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About the test:

O teste da Informatica avalia a capacidade de um candidato de usar o PowerCenter para ETL. Ele avalia a capacidade de executar tarefas de sincronização/ replicação de dados, projetar transformações de dados, gerenciar definições de origem/ destino e disputa de dados aplicando filtro, unir, agregar, categorizar, mesclar e lógica de expressão sem gravar SQL.

Covered skills:

  • Armazenamento de dados
  • Integração de dados
  • Banco de dados se junta
  • Parametrização
  • Sessões e tarefas
  • Extrair carga de transformação (ETL)
  • Operações de Crud de banco de dados relacionais
  • MAPPLETS
  • Fluxos de trabalho
  • Transformações

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface Teste online da Informatica is the most accurate way to shortlist Desenvolvedor da Informaticas



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Teste online da Informatica 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:

  • Capacidade de projetar e implementar soluções de data warehousing
  • Capacidade de executar operações de carga de transformação de extração (ETL) em grandes conjuntos de dados
  • Proficiência na integração de várias fontes de dados em um banco de dados unificado
  • Habilidade na execução de operações do Relational Database CRUD
  • Capacidade de construir e otimizar o banco de dados se junta
  • Conhecimento em trabalhar com mappletos para transformação de dados
  • Experiência em parametrização de fluxos de trabalho de dados
  • Competência no gerenciamento de sessões e tarefas em um processo de integração de dados
  • Proficiência no uso de várias transformações de dados
  • Capacidade de solucionar e lidar com erros no processamento de dados
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

Estes são apenas uma pequena amostra da nossa biblioteca de mais de 10.000 perguntas. As perguntas reais sobre isso Teste online da Informatica será não-googleable.

🧐 Question

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

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

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.
🧐 Question🔧 Skill

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

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

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
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
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
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
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
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Com o Adaface, conseguimos otimizar nosso processo de seleção inicial em mais de 75%, liberando um tempo precioso tanto para os gerentes de contratação quanto para nossa equipe de aquisição de talentos!


Brandon Lee, Chefe de Pessoas, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Teste online da Informatica 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 Teste online da Informatica 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

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
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 Teste online da Informatica

Why you should use Teste online da Informatica?

The Teste online da Informatica 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:

  • Conceitos e princípios de data warehousing
  • Processo de carga de transformação de extração (ETL)
  • Técnicas de integração de dados e práticas recomendadas
  • Operações de Crud de banco de dados relacionais
  • Tipos de junção do banco de dados e otimização
  • MAPPLETS e seu uso no Informatica PowerCenter
  • Parametrização para aumentar a flexibilidade nos processos ETL
  • Criação e gerenciamento do fluxo de trabalho no Informatica PowerCenter
  • Configurações de sessão e tarefas no PowerCenter de Informatica
  • Tipos de transformação e uso em processos 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 Teste online da Informatica?

  • Extrair carga de transformação (ETL) </ H4> <p> ETL é o processo de extração de dados de várias fontes, transformando -os em um formato consistente e carregando -os em um sistema de destino, normalmente em um data warehouse. Essa habilidade é avaliada no teste para avaliar a capacidade dos candidatos de lidar com tarefas complexas de integração de dados e garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados no sistema de destino. </p> <h4> Integração de dados

    A integração de dados envolve Combinando dados de várias fontes, que podem ser estruturadas ou não estruturadas, para fornecer uma visão unificada para análise e relatório. A proficiência dos candidatos nessa habilidade é medida no teste para avaliar sua capacidade de integrar diversas fontes de dados e garantir a consistência e a precisão dos dados em toda a organização. Consulte as ações de criação, leitura, atualização e exclusão executadas em um banco de dados relacional. Essa habilidade é avaliada no teste para avaliar o entendimento dos candidatos sobre o gerenciamento do banco de dados e sua capacidade de manipular dados usando declarações SQL. A proficiência nas operações do CRUD é essencial para manter e recuperar dados com eficiência de bancos de dados relacionais. Essa habilidade é medida no teste para determinar a experiência dos candidatos na construção de consultas SQL complexas envolvendo diferentes tipos de junções, como junção interna, junção externa e junção cruzada. A proficiência em junções de banco de dados é essencial para recuperar e analisar dados de bancos de dados relacionais com eficiência.

