Why you should use Data Science Assessment Test?

The Test oceny nauki danych 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: Wykazać silne zrozumienie teorii prawdopodobieństwa i jej zastosowań w nauce danych. Zastosuj koncepcje statystyczne i techniki do analizy i interpretacji danych. Wykorzystaj algorytmy i modele uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Utwórz atrakcyjne wizualizacje danych w celu skutecznego komunikowania spostrzeżeń. Zastosuj języki programowania R lub Python do analizy danych i manipulacji. Przeprowadź kompleksową analizę danych eksploracyjnych, aby uzyskać wiedzę i zidentyfikować wzorce. Wykazać biegłość w technikach manipulacji danymi w celu czyszczenia danych i wstępnego przetwarzania. Zastosuj analizę regresji, aby opracować modele predykcyjne i dokonać dokładnych prognoz. Posiadaj zaawansowane umiejętności w zakresie oczyszczania danych w celu zapewnienia jakości i integralności danych. Wykorzystaj techniki modelowania predykcyjnego do podejmowania decyzji opartych na danych.

Data Science Assessment Test

Q: What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Techniki uczenia maszynowego Wizualizacja danych Analityka z R lub Python Analiza danych rozpoznawczych Manipulacja danymi Statystyka Analiza regresji Oczyszczanie danych Modelowanie predykcyjne

About the test:

Test oceny nauki danych ocenia biegłość kandydata w statystykach, prawdopodobieństwie, modelach regresji liniowej i nieliniowej oraz ich zdolność do analizy danych i wykorzystania Pythona/ R w celu wyodrębnienia informacji z danych.

Covered skills:

Techniki uczenia maszynowego
Analityka z R lub Python
Manipulacja danymi
Analiza regresji
Modelowanie predykcyjne

Wizualizacja danych
Analiza danych rozpoznawczych
Statystyka
Oczyszczanie danych

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

9 reasons why

Adaface Data Science Test is the most accurate way to shortlist Naukowiec danychs

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:

Zdolność do zastosowania pojęć i zasad prawdopodobieństwa w analizie danych
Zdolność do analizy i interpretacji danych statystycznych
Możliwość wdrażania algorytmów i technik uczenia maszynowego
Możliwość skutecznego wizualizacji i prezentacji danych
Możliwość przeprowadzenia analizy i eksploracji danych za pomocą R lub Python
Możliwość efektywnego manipulowania i transformacji danych
Zdolność do zrozumienia i stosowania pojęć statystycznych w analizie regresji
Możliwość czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych do analizy
Zdolność do opracowywania modeli predykcyjnych dla różnych scenariuszy danych

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

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego Test oceny nauki danych będzie nieobowiązany.

🧐 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: 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: 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?
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: 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

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	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	2 mins Data Science	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	2 mins Data Science	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	2 mins Machine Learning	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: 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	2 mins Machine Learning	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: 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	2 mins Machine Learning	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?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	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	2 mins Machine Learning	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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Medium Green or red balls	2 mins Probability	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	3 mins Probability	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	3 mins Statistics	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

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	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.
	Fraud detection model Logistic Regression	Data Science	Easy	2 mins	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?
	Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Data Science	Medium	2 mins	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.
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	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: 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
	Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Machine Learning	Medium	2 mins	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: 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
	n-gram generator	Machine Learning	Easy	2 mins	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?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	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?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Green or red balls	Probability	Medium	2 mins	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?
	Square points and Circle	Probability	Hard	3 mins	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
	Frequency distribution	Statistics	Easy	3 mins	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

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa Ludu, Love, Bonito

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test oceny nauki danych 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 Test oceny nauki danych 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

Zobacz przykładową kartę wyników

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

Zobacz przykładową kartę wyników

About the Data Science Online Test

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

The Test oceny nauki danych 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:

Wykazać silne zrozumienie teorii prawdopodobieństwa i jej zastosowań w nauce danych.
Zastosuj koncepcje statystyczne i techniki do analizy i interpretacji danych.
Wykorzystaj algorytmy i modele uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
Utwórz atrakcyjne wizualizacje danych w celu skutecznego komunikowania spostrzeżeń.
Zastosuj języki programowania R lub Python do analizy danych i manipulacji.
Przeprowadź kompleksową analizę danych eksploracyjnych, aby uzyskać wiedzę i zidentyfikować wzorce.
Wykazać biegłość w technikach manipulacji danymi w celu czyszczenia danych i wstępnego przetwarzania.
Zastosuj analizę regresji, aby opracować modele predykcyjne i dokonać dokładnych prognoz.
Posiadaj zaawansowane umiejętności w zakresie oczyszczania danych w celu zapewnienia jakości i integralności danych.
Wykorzystaj techniki modelowania predykcyjnego do podejmowania decyzji opartych na danych.

