Why you should use Data Science Assessment Test?

The Тест на оценку данных 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: Продемонстрировать сильное понимание теории вероятности и ее приложений в науке о данных. Применить статистические концепции и методы для анализа и интерпретации данных. Используйте алгоритмы и модели машинного обучения для решения реальных проблем. Создайте визуализации визуально привлекательных данных для эффективной передачи понимания. Используйте языки программирования R или Python для анализа данных и манипуляций. Провести комплексный анализ исследовательских данных, чтобы получить понимание и определить закономерности. Продемонстрировать мастерство в методах манипуляции с данными для очистки и предварительного обработки данных. Применить регрессионный анализ для разработки прогнозирующих моделей и сделать точные прогнозы. Обладать расширенными навыками в очистке данных, чтобы обеспечить качество и целостность данных. Используйте методы прогнозного моделирования для принятия решений, управляемых данными.

Data Science Assessment Test

Q: What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Методы машинного обучения Визуализация данных Аналитика с R или Python Исследовательский анализ данных Манипуляция данными Статистика Регрессивный анализ Очистка данных Прогнозное моделирование

About the test:

Испытание на оценку данных о данных оценивает знание кандидата в статистике, вероятности, линейных и нелинейных регрессионных моделях и их способности анализировать данные и использовать Python/ R, чтобы извлечь понимание из данных.

Covered skills:

Методы машинного обучения
Аналитика с R или Python
Манипуляция данными
Регрессивный анализ
Прогнозное моделирование

Визуализация данных
Исследовательский анализ данных
Статистика
Очистка данных

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface Data Science Test is the most accurate way to shortlist Ученый данныхs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Data Science Assessment Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

Возможность применения вероятностей концепций и принципов в анализе данных
Способность анализировать и интерпретировать статистические данные
Возможность реализовать алгоритмы и методы машинного обучения
Возможность эффективно визуализировать и представлять данные
Способность выполнять анализ и разведку данных с использованием R или Python
Способность эффективно манипулировать и трансформировать данные
Способность понимать и применять статистические концепции в регрессионном анализе
Способность очищать и предварительно обрабатывать данные для анализа
Способность разработать прогностические модели для различных сценариев данных

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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Тест на оценку данных будет не подлежащим гугливым.

🧐 Question
Medium Amazon electronics product feedback	Solve
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	Solve
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	Solve
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.
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
Easy n-gram generator	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
Medium Green or red balls	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
Hard Square points and Circle	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
Easy Frequency distribution	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Solve
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	Solve
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	Solve
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.
	Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	2 mins Machine Learning	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	2 mins Machine Learning	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	Easy n-gram generator	2 mins Machine Learning	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	2 mins Machine Learning	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Medium Green or red balls	2 mins Probability	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Hard Square points and Circle	3 mins Probability	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Easy Frequency distribution	3 mins Statistics	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Solve
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	Solve
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	Solve
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.
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Machine Learning	Medium	2 mins	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	n-gram generator	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
	Green or red balls	Probability	Medium	2 mins	Solve
A bag contains 5 red balls, 6 yellow balls and 3 green balls. If two balls are picked at random, what is the probability that both are red or both are green in colour?
	Square points and Circle	Probability	Hard	3 mins	Solve
What is the probability that two uniformly random points in the square are such that center of the square lies in the circle formed by taking the points as diameter
	Frequency distribution	Statistics	Easy	3 mins	Solve
Convert the following into an ordinary frequency distribution: - 5 users gave less than 3 rating - 12 users gave less than 6 rating - 25 users gave less than 9 ratings - 33 users get less than 12 ratings

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

С помощью Adaface мы смогли оптимизировать первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Тест на оценку данных 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 Тест на оценку данных 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

Просмотреть образцы показателей

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Просмотреть образцы показателей

About the Data Science Online Test

Why you should use Pre-employment Data Science Assessment Test?

The Тест на оценку данных 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:

Продемонстрировать сильное понимание теории вероятности и ее приложений в науке о данных.
Применить статистические концепции и методы для анализа и интерпретации данных.
Используйте алгоритмы и модели машинного обучения для решения реальных проблем.
Создайте визуализации визуально привлекательных данных для эффективной передачи понимания.
Используйте языки программирования R или Python для анализа данных и манипуляций.
Провести комплексный анализ исследовательских данных, чтобы получить понимание и определить закономерности.
Продемонстрировать мастерство в методах манипуляции с данными для очистки и предварительного обработки данных.
Применить регрессионный анализ для разработки прогнозирующих моделей и сделать точные прогнозы.
Обладать расширенными навыками в очистке данных, чтобы обеспечить качество и целостность данных.
Используйте методы прогнозного моделирования для принятия решений, управляемых данными.

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 Data Science Assessment Test?

