Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Ocena ETL Test ocenia zdolność kandydata do identyfikacji narzędzi wykorzystywanych do wyodrębnienia danych, scalania wyodrębnianych danych logicznych lub fizycznych, definiowania transformacji w celu zastosowania do danych źródłowych, aby dane kontekstowe i przedstawiają metody ładowania danych do systemu docelowego.

Covered skills:

  • Zautomatyzuj zadania ETL
  • Architektura magazynu danych
  • Typy dostępu do danych
  • Schematy gwiazd i płatków śniegu
  • ETL vs Elt
  • Rurociągi danych
  • Warstwy magazynu danych
  • Modelowanie danych
  • Transformacja danych

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface ETL Test is the most accurate way to shortlist Deweloper ETLs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The ETL 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:

  • W stanie projektować i automatyzować zadania ETL w celu wydajnego wyodrębnienia, transformacji i ładowania danych
  • Biegły w budowaniu rurociągów danych do przemieszczania i przekształcania danych między systemami
  • Zrozumienie architektury magazynu danych i jej kluczowych komponentów
  • Znajomość różnych warstw w systemie hurtowni danych, takich jak surowe dane, obszar inscenizacji i Marts danych
  • Znajomość różnych typów dostępu do danych, takich jak przetwarzanie wsadowe, przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym i ładowanie przyrostowe
  • Wiedza specjalistyczna w zakresie technik i praktyk modelowania danych
  • Zdolność do projektowania schematów gwiazd i płatków śniegu w celu wydajnej reprezentacji danych
  • Wykwalifikowane w technikach transformacji danych w celu zapewnienia jakości i spójności danych
  • Zrozumienie różnic między metodami ETL i ELT w integracji danych
Reason #2

No trick questions

no trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface
Try practice test
Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

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

🧐 Question

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query:
 image
Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements?
A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany.
B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause.
C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown').
D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate).
E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse
Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system:
1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data
2. Loading new data must take as less time as possible
3. Remove data that is more then 2 years old
4. Ensure the data loads correctly
5. Minimize record locking and impact on transaction log
Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design?

A: Partition the destination fact table by date
B: Partition the destination fact table by customer
C: Insert new data directly into fact table
D: Delete old data directly from fact table
E: Use partition switching and staging table to load new data
F: Use partition switching and staging table to remove old data

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step:
 image
What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal?
A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually.
B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts.
C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product.
D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount.
E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.

Medium

Trade Index
Index
Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse:
Table: Trades
Indexes: None
Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume
Here are three common queries that are run on the data:
 image
Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy:

- All three common queries must use a columnstore index
- Minimize number of indexes
- Minimize size of indexes
Which of the following strategies should Dhavid pick:
A: Create three columnstore indexes: 
1. Containing TradeDate and Close
2. Containing TradeDate, High and Low
3. Container TradeDate and Volume
B: Create two columnstore indexes:
1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close
2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low
C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume
D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many rows does the following SQL query return?
 image

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
 image

Medium

Select & IN
Nested queries
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
 image

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
 image

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Try practice test
You are a data warehouse engineer at a marketing agency, managing a large-scale database that stores extensive data on customer interactions, campaign metrics, and market research. The database is used predominantly for complex analytical queries, such as segment analysis, trend identification, and campaign performance evaluation. These queries often involve aggregations, filtering, and joining over large datasets.

The existing setup, using traditional row-oriented storage, is struggling with performance issues, particularly for ad-hoc analytical queries that span multiple tables and require aggregating large volumes of data.

The main tables in the database are:

- Customer_Interactions (millions of rows): Stores individual customer interaction data.
- Campaign_Metrics (hundreds of thousands of rows): Contains detailed metrics for each marketing campaign.
- Market_Research (tens of thousands of rows): Holds market research data and findings.

Considering the nature of the queries and the structure of the data, which of the following changes would most effectively optimize the query performance for analytical purposes?
A: Normalize the database further by splitting large tables into smaller, more focused tables and creating indexes on frequently joined columns.
B: Implement an in-memory database system to facilitate faster data retrieval and processing.
C: Convert the database to use columnar storage, optimizing for the types of analytical queries performed in the marketing context.
D: Create a series of materialized views to pre-aggregate data for common query patterns.
E: Increase the hardware capacity of the server, focusing on faster CPUs and more RAM.
F: Implement partitioning on the main tables based on commonly filtered attributes, such as campaign IDs or time periods.

