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: Lese og skrive data ved hjelp av python Datamanipulering ved bruk av pandaer Dataanalyse ved bruk av Python Datarengjøring og forbehandling Datavisualisering med pandaer Arbeide med tidsseriedata ved hjelp av pandaer Gruppering og aggregering av data med pandaer Slå sammen og blir med DataFrames med Pandas Håndtering av manglende data med pandaer Bruke statistiske funksjoner ved bruk av pandaer

Python Pandas Online Test

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

Lesing og skrive data Datamanipulasjon Dataanalyse Datarengjøring og forbehandling Datavisualisering Arbeide med tidsseriedata Gruppering og aggregering av data Slå sammen og blir med i DataFrames Håndtering av manglende data Bruke statistiske funksjoner Omforming av data

About the test:

Python Pandas Online -testen evaluerer en kandidats evne til å jobbe med data ved hjelp av Pandas -biblioteket i Python. Den vurderer kunnskap om lesing og skriving av data, datamanipulering, analyse, rengjøring, datavisualisering, tidsserie -datahåndtering, gruppering og aggregering, sammenslåing og sammenføyning av Dataframes, mangler datahåndtering, anvendelse av statistiske funksjoner og omformer data.

Covered skills:

Lesing og skrive data
Dataanalyse
Datavisualisering
Gruppering og aggregering av data
Håndtering av manglende data
Omforming av data

Datamanipulasjon
Datarengjøring og forbehandling
Arbeide med tidsseriedata
Slå sammen og blir med i DataFrames
Bruke statistiske funksjoner

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Python Developers

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:

Leser og skriver data effektivt ved hjelp av Python Pandas
Utføre datamanipulasjonsoperasjoner ved hjelp av Python Pandas
Analyse av data ved bruk av Python Pandas Library
Rengjørings- og forbehandlingsdata ved hjelp av Python Pandas
Visualisering av data ved bruk av Python Pandas
Arbeide med tidsseriedata i Python Pandas
Gruppering og aggregering av data ved bruk av python pandaer
Sammenslåing og bli med Dataframes i Python Pandas
Håndtering av manglende data ved hjelp av Python Pandas
Bruke statistiske funksjoner på data ved hjelp av Python Pandas
Omformer data ved bruk av 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

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

🧐 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

Med Adaface var vi i stand til å optimalisere den første screeningsprosessen vår med oppover 75 %, og frigjorde dyrebar tid for både ansettelsesledere og vårt talentanskaffelsesteam!

Brandon Lee, Leder for mennesker, 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

Vis eksempler på 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

Vis eksempler på 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:

Lese og skrive data ved hjelp av python
Datamanipulering ved bruk av pandaer
Dataanalyse ved bruk av Python
Datarengjøring og forbehandling
Datavisualisering med pandaer
Arbeide med tidsseriedata ved hjelp av pandaer
Gruppering og aggregering av data med pandaer
Slå sammen og blir med DataFrames med Pandas
Håndtering av manglende data med pandaer
Bruke statistiske funksjoner ved bruk av pandaer

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?

