テストで測定されます。

  • 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 Azureの機械学習 to be based on.

    Azure MLワークスペース
    Azure ML Studio
    Azure MLデータセット
    Azure ML実験
    データの前処理
    機能エンジニアリング
    機能選択
    探索的データ分析
    データの視覚化
    モデル構築
    モデル評価
    相互検証
    評価メトリック
    Azure MLアルゴリズム
    監視された学習
    監視されていない学習
    分類アルゴリズム
    回帰アルゴリズム
    クラスタリングアルゴリズム
    次元削減
    Azure MLモデルの展開
    Webサービスの展開
    モデルバージョン化
    モデル監視
    Azure MLパイプライン
    パイプライン作成
    パイプラインスケジューリング
    パイプライン監視
    ハイパーパラメーターチューニング
    グリッド検索
    ランダム検索
    ベイズの最適化
    Azure Automl
    自動モデル選択
    自動化されたハイパーパラメーターチューニング
    自動機能エンジニアリング
    Azure MLデザイナー
    ドラッグアンドドロップモデル開発
    カスタムモジュールの作成
    パイプラインの実行
    Azure ML解釈可能性
    特徴の重要性
    モデルの説明
    ローカル解釈可能性
    グローバルな解釈可能性
    Azure MLモデルの説明可能性
    解釈可能な機械学習
    説明可能なAI
    反事実的な説明
    Azure MLモデルの展開
    Azure Kubernetesサービス(AKS)
    Azure Containerインスタンス(ACI)
    アプリケーションの洞察
    Azure MLモデル管理
    モデルバージョン化
    モデル展開スロット
    モデルのスケーリングとパフォーマンス
    継続的な統合と展開(CI/CD)

What roles can I use the Machine Learning in Azure Online Test for?

  • 機械学習エンジニア
  • データサイエンティスト
  • データアナリスト
  • AIエンジニア
  • ソフトウェアエンジニア
  • データエンジニア
  • ビジネスアナリスト
  • 研究科学者
  • AIコンサルタント
  • AI研究者

How is the Machine Learning in Azure Online 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

  • Azure MLの解釈可能性を使用したモデルの解釈と説明
  • Azure MLモデルの展開を使用した生産用モデルの展開
  • Azure Databricksの理解とAzure MLとの統合
  • 自然言語処理(NLP)タスクにAzure MLを利用する
  • Azure MLを使用したコンピュータービジョンソリューションの実装
  • Azure MLの時系列データを操作します
  • Azure MLを使用した分散コンピューティングの処理
  • 補強学習のためにAzure MLを利用します
  • Azure MLの異常検出技術の適用
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、スコアがそれほど高くな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

Machine Learning in Azure Hiring Test よくある質問

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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今日、最も候補者のフレンドリーなスキル評価ツールをお試しください。
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