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⌘ K

About the test:

Talend Onlineテストでは、シナリオベースのMCQを使用して、ETLジョブを設計および開発し、データ統合プロセスを実装し、Talendコンポーネントを構成する機能など、Talend ETLの習熟度に関する候補者を評価します。さらに、このテストでは、Talend Studio、メタデータ管理、データ品質、他のエンタープライズシステムとの統合、および一般的なETLおよびデータ統合の概念に関する候補者の知識を評価します。このテストの目的は、Talendと協力してデータ統合ソリューションを効果的に設計および開発する候補者の能力を評価することを目的としています。

Covered skills:

  • Talend
  • ETL
  • データガバナンス
  • クラウド統合
  • データ変換
  • リアルタイムのデータ処理
  • データ統合
  • データ品質
  • ビッグデータ
  • マスターデータ管理
  • データ移行

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Talendオンラインテスト is the most accurate way to shortlist Talend Data Engineers



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Talend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:

  • Talendを使用してデータ統合ジョブを作成および管理できる
  • ETL(抽出、変換、ロード)プロセスに習熟
  • データの品質を確保し、データガバナンスを実装することができます
  • ビッグデータとクラウド統合の操作に熟練しています
  • マスターデータ管理の経験
  • データ変換手法に精通しています
  • データ移行に精通しています
  • リアルタイムのデータ処理を処理する機能
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
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 Talendオンラインテスト グーグルできません.

🧐 Question

Medium

Conditional Processing
Row Filtering
Component Linking
Job Design
Solve
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:
 image
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
Solve
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:
 image
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:
 image
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
Solve
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
Solve
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:
 image
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Conditional Processing
Row Filtering
Component Linking
Job Design

2 mins

Talend
Solve

Medium

Dynamic Product API
Schema Evolution
Dynamic Data Types
API Integration

2 mins

Talend
Solve

Medium

Multi-source Data Aggregation
Data Transformation
Joins
Lookup
Aggregation
Data Filters

3 mins

Talend
Solve

Medium

Null Dates in tJavaRow
Java Programming
Null Safety
Date Manipulation
Exception Handling

2 mins

Talend
Solve

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Solve

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Solve

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Solve

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Solve

Hard

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

2 mins

SQL
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Conditional Processing
Row Filtering
Component Linking
Job Design
Talend
Medium2 mins
Solve
Dynamic Product API
Schema Evolution
Dynamic Data Types
API Integration
Talend
Medium2 mins
Solve
Multi-source Data Aggregation
Data Transformation
Joins
Lookup
Aggregation
Data Filters
Talend
Medium3 mins
Solve
Null Dates in tJavaRow
Java Programming
Null Safety
Date Manipulation
Exception Handling
Talend
Medium2 mins
Solve
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Solve
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Solve
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Solve
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Solve
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Adafaceを使用すると、初期スクリーニングプロセスを75%以上最適化することができ、採用マネージャーとタレント獲得チームの両方にとって貴重な時間を解放しました!


Brandon Lee, 人々の頭, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Talend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 Talend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 #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 Talendオンラインテスト

Why you should use Talendオンラインテスト?

The Talend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:

  • Talendを使用してさまざまなソースからのデータを統合します
  • データの取得と操作のための複雑なSQLクエリを作成します
  • Talendを使用してETL(抽出、変換、ロード)操作を実行する
  • データ品質チェックを実装し、データの正確性を確保します
  • データガバナンスの原則の理解と適用
  • ビッグデータテクノロジーの操作と大規模なデータセットの処理
  • Talendを使用したクラウドベースのシステムとサービスを統合します
  • マスターデータ管理ソリューションの実装
  • Talendを使用したデータ変換と濃縮の実行
  • レガシーシステムから新しいプラットフォームにデータを移行します

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 Talendオンラインテスト?

  • Talend

    Talendは、組織がさまざまなシステムでデータを接続、変換、および管理できるようにする人気のあるオープンソースデータ統合プラットフォームです。データ統合ワークフローを設計、開発、展開するための包括的なツールと機能を提供します。

  • データ統合

    データ統合は、さまざまなソースからのデータを組み合わせて調整し、調和させるプロセスです。統合された一貫した形式へのシステム。データを抽出し、それを変換してクレンジングし、ターゲットシステムにロードし、組織がデータの全体的な見解を持つことを可能にします。 LOAD)は、データ統合で使用されるプロセスで、さまざまなソースからデータを抽出し、適切な形式に変換し、ターゲットシステムにロードします。データの品質と完全性を確保する上で重要な役割を果たし、組織がデータの品質を効果的に活用できるようにします。

  • データ品質は、精度、完全性、一貫性、データの妥当性。情報に基づいた意思決定を行い、ビジネスプロセスの信頼性を維持するためには、データの品質を確保することが不可欠です。このスキルは、データの品質に関連する問題を特定して解決する能力を測定します。</p> <h4>データガバナンス

