Why you should use Python Pandas Online Test?

The Python Pandas -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: Gegevens lezen en schrijven met Python Gegevensmanipulatie met behulp van panda's Gegevensanalyse met behulp van Python Gegevensreiniging en voorbewerking Datavisualisatie met panda's Werken met tijdreeksgegevens met behulp van panda's Gegevens groeperen en aggregeren met panda's DataFrames samenvoegen en samenvoegen met panda's Ontbrekende gegevens afhandelen met panda's Statistische functies toepassen met behulp van panda's

Python Pandas Online Test

Q: What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Gegevens lezen en schrijven Data manipulatie Gegevensanalyse Gegevensreiniging en voorbewerking Data visualisatie Werken met tijdreeksgegevens Gegevens groeperen en aggregeren DataFrames samenvoegen en samenvoegen Ontbrekende gegevens afhandelen Statistische functies toepassen Gegevens hervormen

About the test:

De online test van Python Pandas evalueert het vermogen van een kandidaat om met gegevens te werken met behulp van de Pandas -bibliotheek in Python. Het beoordeelt kennis van het lezen en schrijven van gegevens, gegevensmanipulatie, analyse, reiniging, datavisualisatie, tijdreeksgegevensafhandeling, groepering en aggregeren, samenvoegen en lid worden van dataframes, ontbrekende gegevensverwerking, het toepassen van statistische functies en het hervormen van gegevens.

Covered skills:

Gegevens lezen en schrijven
Gegevensanalyse
Data visualisatie
Gegevens groeperen en aggregeren
Ontbrekende gegevens afhandelen
Gegevens hervormen

Data manipulatie
Gegevensreiniging en voorbewerking
Werken met tijdreeksgegevens
DataFrames samenvoegen en samenvoegen
Statistische functies toepassen

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Python -ontwikkelaars

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Python Pandas 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:

Data lezen en schrijven efficiënt met behulp van Python Pandas
Gegevensmanipulatie -bewerkingen uitvoeren met behulp van Python Pandas
Gegevens analyseren met behulp van Python Pandas Library
Gegevens reinigen en voorverwerking met Python Pandas
Gegevens visualiseren met behulp van Python Pandas
Werken met tijdreeksgegevens in Python Pandas
Gegevens groeperen en aggregeren met behulp van Python Pandas
DataFrames samenvoegen en samenvoegen in Python Pandas
Handelen van ontbrekende gegevens met behulp van Python Pandas
Statistische functies toepassen op gegevens met behulp van Python Pandas
Gegevens hervormen met behulp van Python Pandas

Reason #2

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

Start 14-day free trial

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 Python Pandas -test zal niet-googelbaar zijn.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Try practice test
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Try practice test
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?
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:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Try practice test
Consider the following Python code: 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? 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 Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Try practice test
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Try practice test
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?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	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:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Try practice test
Consider the following Python code: 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	4 mins Python	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? 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 Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	2 mins Pandas	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	2 mins Pandas	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Try practice test
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Try practice test
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?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	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:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Try practice test
Consider the following Python code: 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?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? 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.
	Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Pandas	Medium	2 mins	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Pandas	Easy	2 mins	Try practice test
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Python Pandas -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 Python Pandas -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.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Bekijk Sample Scorecard

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Reason #9

Advanced Proctoring

Learn more

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

About the Python Pandas Assessment Test

Why you should use Pre-employment Python Pandas Online Test?

The Python Pandas -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:

Gegevens lezen en schrijven met Python
Gegevensmanipulatie met behulp van panda's
Gegevensanalyse met behulp van Python
Gegevensreiniging en voorbewerking
Datavisualisatie met panda's
Werken met tijdreeksgegevens met behulp van panda's
Gegevens groeperen en aggregeren met panda's
DataFrames samenvoegen en samenvoegen met panda's
Ontbrekende gegevens afhandelen met panda's
Statistische functies toepassen met behulp van panda's

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 Python Pandas Online Test?

