Why you should use Python Pandas Online Test?

The Test Python Panand 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: Czytanie i pisanie danych za pomocą Pythona Manipulacja danymi za pomocą pandy Analiza danych za pomocą Pythona Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie Wizualizacja danych za pomocą pandy Praca z danymi szeregów czasowych za pomocą pandy Grupowanie i agregowanie danych z pandy Połączenie i łączenie się z panami z pandy Obsługa brakujących danych w pandach Stosowanie funkcji statystycznych za pomocą pandy

Python Pandas Online Test

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

Czytanie i pisanie danych Manipulacja danymi Analiza danych Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie Wizualizacja danych Praca z danymi szeregów czasowych Grupowanie i agregowanie danych Połączenie i dołączenie do ram danych Obsługa brakujących danych Stosowanie funkcji statystycznych Przekształcanie danych

About the test:

Test online Python Pandy ocenia zdolność kandydata do pracy z danymi przy użyciu biblioteki Panda w Python. Ocena wiedzę na temat czytania i pisania danych, manipulacji danych, analizy, czyszczenia, wizualizacji danych, obsługi danych szeregów czasowych, grupowania i agregowania, łączenia i łączenia ram danych, braku obsługi danych, stosowania funkcji statystycznych i przekształcania danych.

Covered skills:

Czytanie i pisanie danych
Analiza danych
Wizualizacja danych
Grupowanie i agregowanie danych
Obsługa brakujących danych
Przekształcanie danych

Manipulacja danymi
Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie
Praca z danymi szeregów czasowych
Połączenie i dołączenie do ram danych
Stosowanie funkcji statystycznych

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Deweloper Pythons

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:

Wydajne czytanie i pisanie danych za pomocą pand Python
Wykonanie operacji manipulacji danymi za pomocą pand Python
Analiza danych za pomocą biblioteki Python Pandy
Dane dotyczące czyszczenia i wstępnego przetwarzania za pomocą pand Python
Wizualizacja danych za pomocą pand Python
Praca z danymi szeregów czasowych w Python Pandas
Grupowanie i agregowanie danych za pomocą pand Python
Scalanie i łączenie się z ramkami w Python Pandas
Obsługa brakujących danych za pomocą pand Python
Stosowanie funkcji statystycznych na danych za pomocą pand Python
Przekształcanie danych za pomocą pand Python

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

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

🧐 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

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

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test Python Panand 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 Python Panand 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

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

Zobacz przykładową kartę wyników

About the Python Pandas Assessment Test

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

The Test Python Panand 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:

Czytanie i pisanie danych za pomocą Pythona
Manipulacja danymi za pomocą pandy
Analiza danych za pomocą Pythona
Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie
Wizualizacja danych za pomocą pandy
Praca z danymi szeregów czasowych za pomocą pandy
Grupowanie i agregowanie danych z pandy
Połączenie i łączenie się z panami z pandy
Obsługa brakujących danych w pandach
Stosowanie funkcji statystycznych za pomocą pandy

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?

