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About the test:

GCPテストの機械学習は、機械学習の概念に関する候補者の理解と、機械学習タスクにGoogleクラウドプラットフォームを使用する能力を評価します。このテストでは、機械学習のためのGCPサービス、データ分析、データサイエンス、クラウドコンピューティングなどのトピックをカバーしています。

Covered skills:

  • GCPでの機械学習
  • データ分析
  • クラウドコンピューティングの基本
  • Google Cloud Platform(GCP)ファンダメンタルズ
  • データサイエンス

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Machine Learning in GCP 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 GCP 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:

  • Googleクラウドプラットフォーム(GCP)で機械学習モデルを展開および管理する機能
  • Google Cloud Platform(GCP)の基礎の習熟度
  • 洞察とトレンドのために大規模なデータセットを分析する機能
  • さまざまなデータ科学技術とアルゴリズムの理解
  • クラウドコンピューティングの基本に関する知識
  • 機械学習のためのGCPツールとサービスに精通しています
  • 機械学習パイプラインの設計と実装に関する専門知識
  • GCPツールを使用してデータを評価および視覚化する機能
  • 予測モデルの構築と評価に熟練しています
  • 生産における機械学習モデルの展開の経験
  • データの前処理と機能エンジニアリングに熟練しています
  • 監視されていない監視されていない学習アルゴリズムの理解
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 GCPでの機械学習 グーグルできません.

🧐 Question

Medium

Healthy Replica
Google Kubernetes Engine
Solve
Sam Sankman works as Cloud Associate at FTXX Inc. FTXX’s core application is deployed in a Google Kubernetes Engine cluster. When a new version of the application is released, CI/CD tool updates the spec.template.spec.containers[0].image value to reference the Docker image of the new application version. When the Deployment object applies the change, Sam wants to deploy at least 1 replica of the new version and maintain the previous replicas until the new replica is healthy. Which change should Sam make to the Kubernetes Engine Deployment object shown below?
 image
A: Set the Deployment Strategy to Rolling Update
B: Set the Deployment Strategy to Recreate

C: Set maxSurge to 0
D: Set maxSurge to 1

E: Set maxUnavailable to 0
F: Set maxUnavailable to 1

Medium

Network Rules
Virtual Private Cloud
SSH
Solve
Depp works as Google Cloud Architect at Amber Inc. Deep created an instance with following firewall rules:
NAME: ssh-allow
NETWORK: testnet
DIRECTION: INGRESS
PRIORITY: 100
ALLOW: tcp:22

NAME: deny-everything
NETWORK: testnet
DIRECTION: INGRESS
PRIORITY: 400
DENY: tcp:0-65535,udp:0-6553
What would happen if Depp tries SSH to the instance now?

A: SSH would be denied as the deny rule overrides the allow
B: SSH would be allowed as the allow rule overrides the deny
C: SSH would be denied and would need instance reboot for the to allow rule to take effect
D: SSH would be denied and would need gcloud firewall refresh command for the allow rule to take effect

Easy

Storage Costs
Cloud Storage
Solve
Kloo is a social media platform similar to Twitter in the EU market and uses Google Cloud for their infrastructure requirements. Kloo generates multiple files per day. Owing to data regulations, Kloo has to store these files in the EU regional bucket. Kloo’s data team needs only the files of last 14 days for their algorithms and APIs but need to store every single file for safe keeping and regulatory purposes even though the past data is rarely accessed. Given these constraints, how can Kloo’s data team lower the storage costs?
 image

Medium

Storage in Compute Recovery
Cloud Storage
Backups
Solve
You work as a data manager for a large e-commerce company that heavily relies on a PostgreSQL database running on a GCP Compute Engine instance. The company has a well-established backup policy, which includes:

1. Full database backup every Monday at 1:00 AM.
2. Differential backup every day at 1:00 AM, except Monday.
3. Transaction log backup every 30 minutes.

These backups are stored in Google Cloud Storage. Today is Thursday, and a data corruption incident occurred at 4:15 PM. You have the following backup files available:

1. Full backup: Full_Backup_Mon.bak taken on Monday 1:00 AM.
2. Differential backups: Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak taken at 1:00 AM on their respective days.
3. Transaction log backups: 30-minute interval backups from Monday 1:30 AM until Thursday 4:00 PM, like TLog_Backup_Thu_1530.bak, TLog_Backup_Thu_1600.bak.

Given the RPO (Recovery Point Objective) of 30 minutes, which of the following sequences of restore operations would ensure minimal data loss?
A: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM.
B: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Wed.bak, then all Transaction Log backups from Wednesday and Thursday.
C: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then all Transaction Log backups from Thursday.
D: Full_Backup_Mon.bak, then all Transaction Log backups from Monday to Thursday 4:00 PM.
E: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Healthy Replica
Google Kubernetes Engine

2 mins

Google Cloud Platform
Solve

Medium

Network Rules
Virtual Private Cloud
SSH

3 mins

Google Cloud Platform
Solve

Easy

Storage Costs
Cloud Storage

2 mins

Google Cloud Platform
Solve

Medium

Storage in Compute Recovery
Cloud Storage
Backups

3 mins

Google Cloud Platform
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Healthy Replica
Google Kubernetes Engine
Google Cloud Platform
Medium2 mins
Solve
Network Rules
Virtual Private Cloud
SSH
Google Cloud Platform
Medium3 mins
Solve
Storage Costs
Cloud Storage
Google Cloud Platform
Easy2 mins
Solve
Storage in Compute Recovery
Cloud Storage
Backups
Google Cloud Platform
Medium3 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 GCPでの機械学習 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 GCPでの機械学習 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 GCP Assessment Test

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

The GCPでの機械学習 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:

  • Googleクラウドプラットフォームに機械学習モデルの実装と展開
  • GCPサービスを使用したデータパイプラインの作成と管理
  • GCPツールを使用したビッグデータソリューションの構築と最適化
  • 複雑な機械学習アルゴリズムの開発とチューニング
  • データの前処理とクリーニングタスクの実行
  • データを評価するための統計分析と仮説テスト手法を適用する
  • スケーラブルで効率的なデータストレージソリューションの設計と実装
  • データの統合と抽出のためにGCP APIとサービスを利用する
  • GCPで仮想マシンとコンテナの構成と管理
  • GCP環境のセキュリティ対策とベストプラクティスの実装

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 GCP Online Test?

