Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

De beoordelingstest voor gegevenswetenschappen evalueert de vaardigheid van een kandidaat in statistieken, waarschijnlijkheid, lineaire en niet-lineaire regressiemodellen en hun vermogen om gegevens te analyseren en python/ r te benutten om inzichten uit de gegevens te extraheren.

Covered skills:

  • Technieken voor machine learning
  • Analytics met R of Python
  • Data manipulatie
  • Regressie analyse
  • Voorspellende modellering
  • Data visualisatie
  • Verkennende gegevensanalyse
  • Statistieken
  • Data-opschoning

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Data Science Test is the most accurate way to shortlist Data scientists



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Data Science Assessment 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:

  • Mogelijkheid om waarschijnlijkheidsconcepten en principes toe te passen in gegevensanalyse
  • Mogelijkheid om statistische gegevens te analyseren en te interpreteren
  • Mogelijkheid om machine learning -algoritmen en technieken te implementeren
  • Mogelijkheid om gegevens effectief te visualiseren en te presenteren
  • Mogelijkheid om gegevensanalyse en verkenning uit te voeren met behulp van R of Python
  • Mogelijkheid om gegevens efficiënt te manipuleren en te transformeren
  • Vermogen om statistische concepten te begrijpen en toe te passen in regressieanalyse
  • Mogelijkheid om gegevens op te schonen en voor de preprocess voor analyse
  • Mogelijkheid om voorspellende modellen te ontwikkelen voor verschillende gegevensscenario's
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

Dit zijn slechts een klein monster uit onze bibliotheek met meer dan 10.000 vragen. De werkelijke vragen hierover Data Science Assessment Test zal niet-googelbaar zijn.

🧐 Question

Medium

Amazon electronics product feedback
Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. 
The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend?
A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields
B: Generate synthetic data to fill in missing fields
C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees
D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.

Easy

Fraud detection model
Logistic Regression
Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?

Medium

Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier
Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation?
A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate.
B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method.
C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability.
D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent
Try practice test
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network:
 image
Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights?

A: Constant learning rate of 0.01
B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99
C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99
D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
F: Constant learning rate of 0.1

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Try practice test
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model:
 image
Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting?

A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10
F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5

Easy

n-gram generator
Try practice test
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
 image

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Try practice test
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Try practice test
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set.

After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results:
 image
Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

Medium

Green or red balls
Try practice test
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?

Hard

Square points and Circle
Try practice test
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter

Easy

Frequency distribution
Try practice test
Convert the following into an ordinary frequency distribution:

- 5 users gave less than 3 rating
- 12 users gave less than 6 rating
- 25 users gave less than 9 ratings
- 33 users get less than 12 ratings
 image
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Amazon electronics product feedback

2 mins

Data Science
Try practice test

Easy

Fraud detection model
Logistic Regression

2 mins

Data Science
Try practice test

Medium

Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier

2 mins

Data Science
Try practice test

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning
Try practice test

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting

2 mins

Machine Learning
Try practice test

Easy

n-gram generator

2 mins

Machine Learning
Try practice test

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning
Try practice test

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
Try practice test

Medium

Green or red balls

2 mins

Probability
Try practice test

Hard

Square points and Circle

3 mins

Probability
Try practice test

Easy

Frequency distribution

3 mins

Statistics
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Amazon electronics product feedback
Data Science
Medium2 mins
Try practice test
Fraud detection model
Logistic Regression
Data Science
Easy2 mins
Try practice test
Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier
Data Science
Medium2 mins
Try practice test
Gradient descent optimization
Gradient Descent
Machine Learning
Easy2 mins
Try practice test
Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Machine Learning
Medium2 mins
Try practice test
n-gram generator
Machine Learning
Easy2 mins
Try practice test
Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Machine Learning
Easy2 mins
Try practice test
Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Machine Learning
Easy2 mins
Try practice test
Green or red balls
Probability
Medium2 mins
Try practice test
Square points and Circle
Probability
Hard3 mins
Try practice test
Frequency distribution
Statistics
Easy3 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Met Adaface konden we ons eerste screeningproces met ruim 75% optimaliseren, waardoor kostbare tijd vrijkwam voor zowel de rekruteringsmanagers als ons talentacquisitieteam!


