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⌘ K

About the test:

Teradataオンラインテストでは、シナリオベースのMCQを使用して、Teradataデータベース、SQLクエリ、パフォーマンスチューニング、データモデリング、データベースアーキテクチャ、およびデータウェアハウジングの概念に関する知識に関する候補者を評価します。さらに、このテストでは、Teradataユーティリティ、Teradata Parallel Transporter(TPT)、およびTeradata QueryGridの候補者の習熟度を評価します。このテストの目的は、テラダタデータベースを効率的かつ効果的に設計、開発、維持する候補者の能力を評価することです。

Covered skills:

  • テラダタ
  • データベース管理
  • データモデリング
  • データ統合
  • Teradataユーティリティ
  • SQL
  • ETL
  • データ分析
  • データ移行

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Teradataオンラインテスト is the most accurate way to shortlist Teradataデータベース管理者s



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Teradata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:

  • Teradataデータベースを設計および最適化する機能
  • SQLおよびデータ操作言語の習熟度(DML)
  • ETLプロセスとツールの知識
  • データモデリングと設計の経験
  • データを分析および解釈する能力
  • テラダタユーティリティとパフォーマンスチューニングの知識
  • データの統合と移行の理解
  • Teradataデータベース管理における強力なスキル
  • Teradata SQLの構文と機能の習熟度
  • Teradataを使用してデータ分析を実行する機能
  • データウェアハウジングの概念の知識
  • Teradataのデータガバナンスフレームワークに精通しています
  • 効率的なSQLクエリを記述する機能
  • データのセキュリティとプライバシーのベストプラクティスの理解
  • Teradataシステム管理の経験
  • Teradataデータベースの問題をトラブルシューティングおよび解決する機能
  • テラダタ並列処理アーキテクチャの知識
  • Teradataデータウェアハウスアプライアンスの理解
  • Teradataのバックアップと回復手順の経験
  • Teradata teradata MultiloadおよびFastLoadを使用する能力
  • Teradata teradata QueryGridおよびQueryBandの知識
  • Teradataのデータ辞書およびメタデータ管理の理解
  • Teradata teradataの視点とデータムーバーでの経験
  • Teradataデータベースユーザーと役割を作成および管理する機能
  • Teradata teradataインデックスウィザードとテラダタSQLアシスタントの知識
  • Teradataのワークロード管理とクエリの最適化の理解
  • Teradata teradata tpumpとtpt(Teradata Parallel Transporter)での経験
  • Teradataの論理データモデルと物理データモデルを使用してデータモデリングを実行する機能
  • Teradata teradata Prestoの知識
  • Teradataの圧縮技術とデータストレージオプションの理解
  • Teradata Teradata BteqとFastExportでの経験
  • Teradata teradatadデーモンプログラムとユーティリティを扱う能力
  • Teradata teradata地理空間データ型と機能の知識
  • Teradataのデータ系統と影響分析の理解
  • Teradata teradata Unity and Unity Directorでの経験
  • Teradata SQLクエリとデータベースのパフォーマンスをチューニングおよび最適化する機能
  • Teradata Teradata SQLリファレンスおよびTeradataデータベース管理の知識
  • Teradataのデータアーカイブとデータ保持の理解
  • Teradata teradata ODBCおよびJDBCドライバーの経験
  • Teradataデータの読み込みとデータの動きの問題をトラブルシューティングと識別する機能
  • Teradata teradata Statistics Wizard and Teradataデータベースデザインの知識
  • Teradataのデータ複製とデータの同期の理解
  • Teradata teradata Lobデータ型と機能の経験
  • Teradataデータマートとデータウェアハウスを設計および実装する能力
  • Teradata teradata StudioとTeradataデータベースクエリスケジューラの知識
  • Teradataのデータマスキングとデータの匿名化の理解
  • Teradata teradataセキュアゾーンとテラダタツールとユーティリティでの経験
  • Teradataデータベース容量の計画とパフォーマンスの調整を実行する能力
  • Teradata Teradata SQL FormatterおよびTeradata QueryGrid Managerの知識
  • Teradataのデータアクセス制御と承認の理解
  • Teradata Teradata Data MoverとTeradata etおよびLtでの経験
  • Teradataデータベースのバックアップを実行し、手順を復元する機能
  • Teradata teradataシステムエミュレーションツールとTeradata監査の知識
  • Teradataのデータ品質とデータガバナンスイニシアチブの理解
  • Teradata teradata Parallel Data PumpとTeradata Multi-System Managerでの経験
  • Teradataデータ統合ソリューションを設計および実装する機能
  • Teradata teradataメタデータサービスとTeradata Data Labの知識
  • Teradataの能力計画とシステムパフォーマンスの監視の理解
  • Teradata Teradata JDBCプロバイダーとTeradata ODBCドライバーでの経験
  • テラダタデータの複製と同期の問題をトラブルシューティングと解決する能力
  • Teradata teradataデータ辞書およびTeradataデータ保護の知識
  • Teradataのデータ仮想化と分析機能の理解
  • Teradata teradata AppcenterおよびTeradata XMLサービスでの経験
  • Teradataデータベースのアップグレードとパッチング手順を実行する機能
  • Teradata teradataデータベース管理とTeradataデータベース管理の知識
  • Teradataのクエリの書き換えとクエリの最適化手法の理解
  • Teradata teradata Active System ManagementとTeradataリモートコンソールでの経験
  • Teradataデータセキュリティとプライバシーメカニズムを設計および実装する能力
  • Teradata Teradata Ecosystem ManagerとTeradata Unity Data Moverの知識
  • Teradataのデータ暗号化と主要な管理の理解
  • Teradata Teradata Secure Enterprise SearchとTeradataポートフォリオのHadoopでの経験
  • Teradataデータウェアハウスアーキテクチャを構成および管理する機能
  • Teradata teradataデータプライバシーとTeradataデータストリームユーティリティの知識
  • Teradataのデータ圧縮とデータアーカイブ戦略の理解
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
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 Teradata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

