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About the test:

Pysparkテストは、Apache SparkのPython APIであるPysparkを使用する際の候補者の知識とスキルを評価します。このテストには、Pysparkのプログラミングコンピテンシーを評価するためのコーディングの質問と、Python、SQL、機械学習、データサイエンスなどの関連トピックの理解を評価するための複数選択の質問が含まれています。

Covered skills:

  • Pysparkのインストール
  • Pyspark Rdd
  • SQL
  • データサイエンス
  • Pyspark UDF
  • Python
  • 機械学習

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface PySpark Assessment Test is the most accurate way to shortlist データエンジニアs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The PySpark 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:

  • Pysparkのインストールとセットアップ
  • pyspark udfs(ユーザー定義関数)の作成と使用
  • Pyspark RDD(回復力のある分散データセット)の操作)
  • Pythonプログラミング言語の強力な習熟度
  • SQLクエリの習熟度
  • Pysparkの機械学習の概念の理解
  • データサイエンスのテクニックとツールの経験
  • 大量のデータを分析および処理する機能
  • Pysparkのデータ操作と変換操作に関する知識
  • Pysparkのデータ視覚化ツールに精通しています
  • Pysparkの分散コンピューティング機能の理解
  • Pysparkコードのデバッグとトラブルシューティングの習熟度
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 Pysparkテスト グーグルできません.

🧐 Question

Medium

ZeroDivisionError and IndexError
Exceptions
Try practice test
What will the following Python code output?
 image

Medium

Session
File Handling
Dictionary
Try practice test
 image
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?
 image

Medium

Max Code
Arrays
Try practice test
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:
 image

Medium

Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists
Try practice test
Consider the following Python code:
 image
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
Try practice test
What does the below function ‘fun’ does?
 image
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

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
🧐 Question🔧 Skill

Medium

ZeroDivisionError and IndexError
Exceptions

2 mins

Python
Try practice test

Medium

Session
File Handling
Dictionary

2 mins

Python
Try practice test

Medium

Max Code
Arrays

2 mins

Python
Try practice test

Medium

Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists

3 mins

Python
Try practice test

Medium

Stacking problem
Stack
Linkedlist

4 mins

Python
Try practice test

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
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
ZeroDivisionError and IndexError
Exceptions
Python
Medium2 mins
Try practice test
Session
File Handling
Dictionary
Python
Medium2 mins
Try practice test
Max Code
Arrays
Python
Medium2 mins
Try practice test
Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists
Python
Medium3 mins
Try practice test
Stacking problem
Stack
Linkedlist
Python
Medium4 mins
Try practice test
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
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 Pyspark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 Pyspark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

サンプルスコアカードを表示します
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 PySpark Online Test

Why you should use Pre-employment PySpark Test?

The Pyspark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:

  • Pysparkのインストール
  • Pyspark UDFSの作成と使用
  • Pyspark Rddsとの作業
  • Pythonプログラミングスキル
  • SQLクエリと操作
  • Pysparkを使用した機械学習
  • データサイエンスの概念
  • Pysparkの例外とエラーの処理
  • Pysparkを使用した分散コンピューティングの理解
  • パフォーマンスのためにPysparkジョブを最適化します

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 PySpark Test?

  • Pysparkのインストール

    Pysparkのインストールには、Pysparkアプリケーションを実行するために必要な依存関係とパッケージのセットアップが含まれます。このテストでこのスキルを測定して、Pyspark環境に対する候補者の理解とインストールプロセスをナビゲートする能力を評価することが重要です。 Pysparkで定義された関数。これにより、ユーザーはデータを処理および操作するカスタム関数を定義できます。このスキルを測定することで、高度なデータ変換のためにPysparkの強力なUDF機能を活用する候補者の習熟度を評価するのに役立ちます。効率的な分散処理用。このスキルをテストすることで、リクルーターはRDDに関する候補者の知識と分散データセットで並列操作を実行する能力を測定できます。および汎用性。 PysparkコンテキストでPythonを介した候補者のコマンドを評価することは、言語への精通性と、Pysparkアプリケーション内でライブラリと機能を活用する能力を決定するのに役立ちます。 )Pysparkのコンテキストでのデータ操作とクエリに不可欠です。 SQLスキルの評価により、候補者はPySparkでのSQL式と操作を使用してデータベースと効果的に対話し、複雑なクエリを実行し、データを処理できます。コンピューターがデータに基づいて学習し、予測または決定を下すことを可能にするアルゴリズム、モデル、および技術を備えた人工知能。このスキルのテストは、機械学習の概念に対する候補者の理解と、Pyspark内の実際のデータ問題を解決するために関連するアルゴリズムを適用する能力を評価するのに役立ちます。構造化されたデータと非構造化データからの貴重な洞察の分析、解釈、および抽出。このテストでこのスキルを測定すると、統計的および分析的手法を効果的に適用して、生データをPySparkを使用して意味のある情報に変換できる候補者を特定するのに役立ちます。

  • 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 Pysparkテスト to be based on.

    Pysparkのインストール
    Pyspark構成
    Pysparkデータフレーム
    Pyspark SQL
    Pyspark mllib
    Pysparkストリーミング
    Pyspark graphx
    PySpark DataFrame API
    Pyspark RDD API
    pyspark udfs
    Pysparkデータ前処理
    Pysparkデータの視覚化
    Pyspark機械学習アルゴリズム
    Pysparkパイプライン
    Pysparkモデルの評価
    Pyspark機能エンジニアリング
    Pythonの基本
    Python制御フロー
    Python関数
    Pythonクラスとオブジェクト
    pythonファイルI/o
    Pythonエラー処理
    Pythonモジュールとパッケージ
    Pythonリスト操作
    Python文字列操作
    Python辞書操作
    Pythonファイル操作
    Python正規表現
    python numpy
    Python Pandas
    python matplotlib
    SQLの基本
    SQL選択クエリを選択します
    SQLはクエリに参加します
    SQL集計関数
    SQLサブQueries
    SQL制約
    SQLビュー
    SQLインデックス
    SQLトリガー
    SQLストアドプロシージャ
    機械学習の概念
    監視された学習
    監視されていない学習
    回帰
    分類
    クラスタリング
    特徴抽出
    データの前処理
    評価メトリック
    データの視覚化
    データクリーニング
    データ変換
    データサンプリング
    データ分割
    モデルトレーニング
    モデル評価
    モデルの展開
    データサイエンスの概念
    探索的データ分析
    データ操作
    データの視覚化
    統計分析
    データマイニング
    データの争い
    データ統合
Try practice test

What roles can I use the PySpark Test for?

  • データエンジニア
  • データアナリスト
  • データサイエンティスト
  • ビッグデータエンジニア
  • ビジネスアナリスト

How is the PySpark 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

  • Pysparkを使用した機械学習モデルの構築と評価
  • Pyspark DataFramesの操作
  • Pysparkで機能エンジニアリング技術の実装
  • Pysparkで統計分析を適用します
  • Pyspark MLパイプラインの調整と最適化
  • Pysparkでのデータの前処理とクリーニングの実行
  • Pyspark SQLおよびDataFrame APIの理解
  • Pysparkを使用して、さまざまなデータソースと対話します
  • Pysparkで高度な分析技術を適用します
  • Pysparkアプリケーションを生産環境に展開します

The coding question for experienced candidates will be of a higher difficulty level to evaluate more hands-on experience.

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

PySpark 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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