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Try practice test
As a senior data warehouse engineer at a large retail company, you are tasked with designing a multidimensional data model to support complex OLAP (Online Analytical Processing) operations for retail analytics. The company operates in multiple countries and deals with a wide range of products. The primary requirement is to enable efficient analysis of sales performance across various dimensions such as time, geography, product categories, and sales channels.

The source data resides in a transactional system with the following tables:

- Transactions (Transaction_ID, Date, Store_ID, Product_ID, Quantity, Unit_Price)
- Stores (Store_ID, Store_Name, Country, Region)
- Products (Product_ID, Product_Name, Category, Supplier_ID)
- Suppliers (Supplier_ID, Supplier_Name, Country)

You need to design a schema in the data warehouse that facilitates fast querying for aggregations and comparisons along the mentioned dimensions. Which of the following schemas would best serve this purpose?
A: A star schema with a central fact table linking to dimension tables for Time, Store, Product, and Supplier.
B: A snowflake schema where dimension tables for Store, Product, and Supplier are normalized.
C: A galaxy schema with separate fact tables for Transactions, Inventory, and Supplier Orders, linked to shared dimension tables.
D: A flat schema combining all source tables into a single wide table to avoid joins during querying.
E: An OLTP-like normalized schema to maintain data integrity and minimize redundancy.
F: A hybrid schema using a star schema for frequently queried dimensions and a snowflake schema for less queried, more detailed dimensions.

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Try practice test
As a senior data warehouse developer, you are tasked with optimizing query performance in a large-scale data warehouse that primarily stores transactional data for a global retail company. The data warehouse is facing significant performance issues, particularly with certain types of queries that are crucial for business operations. After analysis, you identify that the most problematic queries are those that involve filtering and aggregating transaction data based on time periods (e.g., monthly sales) and specific product categories.

The main transaction table (Transactions) in the data warehouse has the following structure and characteristics:

- Columns: Transaction_ID (bigint), Transaction_Date (date), Product_ID (int), Quantity (int), Price (decimal), Category_ID (int)
- Row count: Approximately 2 billion rows
- Most common query pattern: Aggregating Quantity and Price by Category_ID and Transaction_Date (e.g., total sales per category per month)
- Current indexing: Primary key index on Transaction_ID, no other indexes

Based on this information, which of the following approaches would most effectively optimize the query performance for the given use case?
A: Add a non-clustered index on Transaction_Date and Category_ID.
B: Normalize the Transactions table by splitting Transaction_Date and Category_ID into separate dimension tables.
C: Implement partitioning on the Transactions table by Transaction_Date, and add a bitmap index on Category_ID.
D: Convert the Transactions table to use a columnar storage format.
E: Create a materialized view that pre-aggregates data by Category_ID and Transaction_Date.
F: Increase the hardware capacity of the data warehouse server, focusing on CPU and memory upgrades.

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Try practice test
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Try practice test
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Try practice test
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Try practice test
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Try practice test

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Try practice test
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Try practice test
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Try practice test
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Try practice test
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Try practice test
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Try practice test
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Try practice test
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Try practice test
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
Medium2 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

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

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Zobacz przykładową kartę wyników
Try practice test
Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the ETL Online Test

Why you should use Pre-employment ETL Assessment Test?

The Test oceny ETL 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:

  • Automatyzacja zadań ETL
  • Projektowanie i wdrażanie rurociągów danych
  • Zrozumienie i optymalizacja architektury magazynu danych
  • Praca z różnymi warstwami hurtowni danych
  • Wykorzystanie różnych typów dostępu do danych
  • Wdrażanie skutecznych technik modelowania danych
  • Tworzenie schematów gwiazd i płatków śniegu
  • Dane dotyczące transformacji i oczyszczania
  • Rozróżnienie między procesami ETL i ELT
  • Rozwiązywanie problemów i obsługa wyjątków w przepływach pracy ETL

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 ETL Assessment Test?

  • Automatyzuj zadania ETL

    Automatyzacja ETL (ekstrakt, transformacja, obciążenie) polega na tworzeniu przepływów pracy lub skryptów w celu usprawnienia procesu wyodrębnienia danych z różnych źródeł, przekształcania ich w odpowiedni format i ładowanie go i ładowanie do nich i ładowanie do nich system docelowy. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny zdolności kandydata do optymalizacji procesów ładowania danych, zmniejszenia ręcznego wysiłku i poprawy ogólnej wydajności integracji danych.

