Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Data Science Assessment Test evaluerer en kandidats ferdighet i statistikk, sannsynlighet, lineære og ikke-lineære regresjonsmodeller og deres evne til å analysere data og utnytte Python/ R for å trekke ut innsikt fra dataene.

Covered skills:

  • Maskinlæringsteknikker
  • Analytics med R eller Python
  • Datamanipulasjon
  • Regresjonsanalyse
  • Forutsigbar modellering
  • Datavisualisering
  • Utforskende dataanalyse
  • Statistikk
  • Data rensing

9 reasons why
9 reasons why

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



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:

  • Evne til å anvende sannsynlighetskonsepter og prinsipper i dataanalyse
  • Evne til å analysere og tolke statistiske data
  • Evne til å implementere maskinlæringsalgoritmer og teknikker
  • Evne til å visualisere og presentere data effektivt
  • Evne til å utføre dataanalyse og leting ved bruk av R eller Python
  • Evne til å manipulere og transformere data effektivt
  • Evne til å forstå og anvende statistiske konsepter i regresjonsanalyse
  • Evne til å rengjøre og forbehandle data for analyse
  • Evne til å utvikle prediktive modeller for forskjellige datascenarier
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

Dette er bare en liten prøve fra biblioteket vårt med 10.000+ spørsmål. De faktiske spørsmålene om dette Data Science Assessment Test vil være ikke-googlable.

🧐 Question

Medium

Amazon electronics product feedback
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve
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
Solve

Easy

Fraud detection model
Logistic Regression

2 mins

Data Science
Solve

Medium

Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier

2 mins

Data Science
Solve

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

n-gram generator

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Green or red balls

2 mins

Probability
Solve

Hard

Square points and Circle

3 mins

Probability
Solve

Easy

Frequency distribution

3 mins

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

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med Adaface klarte vi å optimalisere vår første screeningprosess med oppover 75%, og frigjøre dyrebare tid for både ansettelsesledere og vårt talentinnsamlingsteam!


Brandon Lee, Menneskers leder, Love, Bonito

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

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:

  • Demonstrere en sterk forståelse av sannsynlighetsteori og dens anvendelser innen datavitenskap.
  • Bruk statistiske konsepter og teknikker for å analysere og tolke data.
  • Bruk maskinlæringsalgoritmer og modeller for å løse problemer i den virkelige verden.
  • Lag visuelt tiltalende datavisualiseringer for effektivt å kommunisere innsikt.
  • Bruk R- eller Python -programmeringsspråk for dataanalyse og manipulering.
  • Gjennomføre omfattende utforskende dataanalyse for å få innsikt og identifisere mønstre.
  • Demonstrere ferdigheter i datamanipulasjonsteknikker for å rengjøre data og forbehandlingsdata.
  • Bruk regresjonsanalyse for å utvikle prediktive modeller og gi nøyaktige spådommer.
  • Ha avanserte ferdigheter innen datarensing for å sikre datakvalitet og integritet.
  • Utnytt prediktive modelleringsteknikker for å ta datadrevne beslutninger.

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?

  • Datavisualisering:

    Data Visualisering innebærer å lage visuelle representasjoner av data for effektivt å kommunisere innsikt og mønstre. Denne ferdigheten bør måles i testen, da den er viktig for dataforskere å presentere komplekse data på en meningsfull og forståelig måte, noe som letter bedre beslutningstaking og kommunikasjon.

  • Analytics med R eller Python: </H4 > <p> Analyse med R eller Python refererer til bruk av programmeringsspråk som R eller Python for å utføre dataanalyse, statistisk modellering og maskinlæringsoppgaver. Denne ferdigheten bør måles i testen, da den vurderer en kandidats evne til å anvende programmeringsferdigheter i datavitenskapelige prosjekter, og demonstrerer deres dyktighet i håndtering av data og implementere analysealgoritmer. </p> <h4> Utforskende dataanalyse: </h4> < P> Utforskende dataanalyse innebærer å undersøke og transformere data for å forstå hovedegenskaper, mønstre og forhold. Denne ferdigheten bør måles i testen, da den viser en kandidats evne til å hente ut meningsfull innsikt fra rå data, identifisere potensielle problemer og generere hypoteser for videre analyse. </p> <h4> Datamanipulering:

    Datamanipulering refererer til prosessen med å transformere, omformere eller rense data for å gjøre det egnet for analyse. Denne ferdigheten bør måles i testen, da den vurderer en kandidats ferdighet i håndtering og utarbeidelse av data, som er et avgjørende skritt i arbeidsflyten for datavitenskap før du utfører analyser eller modelleringsoppgaver.