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Try practice test
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Try practice test
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Try practice test
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Try practice test
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.
🧐 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

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
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
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Try practice test
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Try practice test
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Try practice test
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
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 Teradata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 Teradata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

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 Teradataオンラインテスト

Why you should use Teradataオンラインテスト?

The Teradata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:

  • Teradataデータベース管理と管理
  • SQLクエリの最適化とパフォーマンスチューニング
  • ETLの設計と実装
  • データモデリングとデータベース設計
  • データ分析とレポート
  • データ統合と統合
  • データの移行と変換
  • Teradataユーティリティとツールの習熟度
  • Teradataセキュリティの理解と実装
  • Teradataデータウェアハウスの開発と維持

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 Teradataオンラインテスト?

  • teradata

    teradataは、大量のデータを処理するように特別に設計された強力なリレーショナルデータベース管理システムです。高性能分析、データ倉庫、リアルタイムのデータ処理のためのスケーラブルなプラットフォームを提供します。このスキルは、候補者がアーキテクチャ、データ操作、パフォーマンスの最適化など、テラダタとの作業方法を強く理解していることを確認するために、テストで測定する必要があります。

  • sql

    (構造化されたクエリ言語)は、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用されるプログラミング言語です。ユーザーは、データベースからデータを取得、挿入、更新、削除できます。テストでのSQLスキルの測定は、Teradataとの対話とさまざまなデータベース操作を実行するための不可欠な言語であるため重要です。 、およびデータベースの維持。データベーススキーマの作成と管理、データベースのパフォーマンスの最適化、データの整合性の確保、セキュリティ対策の実装などのアクティビティが含まれます。このスキルは、データベースを効果的に管理および管理する候補者の能力を評価するために、テストで測定する必要があります。さまざまなソース、適切な形式に変換し、ターゲットデータベースまたはデータウェアハウスにロードします。 ETLプロセス中にデータ統合、データクレンジング、およびデータ品質を処理する候補者の能力を実証するため、テストで測定することが重要なスキルです。

  • データモデリング

    データモデリング効率的かつ正確なデータ管理をサポートするために、データ構造、関係、および制約の概念的表現を作成するプロセスです。データモデリングスキルの測定テストでのスキルは、ビジネス要件に合わせてデータの一貫性と整合性を促進する論理的および物理データモデルを設計する候補者の能力を評価するため、重要です。

  • データ分析

    データ分析には、大量のデータを分析および解釈して、ビジネスの意思決定を促進できる洞察、傾向、パターンを明らかにします。統計分析、データの視覚化、データマイニングのスキルが必要です。データ分析スキルの測定テストでは、さまざまな分析手法を使用してデータから意味のある洞察を導き出す候補者の能力を評価するため、重要です。さまざまなソースからのデータとユーザーに統合データの統一ビューを提供します。これには、データを抽出、変換、およびさまざまなシステムから統合データリポジトリに抽出、変換、およびロードすることが含まれます。テストでのデータ統合スキルの測定は、複雑なデータ統合シナリオを処理し、データの一貫性を確保し、データ品質の問題を軽減する候補者の能力を評価するため、重要です。

  • データ移行

    データ移行通常、システムのアップグレードまたは遷移中に、あるシステムから別のシステムにデータを転送するプロセスです。ソースシステムからデータを抽出し、互換性のある形式に変換し、ターゲットシステムにロードすることが含まれます。データの移行スキルの測定テストでのスキルは、データの正確性、完全性、および完全性を確保しながら、データ移行アクティビティを計画、実行、および検証する候補者の能力を評価するため、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 Teradataオンラインテスト to be based on.