  • Rurociągów danych

    Rurociągi danych Patrząc Seria procesów i przepływów pracy, które zbierają, przekształcają i przenoszą dane z jednego systemu do drugiego. Obejmuje wyodrębnienie danych z wielu źródeł, wykonywanie niezbędnych transformacji i walidacji oraz dostarczanie ich do docelowego miejsca docelowego. Pomiar tej umiejętności pomaga ocenić biegłość kandydata w projektowaniu wydajnych i skalowalnych rurociągów danych w celu zapewnienia płynnego przepływu i integracji danych.

  • Architektura magazynu danych

    Architektura magazynu danych odnosi system hurtowni danych. Obejmuje różne komponenty, takie jak źródła danych, gromadzenie danych, przechowywanie, modelowanie danych i warstwy dostępu. Ocena tej umiejętności pozwala rekruterom ocenić wiedzę kandydata na temat projektowania skutecznej architektury, która spełnia wymagania biznesowe, umożliwia analizę danych i obsługuje wydajne pobieranie danych.

  • Warstwy hurtowni danych

    warstwy magazynów danych Reprezentuj różne poziomy abstrakcji danych w systemie hurtowni danych. Warstwy te obejmują obszar inscenizacji, magazyn danych i warstwę prezentacji. Ocena tej umiejętności pomaga ustalić zrozumienie kandydata, w jaki sposób dane są zorganizowane i przechowywane w każdej warstwie oraz w jaki sposób te warstwy interakcje, aby umożliwić łatwe pobieranie danych i analiza. Typy dostępu odnoszą się do różnych metod i protokołów używanych do pobierania danych z hurtowni danych. Należą do nich OLAP (przetwarzanie analityczne online), OLTP (przetwarzanie transakcji online) i narzędzia raportowania. Pomiar tej umiejętności pomaga ocenić znajomość kandydata z różnymi metodami dostępu do danych i ich zdolnością do wyboru odpowiedniej metody na podstawie wymagań analizy danych lub zadań raportowania.

  • Modelowanie danych

    danych Modelowanie to proces tworzenia konceptualnej lub logicznej reprezentacji struktury, relacji i ograniczeń bazy danych. Obejmuje projektowanie tabel, kolumn i relacji, które określają sposób przechowywania i organizowania danych. Ta umiejętność jest oceniana w teście w celu ustalenia zdolności kandydata do projektowania skutecznych modeli danych, które ułatwiają skuteczne wyszukiwanie danych, analiza i raportowanie.

  • Schematy gwiazd i płatków śniegu

    Schematy gwiazd i płatków śniegu to dwie popularne techniki modelowania danych stosowane w magazynie danych. Schemat gwiazdy organizuje dane w centralną tabelę faktów z wieloma tabelami wymiarów, podczas gdy schemat płatków śniegu rozszerza schemat gwiazdy poprzez dalsze normalizację tabel wymiarów. Pomiar tej umiejętności pomaga rekruterom ocenić biegłość kandydata w tworzeniu i pracy z tymi projektami schematu, które są powszechnie wykorzystywane w magazynie danych do wydajnego przechowywania i analizy danych.

  • Transformacja danych

    Transformacja danych Obejmuje modyfikację lub konwersję danych z formatu źródłowego na format odpowiedni dla systemu docelowego lub hurtowni danych. Proces ten może obejmować dane o czyszczeniu, agregowanie, łączenie, podział lub wykonywanie obliczeń danych. Ocena tej umiejętności pomaga określić zdolność kandydata do dokładnego i wydajnego przekształcania danych, zapewniając integralność i jakość danych w procesie ETL (ekstrakt, transformacja, obciążenie).

  • ETL vs ELT

    ETL (ekstrakt, transformacja, obciążenie) i ELT (ekstrakt, obciążenie, transformacja) to dwa podejścia stosowane w procesach integracji danych. ETL obejmuje wyodrębnienie danych z różnych źródeł, przekształcenie ich, a następnie ładowanie do systemu docelowego. Z drugiej strony ELT polega na załadowaniu surowych danych do systemu docelowego, a następnie przeprowadzaniu transformacji w razie potrzeby. Mierzenie tych umiejętności umożliwia rekruterom ocenę zrozumienia przez kandydata kluczowych różnic między ETL i ELT, a także ich zdolność wyboru i wdrażania odpowiedniego podejścia na podstawie określonych wymagań i ograniczeń.