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?

Techniki uczenia maszynowego:
Techniki uczenia maszynowego odnoszą się do algorytmów i metod stosowanych do szkolenia modeli, które mogą automatycznie uczyć się i ulepszać dane bez wyraźnego zaprogramowania. Ta umiejętność powinna być mierzona w teście, ponieważ jest to fundamentalny element nauki o danych, umożliwiając naukowcom danych opracowywanie modeli predykcyjnych i podejmowanie decyzji opartych na danych.
Wizualizacja danych:
danych danych Wizualizacja polega na tworzeniu wizualnych reprezentacji danych w celu skutecznego komunikowania spostrzeżeń i wzorców. Umiejętność tę należy zmierzyć w teście, ponieważ naukowcy z danych jest niezbędne do przedstawienia złożonych danych w znaczący i zrozumiały sposób, ułatwiając lepsze podejmowanie decyzji i komunikacji.
Analityka z R lub Python: </H4 > <p> Analityka z R lub Python odnosi się do korzystania z języków programowania, takich jak R lub Python do przeprowadzania analizy danych, modelowania statystycznego i zadań uczenia maszynowego. Ta umiejętność powinna być mierzona w teście, ponieważ ocenia zdolność kandydata do stosowania umiejętności programowania w projektach naukowych, wykazując ich biegłość w zakresie obsługi danych i wdrażania algorytmów analitycznych. </p> <h4> Analiza danych eksploracyjnych: </H4> < P> Analiza danych eksploracyjnych obejmuje badanie i przekształcenie danych w celu zrozumienia ich głównych cech, wzorców i relacji. Umiejętność tę należy zmierzyć w teście, ponieważ pokazuje zdolność kandydata do wyodrębnienia znaczących spostrzeżeń z surowych danych, identyfikacji potencjalnych problemów i generowania hipotez do dalszej analizy. </p> <h4> Manipulacja danych:
Manipulacja danymi odnosi się do procesu transformacji, reformatowania lub oczyszczania danych, aby nadać im odpowiednie do analizy. Ta umiejętność powinna być mierzona w teście, ponieważ ocenia biegłość kandydata w zakresie obsługi i przygotowywania danych, co jest kluczowym krokiem w przepływie pracy w nauce danych przed wykonaniem analizy lub zadań modelowania.
Statystyka:
Statystyki obejmują gromadzenie, analizę, interpretację, prezentację i organizację danych. Umiejętność tę należy zmierzyć w teście, ponieważ testuje zrozumienie i zastosowanie koncepcji statystycznych i technik statystycznych, które są niezbędne do przeprowadzania solidnej i prawidłowej analizy danych.
Analiza regresji:
Analiza regresji jest techniką statystyczną stosowaną do modelowania związku między zmienną zależną a jedną lub więcej zmiennymi niezależnymi. Umiejętność tę należy zmierzyć w teście, ponieważ ocenia zdolność kandydata do przeprowadzenia analizy regresji, która jest szeroko stosowana w modelowaniu predykcyjnym i zrozumieniu wpływu zmiennych na wynik zainteresowania.
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 Test oceny nauki danych to be based on.
Rozkłady prawdopodobieństwa
Testowanie hipotez
Twierdzenie o limicie centralnym
Przedziały ufności
Regresja liniowa
Regresja logistyczna
Drzewa decyzyjne
Losowe lasy
Maszyny wektorowe wsparcia
K-Nearest sąsiedzi
Naiwne Bayes
Klastrowanie K-średnich
Hierarchiczne grupowanie
Analiza głównych składowych
Techniki wizualizacji danych
Biblioteki wizualizacji danych (np. Matplotlib, GGPLOT)
Techniki eksploracji danych
Analiza danych rozpoznawczych
Manipulacja danymi za pomocą R lub Python
Techniki czyszczenia danych
Brakuje imputacji danych
Wykrywanie wartości odstających
Inżynieria cech
Analiza korelacji
ANOVA
Analiza szeregów czasowych
Testowanie A/B
Ocena i walidacja modelu
Techniki walidacji krzyżowej
Metody wyboru funkcji
Techniki redukcji wymiarowości
Uczenie się zespołu
Nadmierne dopasowanie i niedostateczne
Techniki regularyzacji
Kompromis odchylenia
Przetwarzanie danych
Normalizacja
Normalizacja
Jedno gorące kodowanie
Skalowanie danych
Metody ponownego próbkowania
Techniki podziału danych
Wskaźniki oceny modelu
R-Squared
Średni błąd kwadratowy
Dokładność
Precyzja i wycofanie
Wynik F1
Analiza krzywej ROC
Strojenie hiperparametra
Wyszukiwanie siatki
Strojenie hiperparametra krzyżowe
Wdrożenie modelu
Integracja API
Interpretacja i wyjaśnienie modelu
Interpretacyjne modele uczenia maszynowego
Wartości Shapleya