Czytanie i pisanie danych
Ta umiejętność obejmuje możliwość czytania i pisania danych za pomocą biblioteki Python Panand. Zawiera zadania, takie jak ładowanie danych z różnych formatów plików (np. CSV, Excel), wyodrębnienie określonych kolumn lub wierszy oraz zapisywanie manipulowanych danych z powrotem do plików. Ta umiejętność jest ważna do zmierzenia, ponieważ czytanie i pisanie danych jest podstawowym aspektem analizy danych i przepływów pracy manipulacji, a biegłość w tej umiejętności jest niezbędna do pracy z rzeczywistymi zestawami danych.
Manipulacja danymi </H4 > <p> Manipulacja danych odnosi się do procesu transformacji i modyfikowania danych, aby nadać im analiza. Zawiera zadania, takie jak filtrowanie rzędów na podstawie określonych warunków, zmiana typów danych, tworzenie nowych kolumn, manipulowanie ciągami i wykonywanie operacji matematycznych na danych. Umiejętność tę należy zmierzyć w tym teście, ponieważ jest to kluczowy aspekt analizy danych, umożliwiając użytkownikom przekształcenie surowych danych w format ustrukturyzowany i użyteczny w celu dalszej analizy. </p> <h4> Analiza danych
Analiza danych obejmuje badanie i zrozumienie danych, identyfikacji wzorców, korelacji i trendów oraz wydobywania znaczących spostrzeżeń. Zawiera zadania, takie jak obliczanie statystyk podsumowujących, obliczanie częstotliwości, wykonywanie agregacji i stosowanie funkcji statystycznych. Mierzenie tej umiejętności w teście jest ważne, ponieważ ocenia zdolność kandydata do zastosowania różnych technik analizy danych za pomocą biblioteki Python Panand, określając w ten sposób ich biegłość w analizie i interpretacji danych.
Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie </H4 > <p> Czyszczenie danych i wstępne przetwarzanie obejmuje identyfikację i obsługę brakujących lub nieprawidłowych danych, usuwanie duplikatów, radzenie sobie z wartościami odstającymi, normalizację danych i wykonywanie innych operacji oczyszczania danych. Ta umiejętność jest niezbędna, aby zapewnić integralność danych i dokładność przed przeprowadzeniem dalszej analizy. Mierzenie tej umiejętności w teście pomaga ocenić zdolność kandydata do skutecznego czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych, co jest krytycznym krokiem w procesie analizy danych. </p> <h4> Wizualizacja danych
Wizualizacja danych odnosi się do reprezentowania Dane w formacie wizualnym, takie jak wykresy, wykresy i mapy, w celu ułatwienia zrozumienia i przekazywania informacji. Zawiera zadania, takie jak tworzenie działek, dostosowywanie wizualizacji, dodawanie etykiet, kolorów i legendy oraz wizualizacja trendów i relacji w danych. Mierzenie tej umiejętności w teście zapewnia wgląd w zdolność kandydata do wizualnego reprezentowania danych za pomocą biblioteki Python Panand, która jest ważna dla skutecznego opowiadania danych i prezentacji.
Praca z danymi szeregów czasowych </h4> <p > Praca z danymi szeregów czasowych obejmuje obsługę i analizę danych, które są zamówione i indeksowane według godziny lub daty. Zawiera zadania, takie jak indeksowanie czasowe, ponowne próbkowanie danych na różnych częstotliwościach, obliczanie statystyk toczenia i praca z operacjami związanymi z czasem. Mierzenie tej umiejętności w teście ocenia zdolność kandydata do pracy z danymi szeregów czasowych przy użyciu biblioteki Python Pandas, która jest kluczowa w domenach takich jak finanse, analiza rynku akcji i prognozowanie. </p> <h4> Grupowanie i agregacja danych < /H4> <p> Grupowanie i agregowanie danych obejmuje grupowanie danych według jednej lub większej liczby zmiennych kategorycznych, a następnie stosowaniu funkcji agregatowych w celu obliczenia statystyk podsumowujących w każdej grupie. Zawiera zadania, takie jak grupowanie danych według określonych kolumn, wykonywanie obliczeń zagregowanych, takich jak średnia, suma, liczba i stosowanie niestandardowych funkcji agregacji. Mierzenie tej umiejętności w teście ocenia biegłość kandydata w grupowaniu i efektywne podsumowanie danych za pomocą biblioteki Python Pandy, która jest niezbędna do analizy danych i generowania spostrzeżeń. </p> <h4> scalanie i łączenie danych danych