    テラダタ
    SQL
    データベース管理
    ETL
    データモデリング
    データ分析
    データ統合
    データ移行
    Teradataユーティリティ
    テラダタシステム管理
    Teradataデータベースのバックアップと回復
    Teradata並列処理アーキテクチャ
    Teradataデータウェアハウスアプライアンス
    Teradataのバックアップおよび回復手順
    Teradataマルチロード
    Teradata FastLoad
    Teradata QueryGrid
    Teradata QueryBand
    Teradataデータ辞書
    Teradataメタデータ管理
    テラダタの視点
    Teradata Data Mover
    Teradataデータベースユーザーと役割
    Teradataインデックスウィザード
    Teradata SQLアシスタント
    テラダタワークロード管理
    Teradataクエリの最適化
    Teradata tpump
    Teradata tpt
    Teradata論理データモデル
    テラダタ物理データモデル
    Teradata Presto
    テラダタ圧縮技術
    Teradataデータストレージオプション
    Teradata Bteq
    Teradata FastExport
    Teradataデーモンプログラム
    Teradataユーティリティプログラム
    テラダタ地理空間データ
    Teradataデータ系統
    テラダタ衝撃分析
    Teradata unity
    Teradata Unity Director
    Teradata SQLクエリ最適化
    Teradata SQLリファレンス
    Teradataデータベース管理
    Teradataデータアーカイブ
    テラダタデータ保持
    Teradata ODBCドライバー
    Teradata JDBCドライバー
    Teradataデータ読み込みの問題
    Teradataデータの動きの問題
    Teradata Statisticsウィザード
    Teradataデータベース設計
    Teradataデータレプリケーション
    Teradataデータ同期
    Teradata Lobデータ型
    Teradataデータマート
    Teradataデータウェアハウス
    Teradata Studio
    Teradataデータベースクエリスケジューラ
    Teradataデータマスキング
    Teradataデータ匿名化
    Teradataセキュアゾーン
    Teradataツールとユーティリティ
    Teradataデータベース容量計画
    テラダタのパフォーマンスチューニング
    Teradata SQL Formatter
    Teradata QueryGrid Manager
    Teradataデータアクセス制御
    Teradata許可
    Teradata Data Mover
    Teradata et and lt
    Teradataデータベースバックアップ
    Teradataデータベースの復元
    Teradataシステムエミュレーションツール
    Teradata監査
    Teradataデータ品質
    Teradataデータガバナンス
    Teradata並列データポンプ
    Teradata Multi-System Manager
    Teradataデータ統合
    Teradataメタデータサービス
    Teradata Data Lab
    テラダタ容量計画
    Teradataシステムパフォーマンス監視
    Teradata JDBCプロバイダー
    Teradata ODBCドライバー
    Teradataデータレプリケーション
    Teradataデータ同期
    Teradataデータ辞書
    Teradataデータ保護
    Teradataデータ仮想化
    Teradata分析機能
    Teradata Appcenter
    Teradata XMLサービス
    Teradataデータベースのアップグレード
    Teradataデータベースパッチング
    Teradataクエリ書き換え
    Teradataクエリの最適化
    Teradataアクティブシステム管理
    Teradataリモートコンソール
    Teradataデータセキュリティ
    Teradataデータプライバシー
    Teradata Ecosystem Manager
    Teradata Unity Data Mover
    Teradataデータ暗号化
    Teradataキー管理
    Teradata Secure Enterprise Search
    Hadoop用のTeradataポートフォリオ
    Teradataデータウェアハウスアーキテクチャ
    Teradataデータプライバシー
    Teradataデータストリームユーティリティ
    Teradataデータ圧縮
    Teradataデータアーカイブ
Try practice test

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

  • Teradataデータベース管理者
  • Teradataテクニカルスペシャリスト
  • ETL開発者
  • データウェアハウス開発者
  • データ統合スペシャリスト
  • データ移行スペシャリスト

How is the Teradata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

  • データベースのインデックス作成とパーティション化
  • Teradata SQL構文と関数
  • Teradataファイルシステムとストレージ管理
  • データ品質管理とガバナンス
  • Teradataのバックアップおよび回復手順
  • テラダタのパフォーマンスの問題の分析とトラブルシューティング
  • ETLジョブスケジューリングと自動化
  • データモデリングの方法論とベストプラクティス
  • データウェアハウジングの概念とアーキテクチャ
  • テラダタシステムのパフォーマンス監視と最適化
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

Teradataオンラインテスト 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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