Brandon Lee, Hoofd Mensen, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Data Science Assessment Test 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 Data Science Assessment Test 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

Bekijk Sample Scorecard
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 Data Science Online Test

Why you should use Pre-employment Data Science Assessment Test?

The Data Science Assessment Test 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:

  • Demonstreer een sterk begrip van de waarschijnlijkheidstheorie en de toepassingen ervan in data science.
  • Pas statistische concepten en technieken toe om gegevens te analyseren en te interpreteren.
  • Gebruik machine learning-algoritmen en modellen om problemen op het gebied van real-world op te lossen.
  • Creëer visueel aantrekkelijke gegevensvisualisaties om inzichten effectief te communiceren.
  • Gebruik R- of Python -programmeertalen voor data -analyse en manipulatie.
  • Voer uitgebreide verkennende gegevensanalyse uit om inzichten te krijgen en patronen te identificeren.
  • Toont vaardigheid in gegevensmanipulatietechnieken om gegevens te reinigen en preprocess.
  • Pas regressieanalyse toe om voorspellende modellen te ontwikkelen en nauwkeurige voorspellingen te doen.
  • Bezit geavanceerde vaardigheden in gegevensreiniging om de gegevenskwaliteit en integriteit te waarborgen.
  • Leverage voorspellende modelleringstechnieken voor het nemen van gegevensgestuurde beslissingen.

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 Data Science Assessment Test?

  • Datavisualisatie:

    gegevens Visualisatie omvat het maken van visuele weergaven van gegevens om inzichten en patronen effectief te communiceren. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het essentieel is voor datawetenschappers om complexe gegevens op een zinvolle en begrijpelijke manier te presenteren, waardoor betere besluitvorming en communicatie wordt vergemakkelijkt.

  • analyses met R of Python: </h4 > <p> Analytics met R of Python verwijst naar het gebruik van programmeertalen zoals R of Python om gegevensanalyse, statistische modellering en machine learning -taken uit te voeren. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het het vermogen van een kandidaat beoordeelt om programmeervaardigheden toe te passen in data science -projecten, het aantonen van hun vaardigheid bij het verwerken van gegevens en het implementeren van analyse -algoritmen. </p> <h4> verkennende gegevensanalyse: </h4> << P> Verkennende gegevensanalyse omvat het onderzoeken en transformeren van gegevens om de belangrijkste kenmerken, patronen en relaties te begrijpen. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het het vermogen van een kandidaat weergeeft om zinvolle inzichten uit onbewerkte gegevens te extraheren, potentiële problemen te identificeren en hypothesen te genereren voor verdere analyse. </p> <h4> Gegevensmanipulatie:

    Gegevensmanipulatie verwijst naar het proces van het transformeren, herformuleren of reinigen van gegevens om deze geschikt te maken voor analyse. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het de vaardigheid van een kandidaat beoordeelt bij het omgaan en voorbereiden van gegevens, wat een cruciale stap is in de data science -workflow voordat analyse of modelleringstaken uitvoeren.

  • statistieken:

    Statistieken omvatten de verzameling, analyse, interpretatie, presentatie en organisatie van gegevens. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het het begrip en de toepassing van een kandidaat van statistische concepten en technieken test, die essentieel zijn voor het uitvoeren van robuuste en geldige gegevensanalyse.

  • regressieanalyse:

    Regressieanalyse is een statistische techniek die wordt gebruikt om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren. Deze vaardigheid moet in de test worden gemeten, omdat het het vermogen van een kandidaat evalueert om regressieanalyse uit te voeren, dat op grote schaal wordt gebruikt bij voorspellende modellering en het begrijpen van de impact van variabelen op een uitkomst van interesse.

  • 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 Data Science Assessment Test to be based on.