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

Naukowiec danych
Analityk danych
Inżynier uczenia maszynowego
Inżynier danych
Analityk Biznesowy
Analityk statystyczny
Inżynier AI
Role sztucznej inteligencji

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

Wykorzystaj algorytmy grupowania do klasyfikacji i analizy segmentacji.
Zastosuj analizę szeregów czasowych, aby prognozować przyszłe trendy i wzorce.
Wykazać znajomość algorytmów i technik przetwarzania języka naturalnego.
Wykorzystaj techniki wyboru funkcji i ekstrakcji, aby poprawić wydajność modelu.
Zastosuj metody redukcji wymiarowości do wizualizacji i analizy danych.
Zastosuj techniki uczenia się zespołów, aby uzyskać lepszą dokładność i wydajność modelu.
Posiada silne umiejętności wizualizacji danych za pomocą bibliotek takich jak Matplotlib i GGPlot.
Wykorzystaj testy statystyczne i testowanie hipotez do podejmowania decyzji opartych na danych.
Zastosuj techniki imputacji danych do obsługi brakujących wartości w zestawach danych.
Zastosuj techniki walidacji krzyżowej, aby ocenić wydajność modelu i zapobiegać przepełnianiu.
Wykazać wiedzę specjalistyczną w zakresie obsługi niezrównoważonych zestawów danych przy użyciu różnych technik.

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

Data Science Hiring Test Często zadawane pytania

Jakiego rodzaju pytania zawiera test online Data Science?

Test analityki danych ocenia poziom umiejętności kandydatów na stanowisku pracy za pomocą pytań opartych na scenariuszach, koncentrujących się na zdolności kandydata do:

Wyczyść dane i szukaj anomalii
Użyj danych pociągowych/testowych i walidacji krzyżowej K-Fold, aby zbudować solidne modele
Dokonuj prognoz za pomocą regresji liniowej, regresji wielomianowej i regresji wielowymiarowej
Klasyfikuj dane za pomocą klastrowania K-średnich, maszyn wektorów nośnych (SVM), KNN, drzew decyzyjnych, Naive Bayes i PCA
Przeczytaj matrycę zamieszania
Zrozumienie kompromisu w zakresie odchylenia/wariancji i nadmiernego dopasowania
Używaj metod eliminacji wstecznej, selekcji do przodu i eliminacji dwukierunkowej do tworzenia modeli statystycznych
Przekształcać zmienne niezależne i wyprowadzać nowe zmienne niezależne do celów modelowania
Sprawdź wielowspółliniowość
Zrozumienie i zapobieganie pogorszeniu się modelu

W jaki sposób test będzie dostosowany do potrzeb starszych analityków danych?

Oprócz tematów wymienionych powyżej, testy dla starszych analityków danych obejmują również pytania dotyczące zaawansowanych tematów, takich jak:

Zaawansowana manipulacja danymi w celu generowania spostrzeżeń z dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych
Inżynieria funkcji
Strojenie hiperparametrów
Uczenie się przez wzmacnianie
Redukcja wymiarów
Zaawansowana analiza statystyczna

Czy test analityki danych ocenia umiejętności analityki danych lub konkretne technologie?

Gotowa do użycia wersja tego testu koncentruje się na umiejętnościach związanych z analityką danych – prawdopodobieństwem, statystyką i uczeniem maszynowym. Jeśli chcesz przetestować określone technologie, możesz poprosić o niestandardową wersję tego testu.

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

Pytania o niezgodne z nich
Proctoring IP
Proctoring Web
Proctoring kamery internetowej
Wykrywanie plagiatu
Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.