Data Manipulation </H4 > <p> Gegevensmanipulatie verwijst naar het proces van het transformeren en wijzigen van gegevens om deze geschikt te maken voor analyse. Het bevat taken zoals filteringsrijen op basis van bepaalde voorwaarden, het wijzigen van gegevenstypen, het maken van nieuwe kolommen, het manipuleren van strings en het uitvoeren van wiskundige bewerkingen op gegevens. Deze vaardigheid moet in deze test worden gemeten omdat het een cruciaal aspect van gegevensanalyse is, waardoor gebruikers onbewerkte gegevens kunnen transformeren in een gestructureerd en bruikbaar formaat voor verdere analyse. </p> <h4> Data Analysis
Gegevensanalyse omvat het verkennen en begrijpen van gegevens, het identificeren van patronen, correlaties en trends en het extraheren van betekenisvolle inzichten. Het bevat taken zoals computersamenvattingstatistieken, het berekenen van frequenties, het uitvoeren van aggregaties en het toepassen van statistische functies. Het meten van deze vaardigheid in de test is belangrijk omdat het het vermogen van de kandidaat beoordeelt om verschillende data -analysetechnieken toe te passen met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, waardoor hun vaardigheid wordt bepaald bij het analyseren en interpreteren > <p> Gegevensreiniging en voorbewerking omvat het identificeren en afhandelen van ontbrekende of onjuiste gegevens, het verwijderen van duplicaten, het omgaan met uitbijters, het normaliseren van gegevens en het uitvoeren van andere gegevensreinigingsbewerkingen. Deze vaardigheid is essentieel om gegevensintegriteit en nauwkeurigheid te waarborgen voordat u verdere analyse uitvoert. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het vermogen van de kandidaat om gegevens op te schonen en preprocess effectief, wat een cruciale stap is in het data -analyseproces.
datavisualisatie
Data -visualisatie verwijst naar vertegenwoordiging Gegevens in een visueel formaat, zoals grafieken, grafieken en kaarten, om het begrip en de communicatie van informatie te vergemakkelijken. Het bevat taken zoals het maken van plots, het aanpassen van visualisaties, het toevoegen van labels, kleuren en legendes en het visualiseren van trends en relaties in gegevens. Het meten van deze vaardigheid in de test biedt inzicht in het vermogen van de kandidaat om gegevens visueel weer te geven met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, wat belangrijk is voor effectieve gegevensverhalen en presentatie.
Werken met tijdreeksgegevens </h4> <P > Werken met tijdreeksgegevens omvat het verwerken en analyseren van gegevens die worden geordend en geïndexeerd op tijd of datum. Het bevat taken zoals op tijd gebaseerde indexering, resampling-gegevens bij verschillende frequenties, het berekenen van rollende statistieken en werken met tijdgerelateerde bewerkingen. Het meten van deze vaardigheid in de test beoordeelt het vermogen van de kandidaat om te werken met tijdreeksgegevens met behulp van de Python Pandas Library, die cruciaal is in domeinen zoals financiën, beursanalyse en voorspelling. </p> <H4> groepering en aggregatiegegevens <aggregatiegegevens < /h4> <p> Gegevens groeperen en aggregeren omvat het groeperen van gegevens door een of meer categorische variabelen en vervolgens geaggregeerde functies toe te passen om samenvattende statistieken binnen elke groep te berekenen. Het bevat taken zoals het groeperen van gegevens door specifieke kolommen, het uitvoeren van geaggregeerde berekeningen zoals gemiddelde, som, telling en het toepassen van aangepaste aggregatiefuncties. Het meten van deze vaardigheid in de test evalueert de vaardigheid van de kandidaat in het groeperen en samenvatten van gegevens efficiënt met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, wat essentieel is voor gegevensanalyse en het genereren van inzichten. </p> <h4> samenvoegen en lid worden van dataframes
Het samenvoegen en samenvoegen van dataframes omvat het combineren van meerdere dataframes op basis van gemeenschappelijke kolommen of indexen, waardoor een nieuw dataframe wordt gemaakt dat alle informatie uit de samengevoegde gegevenssets bevat. Het bevat taken zoals innerlijke en buitenste joins, samenvoegen op meerdere toetsen, het verticaal of horizontaal aaneenschakelen van dataframes en overlappende kolomnamen afhandelen. Het meten van deze vaardigheid in de test beoordeelt het vermogen van de kandidaat om dataframes nauwkeurig en efficiënt samen te voegen en samen te voegen met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, wat een essentiële vaardigheid is voor het integreren en harmoniseren van gegevens uit verschillende bronnen.
