Why you should use PyTorch Test?

The Test Pytorcha 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: Tworzenie i manipulowanie tensorami Pytorch Korzystanie z zestawów danych i ładowników danych w Pytorch Stosowanie transformacji w Pytorch Budowanie modeli z Pytorch Optymalizacja parametrów modelu za pomocą Pytorch Zrozumienie podstaw nauk danych Podstawy i składnia Pythona Programowanie w Pythonie Praca z pakietami i bibliotekami Python Manipulacja danymi i analiza w Pythonie

PyTorch Test

Q: What topics are covered in the PyTorch Test?

TENSORY PYTORCH Zestawy danych i obciążenia danych w Pytorch Transformuje w Pytorch Budowanie modeli z Pytorch Optymalne parametry modelu z Pytorch Podstawy nauki o danych Podstawy Pythona Programowanie w Pythonie

About the test:

Test Pytorcha ocenia wiedzę i umiejętności kandydata w Pytorch, popularne ramy głębokiego uczenia się. Oceni ich zrozumienie nauki o głębokim uczeniu się, uczeniu maszynowym, Python, Python Pandas, Python Linux, Numpy i Struktury danych.

Covered skills:

TENSORY PYTORCH
Transformuje w Pytorch
Optymalne parametry modelu z Pytorch
Podstawy Pythona

Zestawy danych i obciążenia danych w Pytorch
Budowanie modeli z Pytorch
Podstawy nauki o danych
Programowanie w Pythonie

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface PyTorch Assessment Test is the most accurate way to shortlist Naukowiec danychs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The PyTorch 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:

Zrozumienie i praca z tensorami Pytorch
Tworzenie i wykorzystanie zestawów danych i ładowników danych w Pytorch
Stosowanie transformacji w Pytorch
Budowanie modeli z Pytorch
Optymalizacja parametrów modelu za pomocą Pytorch
Wdrażanie podstaw danych
Wykazanie biegłości w podstawach Pythona
Skuteczne programowanie w Pythonie

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 Pytorcha 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 Amazon electronics product feedback	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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.

	🧐 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 Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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.

	🧐 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.
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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.

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 Pytorcha 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 Pytorcha 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 PyTorch Online Test

Why you should use Pre-employment PyTorch Test?

The Test Pytorcha 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:

Tworzenie i manipulowanie tensorami Pytorch
Korzystanie z zestawów danych i ładowników danych w Pytorch
Stosowanie transformacji w Pytorch
Budowanie modeli z Pytorch
Optymalizacja parametrów modelu za pomocą Pytorch
Zrozumienie podstaw nauk danych
Podstawy i składnia Pythona
Programowanie w Pythonie
Praca z pakietami i bibliotekami Python
Manipulacja danymi i analiza w Pythonie

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 PyTorch Test?

Zestawy danych i danych danych w Pytorch
Zestawy danych i obciążenia danych w Pytorch Pozwól na wydajne obsługa i przetwarzanie dużych zestawów danych. Te komponenty umożliwiają łatwe ładowanie danych, transformacja i partia, które są kluczowe dla szkolenia i oceny modeli uczenia maszynowego.
Transformacje w Pytorch
Przekształcenia w Pytorch zapewniają zestaw operacji na preproces i rozszerzone dane. Umożliwiają one takie zadania, jak rozmiar, przycinanie i normalizacja danych, zwiększenie jakości i różnorodności danych wejściowych dla modeli. Testowanie wiedzy specjalistycznej w zakresie transformacji Pytorcha jest ważne, aby zapewnić solidne i skuteczne przygotowanie danych.
Budowanie modeli z Pytorch
Budowanie modeli z Pytorch polega na użyciu potężnych narzędzi i interfejsów API do definiowania i dostosowywania sieci neuronowej architektury. Ta umiejętność ma kluczowe znaczenie dla projektowania modeli dostosowanych do określonych zadań, umożliwiając elastyczność i innowacje w aplikacjach uczenia maszynowego.
Optymalizacja parametrów modelu za pomocą Pytorch
Optymalizacja parametrów modelu z Pytorchem obejmuje techniki takie jak fabryka wsteczna i zejście gradientu, aby skutecznie aktualizować i optymalizować wagi modelu. Ta umiejętność jest niezbędna do poprawy wydajności modelu i osiągnięcia wyższej dokładności w zadaniach uczenia maszynowego.
Podstawy nauki o danych
Podstawy nauki danych obejmują szeroki zakres koncepcji i technik stosowanych w analizie i interpretacji dane. Pomiar tej umiejętności zapewnia, że kandydat ma fundamentalną wiedzę wymaganą do skutecznej pracy z danymi i podejmowania świadomych decyzji.
Podstawy Pythona
Podstawy Pythona obejmują niezbędne koncepcje programowania i składnię w Python. Mierzenie tej umiejętności zapewnia, że kandydat ma niezbędną wiedzę do pisania i zrozumienia kodu Pythona, który jest szeroko stosowany w analizie danych i uczeniu maszynowym. Stosowanie umiejętności językowych w Python w celu rozwiązywania problemów z prawdziwym światem. Ta umiejętność mierzy biegłość kandydata w realizacji algorytmów, pisania wydajnego kodu i radzenia sobie z różnymi strukturami danych, z których wszystkie są ważne w kontekście opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
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 Pytorcha to be based on.
TENSORY PYTORCH
Pytorch Autograd
Pytorch do przodu i propagacja do tyłu
Szkolenie modelu Pytorcha
Funkcje utraty Pytorcha
Funkcje aktywacji Pytorcha
Optymalizatory Pytorch
Ładowanie danych Pytorch
Powiększanie danych Pytorch
Przetwarzanie danych Pytorch
Pytorch Podział zestawu danych
Architektura modelu Pytorcha
Ocena modelu Pytorcha
Strojenie hiperparametrów Pytorch
Zasady nauki danych
Analiza statystyczna
Wizualizacja danych
Algorytmy uczenia maszynowego
Składnia Pythona i typy danych
Instrukcje warunkowe
Pętle i iteracja
Funkcje i moduły
Obsługa plików
Programowanie obiektowe
Obsługa wyjątków
Struktury danych
Podstawowe interakcje SQL i bazy danych
Wyrażenia regularne
Techniki debugowania
Optymalizacja kodu
Dokumentacja i komentowanie
Testy jednostkowe w Pythonie

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the PyTorch Test for?

Naukowiec danych
Inżynier uczenia maszynowego
Inżynier głębokiego uczenia się
Analityk danych
Deweloper Python
Inżynier oprogramowania
Badacz
Inżynier sztucznej inteligencji
Inżynier danych
Architekt danych

How is the PyTorch 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

Wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego z Pytorch
Ocena modeli uczenia maszynowego za pomocą Pytorcha
Zrozumienie sieci neuronowych i głębokie uczenie się
Stosowanie technik szkolenia sieci neuronowej
Wdrażanie kontrowersyjnych sieci neuronowych (CNN)
Praca z powtarzającymi się sieciami neuronowymi (RNNS)
Wykorzystanie uczenia się transferu w Pytorch
Wdrażanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) z Pytorch
Stosowanie technik wizji komputerowej za pomocą Pytorch
Wdrożenie algorytmów uczenia się wzmocnienia z Pytorch

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

PyTorch 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.