Połączenie i łączenie ram danych obejmuje połączenie wielu ram danych na podstawie wspólnych kolumn lub indeksów, tworząc w ten sposób nową ramkę danych zawierającą wszystkie informacje ze scalonych zestawów danych. Zawiera zadania, takie jak połączenia wewnętrzne i zewnętrzne, łączenie się w wielu klawiszach, połączenie ramek danych pionowo lub poziomo oraz obsługujące nakładające się nazwy kolumn. Mierzenie tej umiejętności w teście ocenia zdolność kandydata do scalania i łączenia danych danych dokładnych i wydajnych za pomocą biblioteki Python Panand, która jest istotną umiejętnością integracji i harmonizacji danych z różnych źródeł.
Obsługa brakujących danych </// H4> <p> Obsługa brakujących danych obejmuje identyfikację, analizę i wypełnianie brakujących wartości lub usuwanie wierszy/kolumn z brakującymi danymi. Zawiera zadania, takie jak wykrywanie brakujących wartości, przypisanie brakujących wartości za pomocą strategii takich jak średnia, mediana lub interpolacja oraz usuwanie wierszy lub kolumn z nadmiernymi brakującymi danymi. Mierzenie tej umiejętności w teście pomaga ocenić zdolność kandydata do odpowiedniego obsługi brakujących danych za pomocą biblioteki Python Pandas, co jest kluczowe dla zapewnienia jakości i integralności danych podczas procesu analizy. </p> <h4> Stosowanie funkcji statystycznych </H4> <p> Zastosowanie funkcji statystycznych obejmuje wykonywanie obliczeń statystycznych i analiz danych, takich jak obliczanie współczynników korelacji, przeprowadzanie testów hipotez, mierzenie tendencji i zmienności centralnej oraz wdrażanie modeli statystycznych. Obejmuje zadania, takie jak obliczenie średniej, mediany, trybu, wariancji, odchylenia standardowego i zastosowania metod statystyki wnioskowania. Mierzenie tych umiejętności w teście ocenia biegłość kandydata w wykorzystaniu funkcji statystycznych z biblioteki Python Pandy w celu uzyskania znaczących spostrzeżeń i wniosków z analizowanych danych. </p> <h4> Zmieniając dane
Przekształcenie danych obejmuje przekształcanie struktury danych w celu dostosowania do określonych wymagań analizy lub pożądanych formatów. Obejmuje zadania, takie jak obrotowe dane, topienie danych, układanie i niepewne dane oraz przekształcanie szeroko zakrojonych danych na długie lub odwrotnie. Mierzenie tej umiejętności w teście ocenia zdolność kandydata do przekształcania, restrukturyzacji i efektywnej organizowania danych za pomocą biblioteki Python Pandas, która jest niezbędna do analizy danych, modelowania i raportowania.
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 Python Panand to be based on.
Czytanie plików CSV
Pisanie plików CSV
Czytanie plików Excel
Pisanie plików Excel
Dane filtrowania
Sortowanie danych
Dołączanie do danych
Grupowanie danych
Dane agregujące
Obsługa duplikatów
Obsługa brakujących wartości
Wizualizacja danych
Wykresy liniowe
Histogramy
Rozrzucone działki
Działki pudełkowe
Analiza szeregów czasowych
Ponowne próbkowanie szeregów czasowych
Obsługa stref czasowych
Przekształcanie danych
Obrotowe dane
Dane topnienia
Analiza statystyczna
Opisowe statystyki
Analiza korelacji
Testowanie hipotez
Regresja liniowa
Techniki czyszczenia danych
Imputacja danych
Wykrywanie wartości odstających
Transformacja danych
Normalizacja danych

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Deweloper Python
Inżynier danych Python
Analityk danych
Naukowiec danych
Inżynier danych
Inżynier uczenia maszynowego
Administrator bazy danych

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

Przekształcanie danych za pomocą pandy
Integracja Pythona z innymi technologiami
Optymalizacja rurociągów przetwarzania danych w Python
Debugowanie i rozwiązywanie problemów związanych z danymi
Efektywne przetwarzanie dużych zestawów danych
Stosowanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych
Wdrażanie dostępu do danych i środków bezpieczeństwa
Budowanie interaktywnych pulpitów internetowych danych
Automatyzacja przepływów pracy analizy danych
Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu podejmowania decyzji opartych na danych

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

Python Pandas Hiring Test Często zadawane pytania

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.