Методы машинного обучения:
Методы машинного обучения относятся к алгоритмам и методам, используемым для обучения моделей, которые могут автоматически изучать и улучшать данные, не будучи явно запрограммированными. Этот навык следует измерять в тесте, поскольку он является фундаментальным компонентом науки о данных, позволяющий ученым-ученым разработать прогнозирующие модели и принимать решения, управляемые данными.
Визуализация данных: </h4> данные Визуализация включает в себя создание визуальных представлений данных для эффективного передачи понимания и шаблонов. Этот навык должен быть измерен в тесте, поскольку для ученых данных важно представлять сложные данные значимым и понятным способом, облегчая лучшие решения и общение. > <p> Аналитика с R или Python относится к использованию языков программирования, таких как R или Python для выполнения анализа данных, статистического моделирования и задач машинного обучения. Этот навык следует измерять в тесте, поскольку он оценивает способность кандидата применять навыки программирования в проектах по науке о данных, демонстрируя их мастерство в обработке данных и реализации алгоритмов аналитики. </p> <h4> анализ данных: </h4> < P> Исследовательский анализ данных включает в себя изучение и преобразование данных, чтобы понять его основные характеристики, закономерности и отношения. Этот навык должен быть измерен в тесте, поскольку он демонстрирует способность кандидата извлекать значимую информацию из необработанных данных, выявлять потенциальные проблемы и генерировать гипотезы для дальнейшего анализа. Манипулирование данными относится к процессу преобразования, переформатирования или очистки данных, чтобы сделать их подходящими для анализа. Этот навык должен быть измерен в тесте, поскольку он оценивает мастерство кандидата в обработке и подготовке данных, что является важным шагом в рабочем процессе науки о данных перед выполнением аналитики или задач моделирования. </p> <h4> Статистика: </h4>. <p> Статистика включает в себя сбор, анализ, интерпретацию, презентацию и организацию данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, когда он проверяет понимание и применение статистических концепций и методов статистических концепций, которые необходимы для проведения надежного и достоверного анализа данных. </p> <h4> Анализ:
Регрессионный анализ - это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Этот навык следует измерять в тесте, поскольку он оценивает способность кандидата проводить регрессионный анализ, который широко используется при прогностическом моделировании и понимании влияния переменных на интересующий результат.
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 Тест на оценку данных to be based on.
Распределения вероятностей
Проверка гипотезы
Центральная предельная теорема
Доверительные интервалы
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Деревья решений
Случайные леса
Поддержка векторных машин
К-ближайшие соседи
Наивный Байес
Кластеризация K-средних
Иерархическая кластеризация
Анализ главных компонентов
Методы визуализации данных
Библиотеки визуализации данных (например, Matplotlib, Ggplot)
Методы исследования данных
Исследовательский анализ данных
Манипуляции данных с помощью R или Python
Методы очистки данных
Отсутствие вменения данных
Обнаружение выбросов
Функциональная инженерия
Корреляционный анализ
Anova
Анализ временных рядов
A/B -тестирование
Оценка и проверка модели
Методы перекрестной проверки
Методы выбора функций
Методы уменьшения размерности
Ансамблевое обучение
Переживание и недооценка
Методы регуляризации
Компромисс с уклонной к варианту
Предварительная обработка данных
Нормализация
Стандартизация
ОДНА-HOT CODING
Масштабирование данных
Методы повторной выборки
Методы разделения данных
Метрики оценки модели
R-Squared
Средняя квадратная ошибка
Точность
Точность и отзыв
F1 Оценка
Анализ кривой ROC
Настройка гиперпараметра
Поиск сетки
Перекрестная проверка гиперпараметрической настройки
Модель развертывания
Интеграция API
Модель интерпретация и объяснения
Интерпретируемые модели машинного обучения
Шапли значения

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

What roles can I use the Data Science Assessment Test for?

Ученый данных
Аналитик данных
Инженер машинного обучения
Инженер данных
Бизнес-аналитик
Статистический аналитик
ИИ. Инженер
Роли искусственного интеллекта

How is the Data Science Assessment Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Используйте алгоритмы кластеризации для классификации и анализа сегментации.
Применить анализ временных рядов, чтобы прогнозировать будущие тенденции и модели.
Демонстрируйте знание алгоритмов обработки естественного языка и методов.
Используйте методы выбора и извлечения функций для повышения производительности модели.
Используйте методы уменьшения размерности для визуализации и анализа данных.
Примените методы обучения ансамбля для повышения точности и производительности модели.
Обладать сильными навыками в визуализации данных, используя такие библиотеки, как Matplotlib и Ggplot.
Использовать статистическое тестирование и тестирование гипотез для принятия решений, управляемых данными.
Используйте методы вменения данных для обработки пропущенных значений в наборах данных.
Примените методы перекрестной проверки для оценки производительности модели и предотвращения пережитки.
Продемонстрировать опыт в обработке несбалансированных наборов данных с использованием различных методов.

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Data Science Hiring Test Часто задаваемые вопросы

Какие вопросы содержит онлайн-тест по Data Science?

Тест по науке о данных оценивает уровень навыков кандидатов на рабочем месте с помощью вопросов, основанных на сценариях, с упором на способность кандидата:

Очищать данные и искать аномалии
Используйте данные обучения/тестирования и перекрестную проверку K-Fold для создания надежных моделей.
Делайте прогнозы, используя линейную регрессию, полиномиальную регрессию и многомерную регрессию.
Классифицируйте данные с помощью кластеризации K-средних, машин опорных векторов (SVM), KNN, деревьев решений, наивного Байеса и PCA.
Прочитайте матрицу путаницы
Понять компромисс между смещением и дисперсией и переоснащением.
Используйте методы обратного исключения, прямого выбора и двунаправленного исключения для создания статистических моделей.
Преобразование независимых переменных и получение новых независимых переменных для целей моделирования.
Проверка мультиколлинеарности
Понимать и предотвращать ухудшение модели.

Как тест будет адаптирован для старших специалистов по данным?

Помимо упомянутых выше тем, тесты для старших специалистов по данным также включают вопросы по более сложным темам, таким как:

Расширенные возможности манипулирования данными для получения информации из больших неструктурированных наборов данных.
Разработка функций
Настройка гиперпараметров
Обучение с подкреплением
Уменьшение размерности
Расширенный статистический анализ

Оценивает ли тест по науке о данных способности к науке о данных или конкретные технологии?

Готовая к использованию версия этого теста ориентирована на способности к науке о данных — вероятность, статистика и машинное обучение. Если вы хотите протестировать конкретные технологии, вы можете запросить специальную версию этого теста.

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.