Handeling ontbrekende gegevens <// H4> <p> Het omgaan met ontbrekende gegevens omvat het identificeren, analyseren en invullen van ontbrekende waarden of het verwijderen van rijen/kolommen met ontbrekende gegevens. Het omvat taken zoals het detecteren van ontbrekende waarden, het toegeven van ontbrekende waarden met behulp van strategieën zoals gemiddelde, mediaan of interpolatie en het verwijderen van rijen of kolommen met overmatige ontbrekende gegevens. Het meten van deze vaardigheid in de test helpt bij het evalueren van het vermogen van de kandidaat om ontbrekende gegevens op de juiste manier af te handelen met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, wat cruciaal is om de gegevenskwaliteit en integriteit te waarborgen tijdens het analyseproces. </p> <h4> het toepassen van statistische functies
Het toepassen van statistische functies omvat het uitvoeren van statistische berekeningen en analyses op gegevens, zoals computercorrelatiecoëfficiënten, het uitvoeren van hypothesetests, het meten van centrale neiging en variabiliteit en het implementeren van statistische modellen. Het bevat taken zoals het berekenen van gemiddelde, mediaan, modus, variantie, standaardafwijking en het toepassen van inferentiële statistiekenmethoden. Het meten van deze vaardigheid in de test beoordeelt de bekwaamheid van de kandidaat bij het gebruik van statistische functies uit de Python Pandas -bibliotheek om zinvolle inzichten en conclusies af te leiden uit de gegevens die worden geanalyseerd.
Gegevens hervormen
Gegevens om te hervormen betrokken De gegevensstructuur transformeren om aan specifieke analysevereisten of gewenste formaten te voldoen. Het bevat taken zoals het draaien van gegevens, smeltgegevens, stacking en niet-stacking gegevens en het transformeren van brede-formatgegevens naar lange formaat of vice versa. Het meten van deze vaardigheid in de test evalueert het vermogen van de kandidaat om gegevens efficiënt te hervormen, te herstructureren en te organiseren met behulp van de Python Pandas -bibliotheek, die essentieel is voor gegevensanalyse, modellering en rapportagedoeleinden.
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 Python Pandas -test to be based on.
CSV -bestanden lezen
CSV -bestanden schrijven
Excel -bestanden lezen
Excel -bestanden schrijven
Gegevens filteren
Sorteergegevens
Deelnemen aan gegevens
Groepatiegegevens
Gegevens aggregeren
Omgaan met duplicaten
Handelen ontbrekende waarden
Data visualisatie
Lijnplots
Histogrammen
Spread plots
Doosplots
Tijdreeksanalyse
Resampling tijdreeks
Handelingstijdzones
Gegevens hervormen
Gegevens draaien
Smeltende gegevens
statistische analyse
Beschrijvende statistieken
Correlatie analyse
Hypothesetesten
Lineaire regressie
Gegevensreinigingstechnieken
Gegevensimputatie
Uitbijterdetectie
Gegevenstransformatie
Gegevensnormalisatie

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Python Pandas Online Test for?

Python -ontwikkelaar
Python Data Engineer
Data -analist
Data scientist
Data Engineer
Ingenieur van machine learning
Database Administrator

How is the Python Pandas 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

Gegevens hervormen met behulp van panda's
Python integreren met andere technologieën
Gegevensverwerkingspijpleidingen optimaliseren in Python
Debuggen en probleemoplossing voor gegevensgerelateerde problemen
Efficiënt verwerken van grote datasets
Machine learning -algoritmen toepassen op gegevensanalyse
Het implementeren van gegevenstoegang en beveiligingsmaatregelen
Interactieve data -dashboards bouwen
Workflows voor gegevensanalyse automatiseren
Werk samen met cross-functionele teams voor datagestuurde besluitvorming

Preview this test

Bekijk Sample Scorecard

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

Bekijk volledige case study

Python Pandas Hiring Test Veelgestelde vragen

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.