Lesing og skriving av data
Denne ferdigheten innebærer muligheten til å lese og skrive data ved hjelp av Python Pandas -biblioteket. Det inkluderer oppgaver som lasting av data fra forskjellige filformater (f.eks. CSV, Excel), å trekke ut spesifikke kolonner eller rader, og lagre de manipulerte dataene tilbake i filer. Denne ferdigheten er viktig å måle fordi lesing og skrivedata er et grunnleggende aspekt ved dataanalyse og manipulasjonsarbeidsflyter, og å være dyktig i denne ferdigheten er avgjørende for å jobbe med datasett i den virkelige verden.
Datamanipulering </H4 > <p> Datamanipulering refererer til prosessen med å transformere og endre data for å gjøre det egnet for analyse. Det inkluderer oppgaver som filtrering av rader basert på visse forhold, endrede datatyper, lage nye kolonner, manipulere strenger og utføre matematiske operasjoner på data. Denne ferdigheten bør måles i denne testen fordi den er et avgjørende aspekt ved dataanalyse, slik at brukere kan transformere rå data til et strukturert og brukbart format for videre analyse. </p> <h4> Dataanalyse
Dataanalyse innebærer å utforske og gi mening om data, identifisere mønstre, korrelasjoner og trender og trekke ut meningsfull innsikt. Det inkluderer oppgaver som beregningssammendragsstatistikk, beregning av frekvenser, utføre aggregeringer og anvendelse av statistiske funksjoner. Å måle denne ferdigheten i testen er viktig ettersom den vurderer kandidatens evne til å anvende forskjellige dataanalyseteknikker ved bruk av Python Pandas -biblioteket, og dermed bestemme deres ferdigheter i å analysere og tolke data.
Datarengjøring og forbehandling </H4. > <p> Datarengjøring og forbehandling innebærer å identifisere og håndtere manglende eller uriktige data, fjerne duplikater, håndtere outliers, normalisere data og utføre andre datarensing. Denne ferdigheten er avgjørende for å sikre dataintegritet og nøyaktighet før du utfører ytterligere analyse. Måling av denne ferdigheten i testen hjelper til med å evaluere kandidatens evne til å rengjøre og forbehandle data effektivt, noe som er et kritisk trinn i dataanalyseprosessen. </p> <h4> Visualisering av data
Datavisualisering refererer til å representere Data i et visuelt format, for eksempel diagrammer, grafer og kart, for å lette forståelse og kommunikasjon av informasjon. Det inkluderer oppgaver som å lage plott, tilpasse visualiseringer, legge til etiketter, farger og legender og visualisere trender og forhold i data. Måling av denne ferdigheten i testen gir innsikt i kandidatens evne til å visuelt representere data ved hjelp av Python Pandas -biblioteket, som er viktig for effektiv datafortelling og presentasjon.
Arbeide med tidsseriedata </h4> <p > Å jobbe med tidsseriedata innebærer håndtering og analyse av data som bestilles og indekseres etter tid eller dato. Det inkluderer oppgaver som tidsbasert indeksering, resamplingdata ved forskjellige frekvenser, beregning av rullende statistikk og arbeid med tidsrelaterte operasjoner. Måling av denne ferdigheten i testen vurderer kandidatens evne til å jobbe med tidsseriedata ved bruk av Python Pandas Library, som er avgjørende i domener som finans, aksjemarkedsanalyse og prognoser. </p> <h4> Gruppering og aggregeringsdata < /H4> <p> Gruppering og aggregering av data innebærer gruppering av data etter en eller flere kategoriske variabler og deretter bruke samlede funksjoner for å beregne sammendragsstatistikk i hver gruppe. Det inkluderer oppgaver som gruppering av data etter spesifikke kolonner, utføre aggregatberegninger som gjennomsnitt, sum, telling og anvendelse av tilpassede aggregeringsfunksjoner. Å måle denne ferdigheten i testen evaluerer kandidatens ferdigheter i å gruppere og oppsummere data effektivt ved å bruke Python Pandas -biblioteket, som er viktig for dataanalyse og generering av innsikt. </p> <h4> Fusjonering og sammenføyning av DataFrames
Fusjonering og sammenføyning av DataFrames innebærer å kombinere flere dataframmer basert på vanlige kolonner eller indekser, og dermed lage en ny DataFrame som inneholder all informasjonen fra de sammenslåtte datasettene. Det inkluderer oppgaver som indre og ytre sammenføyninger, smelter sammen på flere nøkler, sammenkobling av dataframmer vertikalt eller horisontalt, og håndtering av overlappende kolonnenavn. Måling av denne ferdigheten i testen vurderer kandidatens evne til å slå sammen og bli med Dataframes nøyaktig og effektivt ved å bruke Python Pandas -biblioteket, som er en viktig ferdighet for å integrere og harmonisere data fra forskjellige kilder.
Håndtering av manglende data </////p> <h4> Håndtering av manglende data <////p> <h4> Håndtering av manglende data <//P> <h4> Håndtering av manglende data <//P> <h4> Håndtering av manglende data </p> Håndtering av data </p. H4> <p> Håndtering av manglende data innebærer å identifisere, analysere og fylle ut manglende verdier eller slette rader/kolonner med manglende data. Det inkluderer oppgaver som å oppdage manglende verdier, tilregne manglende verdier ved bruk av strategier som middel, median eller interpolasjon, og fjerne rader eller kolonner med overdreven manglende data. Å måle denne ferdigheten i testen hjelper deg med å evaluere kandidatens evne til å håndtere manglende data på riktig måte ved å bruke Python Pandas -biblioteket, noe som er avgjørende for å sikre datakvalitet og integritet under analyseprosessen. </p> <h4> Bruke statistiske funksjoner
Bruk av statistiske funksjoner innebærer å utføre statistiske beregninger og analyser på data, for eksempel beregningskorrelasjonskoeffisienter, gjennomføre hypotesetester, måle sentral tendens og variabilitet og implementere statistiske modeller. Det inkluderer oppgaver som beregning av middel, median, modus, varians, standardavvik og anvendelse av inferensielle statistikkmetoder. Måling av denne ferdigheten i testen vurderer kandidatens dyktighet i transformere strukturen til data for å passe til spesifikke analysekrav eller ønskede formater. Det inkluderer oppgaver som svingingsdata, smeltende data, stabling og ustabilitetsdata og transformering av bredformatdata til langformat eller omvendt. Å måle denne ferdigheten i testen evaluerer kandidatens evne til å omforme, omstrukturere og organisere data effektivt ved å bruke Python Pandas -biblioteket, som er viktig for dataanalyse, modellering og rapporteringsformål.
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.
Leser CSV -filer
Skrive CSV -filer
Lese Excel -filer
Skrive Excel -filer
Filtrering av data
Sortering av data
Bli med data
Gruppering av data
Aggregering av data
Håndtering av duplikater
Håndtering av manglende verdier
Datavisualisering
Linjeplott
Histogrammer
Spredning plott
Boksplott
Tidsserieanalyse
Resampling -tidsserier
Håndtering av tidssoner
Omforming av data
Svingdata
Smeltende data
Statistisk analyse
Beskrivende statistikk
Korrelasjonsanalyse
Hypotesetesting
Lineær regresjon
Datarengjøringsteknikker
Data -imputasjon
Outlier deteksjon
Datatransformasjon
Data normalisering

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Python Developer
Python Data Engineer
Data analytiker
Dataforsker
Dataingeniør
Machine Learning Engineer
Databaseadministrator

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

Omforming av data ved bruk av pandaer
Integrering av Python med andre teknologier
Optimalisering av databehandlingsrørledninger i Python
Feilsøking og feilsøking av datarelaterte problemer
Effektivt behandling av store datasett
Bruke maskinlæringsalgoritmer på dataanalyse
Implementering av datatilgang og sikkerhetstiltak
Bygge interaktive databortbord
Automatisering av arbeidsflyter for dataanalyse
Samarbeid med tverrfunksjonelle team for datadrevet beslutningstaking

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Ansettelseslederne mente at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, var i stand til å fortelle hvilke kandidater som scoret bedre, og differensierte med de som ikke skåret like godt. De er svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene som er på listen med Adaface-screeningen.

85%

Reduksjon i screeningstid

Se hele casestudien

Python Pandas Hiring Test Vanlige spørsmål

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.