  • maplets

    Os maplets são componentes de mapeamento reutilizáveis ​​no Informatica PowerCenter, que permitem que os desenvolvedores de definem e armazenem transformações comuns que pode ser chamado de vários mapeamentos. Essa habilidade é avaliada no teste para avaliar o conhecimento dos candidatos sobre a criação, configuração e uso do mapelo, bem como sua compreensão das transformações de dados e princípios de design de mapeamento.

  • parametrização

    Parametrização é o processo de tornar dinâmico dos componentes de mapeamento dinâmico e configurável usando parâmetros. Essa habilidade é medida no teste para avaliar a capacidade dos candidatos de projetar mapeamentos que podem se adaptar a diferentes cenários de tempo de execução, parametrizando várias propriedades e valores. A proficiência em parametrização ajuda a criar mapeamentos flexíveis e reutilizáveis ​​no Informatica PowerCenter. Crie e gerencie processos complexos de integração de dados. Essa habilidade é avaliada no teste para avaliar o entendimento dos candidatos sobre o design do fluxo de trabalho, a configuração da sessão e as dependências de tarefas. A proficiência em trabalhar com fluxos de trabalho, sessões e tarefas é essencial para orquestrar efetivamente os processos de integração de dados no Informatica PowerCenter.

  • transformações

    transformações no Informatica PowerCenter são usadas para manipular, validar e agregar dados durante o processo ETL. Essa habilidade é medida no teste para determinar o conhecimento e a experiência dos candidatos em diferentes tipos de transformações, como agregador, expressão, pesquisa e filtro. A proficiência em transformações é crucial para a limpeza de dados, enriquecimento e integração em projetos de data warehousing.

  • 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 Teste online da Informatica to be based on.

    Modelagem de dados
    Modelagem dimensional
    Esquema Star
    Esquema de floco de neve
    Tabela de fatos
    Tabela de dimensão
    Processo ETL
    Análise do sistema de origem
    Perfil de dados
    Limpeza de dados
    Transformação de dados
    Integração de dados
    Carregamento de dados
    Chaves substitutas
    Cargas incrementais
    Altere a captura de dados
    Mudando lentamente dimensões
    Gerenciamento de metadados
    Banco de dados relacional
    Operações SQL
    Operações CRUD
    Banco de dados se junta
    Junção interna
    Junção externa
    Associação à esquerda
    Junção direita
    Junção externa completa
    Cruz a junção
    Se unir
    Transformações agregadas
    Transformação de marceneiro
    Transformação do filtro
    Transformação da expressão
    Transformação do roteador
    Transformação de pesquisa
    Transformação de mesclagem
    Transformação normalizadora
    Transformação de classificação
    Transformação do gerador de sequência
    Transformação do agregador
    Transformação da União
    Transformação do classificador
    Transformação do roteador
    Transformações condicionais
    Transformações reutilizáveis
    Linguagem de expressão
    Design do fluxo de trabalho
    Dependências de tarefas
    Propriedades da sessão
    Arquivo de parâmetro
    Sessões e monitoramento de tarefas
    Manipulação de erros
    Agenda do fluxo de trabalho
    Data Warehouse Architecture
Try practice test

What roles can I use the Teste online da Informatica for?