  • 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 ETL to be based on.

    Podstawy ETL
    Ekstrakcja danych
    Transformacja danych
    Ładowanie danych
    Rurociągi danych
    ETL Frameworks
    Optymalizacja ETL
    Narzędzia ETL
    Koncepcje magazynu danych
    Projektowanie magazynu danych
    Architektura magazynu danych
    Surowe dane
    Obszar inscenizacji
    Dane Marts
    Typy dostępu do danych
    Przetwarzanie wsadowe
    Streaming w czasie rzeczywistym
    Obciążenie przyrostowe
    Techniki modelowania danych
    Modelowanie relacji jednostki
    Modelowanie wymiarowe
    Schemat gwiazdy
    Schemat płatka śniegu
    Techniki transformacji danych
    Mapowanie danych
    Oczyszczanie danych
    Integracja danych
    Spójność danych
    ETL vs Elt
    Wydajność magazynu danych
    Bezpieczeństwo hurtowni danych
    Narzędzia do magazynowania danych
    Testowanie ETL
    Dokumentacja ETL
    Zmień przechwytywanie danych
    Wzorce integracji danych
    Najlepsze praktyki ETL
    Profilowanie danych
    Obsługa błędów ETL
    Zarządzanie metadanych
    Przetwarzanie równoległe
    Zarządzanie jakością danych
    Monitorowanie ETL
    Linia danych
    Strojenie wydajności ETL
    Schematy magazynów danych
    Zarządzanie danymi podstawowymi
    Powoli zmieniające się wymiary
    Projektowanie danych danych
    Tabele faktów i wymiarów
    Zarządzanie magazynem danych
    Narzędzia i techniki ELT
    Narzędzia do modelowania danych
    Hurtowni danych w chmurze
Try practice test

What roles can I use the ETL Assessment Test for?

  • Deweloper ETL
  • Analityk ETL
  • Starszy programista ETL
  • Ołów ETL
  • Starszy inżynier (ETL)
  • Deweloper sceny danych
  • Informatica ETL Developer
  • Inżynier danych - ETL
  • BI Developer

How is the ETL 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

  • Opracowywanie i utrzymanie dokumentacji magazynu danych
  • Optymalizacja wydajności i skalowalności ETL
  • Wdrażanie technik przyjmowania danych i replikacji
  • Zrozumienie i stosowanie technik obciążenia ekstraktu transformacyjnego
  • Prowadzenie profilowania danych i zapewnienia jakości
  • Wdrożenie modelowania wymiarów dla magazynu danych
  • Budowanie i utrzymanie rurociągów integracji danych
  • Projektowanie skutecznych procesów transformacji danych
  • Praca z narzędziami i technikami wizualizacji danych
  • Wdrożenie przechwytywania danych zmian i integracja danych w czasie rzeczywistym
Singapore government logo

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

ETL Hiring Test Często zadawane pytania

Czy mogę ocenić inne istotne umiejętności, takie jak SQL w tym samym teście?

Tak. Wspieramy badania wielu umiejętności w jednym teście. Możesz przejrzeć nasz standardowy test SQL, aby zrozumieć, jakiego rodzaju pytań używamy do oceny umiejętności SQL. Po zarejestrowaniu się w dowolnym planie możesz poprosić o niestandardową ocenę, która zostanie dostosowana do opisu stanowiska. Dostosowana ocena będzie zawierać pytania dotyczące wszystkich niezbędnych umiejętności wymaganych do roli ETL.

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.

Jestem kandydatem. Czy mogę spróbować testu ćwiczeniowego?

Nie. Niestety, w tej chwili nie wspieramy testów ćwiczeń. Możesz jednak użyć naszych przykładowych pytań do ćwiczeń.

Jaki jest koszt korzystania z tego testu?

Możesz sprawdzić nasze Plany cenowe.

Czy mogę dostać bezpłatny proces?

Tak, możesz zarejestrować się za darmo i podgląd tego testu.

Właśnie przeniosłem się do płatnego planu. Jak mogę poprosić o ocenę niestandardową?

Oto szybki przewodnik dotyczący jak poprosić o ocenę niestandardową na Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Wypróbuj dziś najbardziej przyjazne narzędzie do oceny umiejętności.
g2 badges
Ready to use the Adaface Test oceny ETL?
Ready to use the Adaface Test oceny ETL?
Porozmawiaj z nami
ada
Ada
● Online
✖️