    データガバナンスには、組織内のデータ資産の全体的な管理と制御が含まれます。データ処理のためのポリシー、標準、およびガイドラインの定義、規制の遵守の確保、データの品質、プライバシー、セキュリティのプロセスの確立が含まれます。このスキルは、データガバナンスの原則と実践に関する候補者の理解を評価するために測定されます。テクニック。膨大な量の構造化および非構造化データのストレージ、処理、および分析が含まれます。このスキルは、ビッグデータテクノロジーに関する候補者の知識と大規模なデータを使用する能力を評価するために測定されます。

  • クラウド統合

    クラウド統合には、オンプレミスシステムをクラウドと接続することが含まれます。 - ベースのアプリケーションとサービス。これにより、組織はクラウドコンピューティングのスケーラビリティ、柔軟性、および費用対効果を活用できます。このスキルは、クラウド環境でのデータの統合と管理における候補者の習熟度を評価するために測定されます。

  • マスターデータ管理

    マスターデータ管理(MDM)は、管理に焦点を当てた分野であり、組織内の権威ある一貫した参照データを維持します。これには、顧客、製品、サプライヤー情報など、コアデータ要素に単一の信頼できる真実のソースを作成することが含まれます。このスキルは、MDMの概念とMDMソリューションを実装する能力に対する候補者の理解を評価するために測定されます。別のアプリケーションやシステムに適したものにします。特定のビジネス要件を満たすために、データの操作、マッピング、および濃縮が含まれます。このスキルは、データ変換タスクの設計と実行における候補者の習熟度を評価するために測定されます。

  • データ移行

    データ移行は、あるシステムまたはストレージ形式から別のシステムにデータを転送するプロセスです。複数のソースからのデータの統合、システムのアップグレード、または新しいプラットフォームへの移行が含まれます。このスキルは、データ移行方法論に関する候補者の知識と、データの転送を成功させる能力を評価するために測定されます。

  • リアルタイムデータ処理

    リアルタイムデータ処理は遅滞なく、データが到着したときに処理および分析する機能。これにより、組織は最新の情報に基づいて意思決定を行い、アクションを実行できます。このスキルは、リアルタイムのデータ処理技術と高性能データ処理パイプラインを構築する能力に関する候補者の理解を評価するために測定されます。

  • 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 Talendオンラインテスト to be based on.

    Talend Studio
    データ統合
    ETLプロセス
    データ品質
    データガバナンス
    ビッグデータ統合
    クラウド統合
    マスターデータ管理
    データ変換
    データ移行
    リアルタイムのデータ処理
    データウェアハウジング
    データプロファイリング
    データクレンジング
    データモデリング
    メタデータ管理
    データ抽出
    データの読み込み
    データキャプチャを変更します
    エラー処理
    スキーマデザイン
    SQL統合
    クエリ最適化
    データベース接続
    寸法モデリング
    データレプリケーション
    データ同期
    データマッピング
    データ検証
    データマスキング
    データ系統
    性能調整
    並列処理
    ワークフロー管理
    スケジューリング
    ジョブ監視
    データガバナンスフレームワーク
    データのプライバシー
    データセキュリティ
    データアーカイブ
    データ仮想化
    エンタープライズ情報統合
    リアルタイムのデータ統合
    データストリーミング
    データサイエンス統合
    クラウドストレージ統合
    データ品質の監視
    データカタログ
    データプロファイリングツール
    マスターデータ管理慣行
    データ移行戦略
    ETLベストプラクティス
    ETLツールの比較
    ETLパフォーマンスの最適化
    データの争い
    リアルタイム分析

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

  • Talend Data Engineer
  • Talend ETL開発者
  • データ統合スペシャリスト
  • ビジネスインテリジェンス開発者
  • データウェアハウス開発者
  • ビッグデータエンジニア
  • クラウド統合開発者
  • データ変換スペシャリスト
  • Talend Solution Architect

How is the Talend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

  • リアルタイムのデータストリームとイベントの処理
  • Talendでのデータパイプラインの設計と実装
  • パフォーマンスとスケーラビリティのためのTalendジョブを最適化します
  • データ品質のプロファイリングと監視の実装
  • データリポジトリの管理と維持
  • Talendを使用したデータ統合ワークフローの構築
  • 統合プロセスにおけるデータセキュリティとプライバシーの確保
  • データマッピングと変換の設計と実装
  • データの検証と検証の実行
  • 利害関係者と協力して要件を収集し、統合ソリューションを定義する
Singapore government logo

採用マネージャーは、パネルのインタビュー中に尋ねた技術的な質問を通して、どの候補者がより良いスコアを持っているかを知ることができ、得点しなかった人と差別化することができたと感じました。彼らです 非常に満足しています 候補者の品質は、Adafaceスクリーニングで最終候補になりました。


85%
スクリーニング時間の短縮

Talendオンラインテスト FAQ

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?

customers across world
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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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