  • Desenvolvedor da Informatica
  • Desenvolvedor sênior da Informatica
  • Informatica Architect
  • Desenvolvedor de Integração de Dados (Informatica)
  • Engenheiro de Software (Informatica)
  • Engenheiro de Dados (Informatica)
  • Desenvolvedor da Informatica ETL
  • Informatica BI Consultor

How is the Teste online da Informatica 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

  • Técnicas de gerenciamento e limpeza da qualidade dos dados
  • Manipulação de erros e gerenciamento de exceção em processos ETL
  • Otimização de desempenho e ajuste para processos ETL
  • Integração de dados em tempo real e streaming
  • Alterar técnicas de captura de dados (CDC)
  • Estratégias de validação e teste de dados
  • Gerenciamento de metadados e análise de impacto
  • Conceitos de modelagem dimensional para data warehousing
  • Estratégias de indexação de banco de dados e otimização de consultas
  • Script e automação no Informatica PowerCenter
Singapore government logo

Os gerentes de contratação sentiram que, por meio das perguntas técnicas feitas durante as entrevistas do painel, foram capazes de dizer quais candidatos tiveram melhores pontuações e diferenciaram aqueles que não tiveram pontuações tão boas. Eles são altamente satisfeito com a qualidade dos candidatos selecionados na triagem Adaface.


85%
Redução no tempo de triagem

Teste online da Informatica Perguntas frequentes

Posso avaliar outras habilidades relevantes, como ETL, SQL no mesmo teste?

Sim. Apoiamos a triagem de várias habilidades em um único teste. Você pode revisar nosso teste SQL padrão e [teste ETL padrão](https://www.adaface.com/assessment-test /etl-online-test) Para entender que tipo de perguntas usamos para avaliar as habilidades SQL e ETL. Depois de se inscrever em qualquer plano, você pode solicitar uma avaliação personalizada que será personalizada para a descrição do seu trabalho. A avaliação personalizada incluirá perguntas para todas as habilidades obrigatórias necessárias para sua função de informação.

Posso combinar várias habilidades em uma avaliação personalizada?

Sim absolutamente. As avaliações personalizadas são configuradas com base na descrição do seu trabalho e incluirão perguntas sobre todas as habilidades obrigatórias que você especificar.

Você tem algum recurso anti-trapaça ou procurador?

Temos os seguintes recursos anti-trapaça:

  • Perguntas não-goleadas
  • IP Proctoring
  • Web Proctoring
  • Proctoring da webcam
  • Detecção de plágio
  • navegador seguro

Leia mais sobre os Recursos de Proctoring.

Como interpreto as pontuações dos testes?

O principal a ter em mente é que uma avaliação é uma ferramenta de eliminação, não uma ferramenta de seleção. Uma avaliação de habilidades é otimizada para ajudá -lo a eliminar os candidatos que não são tecnicamente qualificados para o papel, não é otimizado para ajudá -lo a encontrar o melhor candidato para o papel. Portanto, a maneira ideal de usar uma avaliação é decidir uma pontuação limite (normalmente 55%, ajudamos você a comparar) e convidar todos os candidatos que pontuam acima do limiar para as próximas rodadas da entrevista.

Para que nível de experiência posso usar este teste?

Cada avaliação do Adaface é personalizada para a descrição do seu trabalho/ persona do candidato ideal (nossos especialistas no assunto escolherão as perguntas certas para sua avaliação de nossa biblioteca de mais de 10000 perguntas). Esta avaliação pode ser personalizada para qualquer nível de experiência.

Todo candidato recebe as mesmas perguntas?

Sim, facilita muito a comparação de candidatos. As opções para perguntas do MCQ e a ordem das perguntas são randomizadas. Recursos anti-traking/proctoring no local. Em nosso plano corporativo, também temos a opção de criar várias versões da mesma avaliação com questões de níveis de dificuldade semelhantes.

Eu sou um candidato. Posso tentar um teste de prática?

Não. Infelizmente, não apoiamos os testes práticos no momento. No entanto, você pode usar nossas perguntas de amostra para prática.

Qual é o custo de usar este teste?

Você pode conferir nossos planos de preços.

Posso obter uma avaliação gratuita?

Sim, você pode se inscrever gratuitamente e visualizar este teste.

Acabei de me mudar para um plano pago. Como posso solicitar uma avaliação personalizada?

Aqui está um guia rápido sobre Como solicitar uma avaliação personalizada no Adaface.

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