    Waarschijnlijkheidsverdelingen
    Hypothesetesten
    Centrale limietstelling
    Betrouwbaarheidsintervallen
    Lineaire regressie
    Logistieke regressie
    Beslissingsbomen
    Willekeurige bossen
    Ondersteuning van vectormachines
    K-hemelse buren
    Naïeve bayes
    K-middelen clustering
    Hiërarchische clustering
    Hoofdcomponentanalyse
    Datavisualisatietechnieken
    Datavisualisatie -bibliotheken (bijv. Matplotlib, ggplot)
    Data exploratietechnieken
    Verkennende gegevensanalyse
    Gegevensmanipulatie met R of Python
    Gegevensreinigingstechnieken
    Ontbrekende data -imputatie
    Uitbijterdetectie
    Feature Engineering
    Correlatie analyse
    ANOVA
    Tijdreeksanalyse
    A/B -testen
    Modelevaluatie en validatie
    Kruisvalidatietechnieken
    Functieselectie methoden
    Dimensionaliteitsreductietechnieken
    Ensemble leren
    Overfitting en onderbroken
    Regularisatietechnieken
    Bias-variantie afweging
    Gegevens voorbewerking
    Normalisatie
    Standaardisatie
    One-hot codering
    Gegevensschaling
    Resampling -methoden
    Gegevenssplitsingtechnieken
    Modelevaluatiemetrieken
    R-kwadraat
    Gemiddelde vierkante fout
    Nauwkeurigheid
    Precisie en terugroepen
    F1 -score
    ROC -curve -analyse
    Hyperparameterafstemming
    Grid Search
    Cross-validatie Hyperparameter afstemming
    Modelimplementatie
    API -integratie
    Modelinterpretatie en uitleg
    Interpreteerbare modellen voor machine learning
    Shapley -waarden
Try practice test

What roles can I use the Data Science Assessment Test for?

  • Data scientist
  • Data -analist
  • Ingenieur van machine learning
  • Data Engineer
  • Bedrijfsanalist
  • Statistische analist
  • AI -ingenieur
  • Kunstmatige intelligentie -rollen

How is the Data Science Assessment 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

  • Gebruik clusteringalgoritmen voor classificatie- en segmentatie -analyse.
  • Pas tijdreeksanalyse toe om toekomstige trends en patronen te voorspellen.
  • Toon kennis van algoritmen en technieken voor natuurlijke taalverwerking.
  • Gebruik functieselectie en extractietechnieken om de modelprestaties te verbeteren.
  • Gebruikmethoden voor dimensionaliteit reductiemethoden voor datavisualisatie en analyse.
  • Pas ensemble -leertechnieken toe voor verbeterde modelnauwkeurigheid en prestaties.
  • Bezit sterke vaardigheden in datavisualisatie met behulp van bibliotheken zoals Matplotlib en GGPlot.
  • Gebruik statistische testen en hypothesetesten om gegevensgestuurde beslissingen te nemen.
  • Maak gebruik van data -imputatietechnieken om ontbrekende waarden in datasets af te handelen.
  • Pas kruisvalidatietechnieken toe om de modelprestaties te beoordelen en overfitting te voorkomen.
  • Demonstreer expertise in het omgaan met onevenwichtige datasets met behulp van verschillende technieken.
Singapore government logo

De rekruteringsmanagers waren van mening dat ze door de technische vragen die ze tijdens de panelgesprekken stelden, konden zien welke kandidaten beter scoorden, en onderscheidden ze zich met degenen die niet zo goed scoorden. Zij zijn zeer tevreden met de kwaliteit van de kandidaten op de shortlist van de Adaface-screening.


85%
Vermindering van de screeningstijd

Data Science Hiring Test Veelgestelde vragen

Wat voor soort vragen bevat de Data Science online test?

De Data Science-test evalueert het vaardigheidsniveau op de werkvloer van kandidaten met op scenario's gebaseerde vragen die zich richten op het vermogen van de kandidaat om:

  • Gegevens opschonen en op zoek gaan naar afwijkingen
  • Gebruik trein-/testgegevens en K-Fold-kruisvalidatie om robuuste modellen te bouwen
  • Maak voorspellingen met behulp van lineaire regressie, polynomiale regressie en multivariate regressie
  • Classificeer gegevens met behulp van K-Means clustering, Support Vector Machines (SVM), KNN, Decision Trees, Naive Bayes en PCA
  • Lees een verwarringsmatrix
  • Begrijp de afweging tussen bias en variantie en overfitting
  • Gebruik achterwaartse eliminatie, voorwaartse selectie en bidirectionele eliminatiemethoden om statistische modellen te creëren
  • Transformeer onafhankelijke variabelen en leid nieuwe onafhankelijke variabelen af ​​voor modelleringsdoeleinden
  • Controleer op multicollineariteit
  • Begrijp en voorkom modelverslechtering

Hoe wordt de test aangepast voor senior datawetenschappers?

