Why you should use Spark Online Test?

The Teste de faísca 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: Fundamentos do núcleo de faísca Desenvolvendo e executando Jobs Spark em Java, Scala e Python Compreendendo os conjuntos de dados distribuídos resilientes da Spark (RDD) Processamento de dados com Spark SQL Trabalhando com dados de dados e conjuntos de dados em Spark Utilizando o streaming de faísca para processamento de dados em tempo real Executando a faísca em um cluster Implementando algoritmos iterativos e de vários estágios em Spark Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster Executando análise de gráfico/rede com biblioteca GraphX em Spark

Spark Online Test

About the test:

O teste on-line do Apache Spark avalia a capacidade do candidato de transformar dados estruturados com API RDD e SparkSQL (conjuntos de dados e quadros de dados), converter desafios de grandes dados em scripts de faísca iterativos/ multi-estágios, otimizam os trabalhos de faísca existentes usando estruturas gráficas de partição/ cache e analisam gráficos usando grafx.

Covered skills:

Fundamentos do núcleo de faísca
Spark DataSets distribuídos resilientes (RDD)
DataFrames e conjuntos de dados
Executando a faísca em um cluster
Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
Migrando dados de fontes/ bancos de dados de dados

Desenvolvendo e executando Jobs Spark (Java; Scala; Python)
Processamento de dados com Spark SQL
Spark Streaming para processar dados em tempo real
Implementando algoritmos iterativos e multi-estágios
Análise de gráfico/ rede com biblioteca GraphX

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9 reasons why

Adaface Spark Test is the most accurate way to shortlist Desenvolvedor de Sparks

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Spark 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:

Compreendendo os fundamentos e a arquitetura do Spark Core
Desenvolvendo e executando Jobs Spark usando Java, Scala e Python
Trabalhando com conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDD) no Spark
Executando o processamento de dados com Spark SQL
Manipulando dados usando dados de dados e conjuntos de dados em Spark
Implementando o streaming de faísca para processar dados em tempo real
Implantando e executando a faísca em um cluster
Aplicando algoritmos iterativos e de vários estágios
Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
Condução de análises de gráfico e rede usando a biblioteca GraphX
Gerenciando a migração de dados de várias fontes e bancos de dados

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

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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 de faísca será não-googleable.

🧐 Question
Easy Character count	Try practice test
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	Try practice test
Review the following Spark job description: 1. Monitor file system director for new files. 2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count. Which of the following snippets would achieve this?
Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Character count	2 mins Spark	Try practice test
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
	Medium File system director Spark Scala API Spark Streaming	3 mins Spark	Try practice test
Review the following Spark job description: 1. Monitor file system director for new files. 2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count. Which of the following snippets would achieve this?
	Medium Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	4 mins Spark	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Character count	Spark	Easy	2 mins	Try practice test
Penny created a jar file for her character count example written in Java. The jar name is attempt.jar and the main class is com.penny.CharCount.java, which requires an input file name and output directory as input parameters. Which of the following is the correct command to submit a job in Spark with the given constraints?
	File system director Spark Scala API Spark Streaming	Spark	Medium	3 mins	Try practice test
Review the following Spark job description: 1. Monitor file system director for new files. 2. For new files created in the “/rambo” dictionary, perform word count. Which of the following snippets would achieve this?
	Grade-Division-Points Spark Scala API DataFrame	Spark	Medium	4 mins	Try practice test
Consider the following Spark DataFrame: Which of the given code fragments produce the following result:

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Teste de faísca 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 de faísca 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

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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

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About the Spark Assessment Test

Why you should use Pre-employment Spark Online Test?

The Teste de faísca 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:

Fundamentos do núcleo de faísca
Desenvolvendo e executando Jobs Spark em Java, Scala e Python
Compreendendo os conjuntos de dados distribuídos resilientes da Spark (RDD)
Processamento de dados com Spark SQL
Trabalhando com dados de dados e conjuntos de dados em Spark
Utilizando o streaming de faísca para processamento de dados em tempo real
Executando a faísca em um cluster
Implementando algoritmos iterativos e de vários estágios em Spark
Ajuste e solucionando problemas de faísca em um cluster
Executando análise de gráfico/rede com biblioteca GraphX em Spark

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 Spark Online Test?