  • Googleクラウドプラットフォーム(GCP)の基礎

    このスキルには、コンピューティングエンジン、ストレージ、ビッグクエリ、Pub/Subなどのさまざまな製品やサービスなど、Google Cloudプラットフォームの基本的な知識が含まれます。 GCPの概念と能力を理解し、クラウド上のアプリケーションとデータの構築、展開、および管理のためのGCPのリソースを効果的に利用する方法を知ることが含まれます。

  • データ分析

    データ分析には、データを検査、クリーニング、変換、およびモデリングのプロセスにして、有用な情報を発見し、意思決定をサポートします。このテストのコンテキストでは、GCPのツールとサービスを使用してデータ分析タスクを実行する機能を特に指し、BigQuery、DataFlow、DataProcなどのツールとサービスを使用して、洞察を抽出し、パターンを特定し、大きなデータセットから意味のある結論を導き出します。 P> <h4>データサイエンス</h4> <p>データサイエンスは、統計分析、機械学習、およびドメインの知識を組み合わせて貴重な洞察を抽出し、複雑な問題を解決する学際的な分野です。このテストでは、GCPの機械学習ツールとサービスを使用したデータ科学技術とアルゴリズムの適用に関連する知識とスキルの評価、およびデータ分析とモデリングタスクの結果の解釈と伝達を効果的に評価することが含まれます。クラウドコンピューティングの基本</h4> <p>このスキルとは、仮想化、弾力性、スケーラビリティ、オンデマンドリソースプロビジョニングなど、クラウドコンピューティングの基本的な概念と原則の理解を指します。クラウドコンピューティングの利点と短所、およびサービスとしてのインフラストラクチャ(IAAS)、サービスとしてのプラットフォーム(PAAS)、サービスとしてのソフトウェア(SaaS)など、クラウドインフラストラクチャの主要なコンポーネントとサービスモデルを知ることが含まれます。 。

  • 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 GCPでの機械学習 to be based on.

    データ分析のためのBigQuery
    BigQuery ML
    クラウドオートル
    クラウドデータアパレップ
    クラウドマシン学習エンジン
    クラウドスピーチとテキスト
    クラウド翻訳
    クラウドビデオインテリジェンス
    雲の自然言語
    クラウドビジョン
    クラウドデータフロー
    クラウドデータラブ
    ビッグテーブル
    機械学習用のTensorflow
    機械学習のためのPytorch
    機械学習用のScikit-Learn
    データ探索
    機能エンジニアリング技術
    データの前処理
    監視された学習アルゴリズム
    監視されていない学習アルゴリズム
    評価メトリック
    モデルの選択と検証
    アンサンブルメソッド
    ニューラルネットワーク
    深い学習
    強化学習
    回帰分析
    分類手法
    クラスタリング技術
    次元削減
    時系列分析
    異常検出
    モデルの展開
    Googleクラウドストレージ
    Google Cloud SQL
    Google Cloud Bigtable
    Google Cloud Pub/Sub
    Google Cloud DataStore
    Google Cloud Spanner
    Google Cloud Firestore
    Googleクラウド機能
    Google Cloud Compute Engine
    Googleクラウドアプリエンジン
    Google Cloud Kubernetesエンジン
    GoogleクラウドIDとアクセス管理
    Googleクラウドネットワーキング
    Googleクラウドロードバランシング
    Google Cloud VPN
    Googleクラウドセキュリティ
    GoogleクラウドIAMの役割
    Googleクラウドロギング
    Googleクラウド監視
    Googleクラウドトレース
    Googleクラウドエラーレポート
    Google Cloud Debugger
    Googleクラウドプロファイラー
    Google Cloud Deployment Manager
    Google Cloud Resource Manager
    Google Cloud Billing
    Google Cloud SDK
    Googleクラウドシェル

What roles can I use the Machine Learning in GCP 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
  • クラウドエンジニア
  • AIエンジニア
  • ビッグデータエンジニア
  • 研究科学者
  • ビジネスインテリジェンスアナリスト
  • ソフトウェアエンジニア
  • データエンジニア

How is the Machine Learning in GCP 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

  • 予測分析のための機械学習モデルの構築と解釈
  • モデルのパフォーマンスを向上させるために、機能エンジニアリング技術を適用します
  • GCPツールを使用して、探索的データ分析と視覚化を実行します
  • 機械学習モデルのパフォーマンスと精度の監視と最適化
  • 分散コンピューティングと並列処理の概念を理解する
  • 自動化された機械学習のためにGCPのAutomlサービスを使用します
  • テキスト分析に自然言語処理技術を適用します
  • 外れ値を識別するための異常検出アルゴリズムの実装
  • GCP環境でクラウドコンピューティングの原則と概念を利用します
  • 関連するメトリックを使用したモデル評価と検証を実行します
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 GCP 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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