  • Statistikk:

    Statistikk involverer innsamling, analyse, tolkning, presentasjon og organisering av data. Denne ferdigheten bør måles i testen da den tester en kandidats forståelse og anvendelse av statistiske konsepter og teknikker, som er avgjørende for å utføre robust og gyldig dataanalyse.

  • Regresjonsanalyse:

    Regresjonsanalyse er en statistisk teknikk som brukes til å modellere forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere uavhengige variabler. Denne ferdigheten bør måles i testen, da den evaluerer en kandidats evne til å utføre regresjonsanalyse, som er mye brukt i prediktiv modellering og forståelse av virkningen av variabler på et resultat av 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.

    Sannsynlighetsfordelinger
    Hypotesetesting
    Sentral grense teorem
    Tillitsintervaller
    Lineær regresjon
    Logistisk regresjon
    Beslutningstrær
    Tilfeldige skoger
    Støtt vektormaskiner
    K-Næreste naboer
    Naive Bayes
    K-betyr klynging
    Hierarkisk klynging
    Hovedkomponentanalyse
    Datavisualiseringsteknikker
    Datavisualiseringsbiblioteker (f.eks. Matplotlib, GGPLOT)
    Datautforskningsteknikker
    Utforskende dataanalyse
    Datamanipulering med R eller Python
    Datarengjøringsteknikker
    Manglende datainnlysning
    Outlier deteksjon
    Funksjonsteknikk
    Korrelasjonsanalyse
    ANOVA
    Tidsserieanalyse
    A/B -testing
    Modellevaluering og validering
    Kryssvalideringsteknikker
    Funksjonsvalgmetoder
    Dimensjonalitetsreduksjonsteknikker
    Ensemble Learning
    Overmontering og undermontering
    Regulariseringsteknikker
    Bias-Variance Tradeoff
    Dataforbehandling
    Normalisering
    Standardisering
    En varm koding
    Datasalering
    Resampling -metoder
    Datadelingsteknikker
    Modellevalueringsmålinger
    R-kvadrat
    Gjennomsnittlig kvadratfeil
    Nøyaktighet
    Presisjon og tilbakekalling
    F1 score
    ROC kurveanalyse
    Hyperparameterinnstilling
    Nettsøk
    Kryssvalidering Hyperparameterinnstilling
    Modelldistribusjon
    API -integrasjon
    Modelltolkning og forklaring
    Tolkbare maskinlæringsmodeller
    Shapley -verdier

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

  • Dataforsker
  • Data analytiker
  • Machine Learning Engineer
  • Dataingeniør
  • Forretningsanalytiker
  • Statistisk analytiker
  • AI ingeniør
  • Kunstig intelligensroller

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

  • Bruk grupperingsalgoritmer for klassifisering og segmenteringsanalyse.
  • Bruk tidsserieanalyse for å forutsi fremtidige trender og mønstre.
  • Demonstrere kunnskap om naturlig språkbehandlingsalgoritmer og teknikker.
  • Bruk funksjonsvalg og ekstraksjonsteknikker for å forbedre modellytelsen.
  • Bruk dimensjonalitetsreduksjonsmetoder for datavisualisering og analyse.
  • Bruk ensemble læringsteknikker for forbedret modellnøyaktighet og ytelse.
  • Har sterke ferdigheter i datavisualisering ved bruk av biblioteker som Matplotlib og GGPLOT.
  • Bruk statistisk testing og hypotesetesting for å ta datadrevne beslutninger.
  • Bruk datainnlysningsteknikker for å håndtere manglende verdier i datasett.
  • Bruk kryssvalideringsteknikker for å vurdere modellytelse og forhindre overmasse.
  • Demonstrere kompetanse i håndtering av ubalanserte datasett ved bruk av forskjellige teknikker.
Singapore government logo

Ansettelseslederne følte at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, kunne fortelle hvilke kandidater som hadde bedre score, og differensierte med de som ikke scoret også. De er Svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene på listen med adaface -screeningen.


85%
Reduksjon i screeningstid

Data Science Hiring Test Vanlige spørsmål

Hvilken type spørsmål inneholder datavitenskapens online -test?