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 de faísca to be based on.
Spark Rdd
Spark DataFrame
Spark DataSet
Spark SQL
Spark Streaming
Spark GraphX
Cluster de faísca
Gráfico de faísca e análise de rede
Spark algoritmos iterativos
Spark algoritmos de vários estágios
Spark Job Ajusting
Spartar problemas de solução de problemas
Spark Migration
Fundamentos do Spark Core
Java Spark Development
Scala Spark Development
Python Spark Development
Processamento de dados em Spark
Processamento de dados em tempo real em Spark
Spark Architecture
Lidar com exceções e erros em faísca
Spark Data Manipulation
Agregação de dados Spark
Filtragem de dados de faísca
Spark Data Transformation
Visualização de dados de faísca
Spark Data se junta
Spark Data Partioning
Cache de dados de faísca
Spark Data Serialization
Spark Data Compression
Fontes de dados de faísca
Spark Carregamento de dados
Spark Data Saving
Spark Data Exploration
Spark Pré -processamento de dados
Spark Data Analytics
Spark Data Mining
Desencadear qualidade de dados
Spark Data Integration
Spark Data Streaming
Spark Data Pipelines
Spark Storage Data
Spark Data Security
Spark Data Access Control
Spark Data Backup
Spark Data Recovery
Spark Data Replicação
Spark Data Compression
Spark Data Criptografia
Spark Data Schema
Spark Data Serialization
Indexação de dados Spark
Visualização de dados de faísca
Spark Data Benchmarking
Spark Machine Learning
Spark Deep Learning
Spark redes neurais
Algoritmos de gráfico de faísca
Spark Social Network Analysis
Spark Detecção da Comunidade
Agrupamento de faísca
Classificação de faísca
Regressão de faísca
Detecção de anomalia de faísca
Sistemas de recomendação de faísca
Análise de sentimentos de faísca
Desencadear processamento de linguagem natural
Spark Análise geoespacial
Análise de séries temporais Spark
Filtragem colaborativa de faísca
Redução da dimensionalidade da faísca
Avaliação do modelo de faísca
Spark Feature Engineering
Spark Seleção de recursos
Spark HyperParameter Ajuste
Spark Model Implement
Monitoramento do modelo de faísca
Interpretabilidade do modelo de faísca

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What roles can I use the Spark Online Test for?

Desenvolvedor de Spark
Desenvolvedor de software - Spark
Engenheiro de big data
Desenvolvedor sênior de faísca
Scala Big Data Developer
Engenheiro de big data sênior
Spark Engineer

How is the Spark 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

Migrando dados de várias fontes de dados/bancos de dados
Trabalhando com Spark Mllib para tarefas de aprendizado de máquina
Otimizando o desempenho do Spark usando cache e persistência
Usando tarefas Spark for Natural Language Processing (PNL)
Implementando Spark para análise em tempo real
Entendendo e gerenciando executores e trabalhadores de faíscas
Utilizando Spark para processamento de dados em larga escala
Implementando Spark para visualização de dados em tempo real
Integração do Spark com outras tecnologias de big data, como Hadoop e Cassandra
Implementando Spark em plataformas em nuvem para escalabilidade e flexibilidade

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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

Veja o estudo de caso completo

Spark Hiring Test Perguntas frequentes

Como o teste é customizado com base nas linguagens de programação?

O Spark oferece suporte a diferentes linguagens de programação como Java, Scala, Python e R. Personalizamos os testes do Spark de acordo com a linguagem de programação das seguintes maneiras:

Os trechos de código nas perguntas do Spark MCQ baseadas em cenário serão da linguagem de programação que você escolher
Perguntas MCQ elaboradas para avaliar a linguagem de programação específica serão adicionadas à avaliação
Questões de codificação a serem programadas na linguagem de programação escolhida serão adicionadas à avaliação

Você pode verificar nosso padrão Java, [Scala](https://www.adaface.com/assessment-test/scala- teste online) e testes Python para ter uma noção da qualidade da pergunta.

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.