Naast de hierboven genoemde onderwerpen bevatten tests voor senior datawetenschappers ook vragen over geavanceerde onderwerpen zoals:

  • Geavanceerde gegevensmanipulatie om inzichten te genereren uit grote, ongestructureerde datasets
  • Functietechniek
  • Hyperparameterafstemming
  • Versterkend leren
  • Dimensionaliteitsreductie
  • Geavanceerde statistische analyse

Evalueert de data science-test de data science-vaardigheid of specifieke technologieën?

De kant-en-klare versie van deze test richt zich op data science-vaardigheid: waarschijnlijkheid, statistiek en machinaal leren. Als u specifieke technologieën wilt testen, kunt u een aangepaste versie van deze test aanvragen.

Kan ik meerdere vaardigheden combineren in één aangepaste beoordeling?

Ja absoluut. Aangepaste beoordelingen zijn opgezet op basis van uw functiebeschrijving en bevatten vragen over alle must-have vaardigheden die u opgeeft.

Heeft u functies tegen latere of proctoring op hun plaats?

We hebben de volgende anti-cheating-functies op zijn plaats:

  • Niet-googelbare vragen
  • IP Proctoring
  • Web Proctoring
  • Webcam Proctoring
  • Plagiaatdetectie
  • Beveilig browser

Lees meer over de Proctoring -functies.

Hoe interpreteer ik testscores?

Het belangrijkste om in gedachten te houden is dat een beoordeling een eliminatietool is, geen selectietool. Een vaardighedenbeoordeling is geoptimaliseerd om u te helpen kandidaten te elimineren die niet technisch gekwalificeerd zijn voor de rol, het is niet geoptimaliseerd om u te helpen de beste kandidaat voor de rol te vinden. Dus de ideale manier om een ​​beoordeling te gebruiken is om een ​​drempelscore te bepalen (meestal 55%, wij helpen u benchmark) en alle kandidaten uit te nodigen die boven de drempel scoren voor de volgende interviewrondes.

Voor welk ervaringsniveau kan ik deze test gebruiken?

Elke ADAFACE -beoordeling is aangepast aan uw functiebeschrijving/ ideale kandidaatpersonage (onze experts van het onderwerp zullen de juiste vragen kiezen voor uw beoordeling uit onze bibliotheek van 10000+ vragen). Deze beoordeling kan worden aangepast voor elk ervaringsniveau.

Krijgt elke kandidaat dezelfde vragen?

Ja, het maakt het veel gemakkelijker voor u om kandidaten te vergelijken. Opties voor MCQ -vragen en de volgorde van vragen worden gerandomiseerd. We hebben anti-cheating/proctoring functies. In ons bedrijfsplan hebben we ook de optie om meerdere versies van dezelfde beoordeling te maken met vragen over vergelijkbare moeilijkheidsniveaus.

Ik ben een kandidaat. Kan ik een oefentest proberen?

Nee. Helaas ondersteunen we op dit moment geen oefentests. U kunt echter onze voorbeeldvragen gebruiken voor praktijk.

Wat zijn de kosten van het gebruik van deze test?

U kunt onze [prijsplannen] bekijken (https://www.adaface.com/pricing/).

Kan ik een gratis proefperiode krijgen?

Ja, u kunt gratis aanmelden en een voorbeeld van deze test.

Ik ben net naar een betaald plan verhuisd. Hoe kan ik een aangepaste beoordeling aanvragen?

Hier is een korte handleiding over hoe een aangepaste beoordeling aanvragen op Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Probeer vandaag de meest kandidaatvriendelijke vaardighedenbeoordelingstool.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
ada
Ada
● Online
✖️