Data Science-testen evaluerer ferdighetsnivået for arbeidskraft med scenariobaserte spørsmål som fokuserer på kandidatens evne til å:

  • Rengjør data og se etter anomalier
  • Bruk tog/testdata og K-Fold kryssvalidering for å bygge robuste modeller
  • Gjør spådommer ved bruk av lineær regresjon, polynomisk regresjon og multivariat regresjon
  • Klassifiser data ved hjelp av K-Means Clustering, Support Vector Machines (SVM), KNN, Decision Trees, Naive Bayes og PCA
  • Les en forvirringsmatrise
  • Forstå avveining av skjevhet/varians og overmontering
  • Bruk eliminering av bakover, fremovervalg og toveis eliminasjonsmetoder for å lage statistiske modeller
  • Transform uavhengige variabler og utlede nye uavhengige variabler for modelleringsformål
  • Sjekk for multikollinearitet
  • Forstå og forhindre forverring av modellen

Hvordan vil testen tilpasses for senior dataforskere?

I tillegg til temaene som er nevnt ovenfor, inkluderer tester for senior dataforskere også spørsmål om avanserte emner som:

  • Avansert datamanipulering for å generere innsikt fra store, ustrukturerte datasett
  • Funksjonsteknikk
  • Hyperparameterinnstilling
  • Forsterkningslæring
  • Dimensjonalitetsreduksjon
  • Avansert statistisk analyse

Evaluerer datavitenskapstesten datavitenskapelig evne eller spesifikke teknologier?

Den klart-til-bruken versjonen av denne testen fokuserer på datavitenskapens evne-sannsynlighet, statistikk og maskinlæring. Hvis du ønsker å teste for spesifikke teknologier, kan du be om en tilpasset versjon av denne testen.

Kan jeg kombinere flere ferdigheter til en tilpasset vurdering?

Ja absolutt. Tilpassede vurderinger er satt opp basert på stillingsbeskrivelsen din, og vil inneholde spørsmål om alle må-ha ferdigheter du spesifiserer.

Har du noen anti-juksende eller proktoreringsfunksjoner på plass?

Vi har følgende anti-juksede funksjoner på plass:

  • Ikke-googlable spørsmål
  • IP Proctoring
  • Nettproctoring
  • Webcam Proctoring
  • Deteksjon av plagiering
  • Sikker nettleser

Les mer om Proctoring -funksjonene.

Hvordan tolker jeg testresultater?

Den viktigste tingen å huske på er at en vurdering er et eliminasjonsverktøy, ikke et seleksjonsverktøy. En ferdighetsvurdering er optimalisert for å hjelpe deg med å eliminere kandidater som ikke er teknisk kvalifisert for rollen, det er ikke optimalisert for å hjelpe deg med å finne den beste kandidaten for rollen. Så den ideelle måten å bruke en vurdering på er å bestemme en terskelpoeng (vanligvis 55%, vi hjelper deg med å benchmark) og invitere alle kandidater som scorer over terskelen for de neste rundene med intervjuet.

Hvilken opplevelsesnivå kan jeg bruke denne testen til?

Hver ADAFACE -vurdering er tilpasset din stillingsbeskrivelse/ ideell kandidatperson (våre fageksperter vil velge de riktige spørsmålene for din vurdering fra vårt bibliotek med 10000+ spørsmål). Denne vurderingen kan tilpasses for ethvert opplevelsesnivå.

Får hver kandidat de samme spørsmålene?

Ja, det gjør det mye lettere for deg å sammenligne kandidater. Alternativer for MCQ -spørsmål og rekkefølgen på spørsmål er randomisert. Vi har anti-juksing/proctoring funksjoner på plass. I vår bedriftsplan har vi også muligheten til å lage flere versjoner av den samme vurderingen med spørsmål med lignende vanskelighetsnivåer.

Jeg er en kandidat. Kan jeg prøve en praksisprøve?

Nei. Dessverre støtter vi ikke praksisprøver for øyeblikket. Du kan imidlertid bruke eksemplet spørsmål for praksis.

Hva koster ved å bruke denne testen?

Du kan sjekke ut prisplanene våre.

Kan jeg få en gratis prøveperiode?

Ja, du kan registrere deg gratis og forhåndsvise denne testen.

Jeg flyttet nettopp til en betalt plan. Hvordan kan jeg be om en tilpasset vurdering?

Her er en rask guide om Hvordan be om en tilpasset vurdering på adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prøv det mest kandidatvennlige ferdighetsvurderingsverktøyet i dag.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Vilkår Personvern Trust Guide

🌎 Velg språket ditt

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️