Как тест науки о данных помогает рекрутерам экрана кандидатов?

Онлайн -тест на науку о данных помогает рекрутерам и менеджерам по найму идентифицировать квалифицированных кандидатов из пула резюме и помогает принимать решения о найме. Это уменьшает административные накладные расходы на собеседование слишком много кандидатов и экономит дорогостоящее инженерное время, отфильтровав неквалифицированных кандидатов. Кандидаты на тестирование на науку о данных ADAFACE для типичных навыков рекрутеров ищут в ученых данных: Экспертиза с инструментами R, Python и машинного обучения Способность чистить и подготовить данные для анализа Опыт создания надежных моделей машинного обучения Понимание линейных и нелинейных регрессионных моделей Опыт работы с анализом данных и регрессионным анализом Экспертиза с инструментами визуализации данных Понимание, полученные в результате этой оценки, может использоваться рекрутерами и менеджерами по найму для определения лучших кандидатов на роль. Функции антихиализации позволяют вам чувствовать себя комфортно с проведением оценок в Интернете. Тест на науку о данных идеально подходит для помощи рекрутерам определить, какие кандидаты обладают техническими навыками, чтобы преуспеть на работе.

Data Science Assessment Test

About the test:

The data science assessment test evaluates a candidate's proficiency in statistics, probability, linear & non-linear regression models and their ability to analyze data and leverage Python/ R to extract insights from the data.

Covered skills:

Data Science
Data Visualization
Analytics with R or Python
Data Manipulation
Regression Analysis

Machine Learning Techniques
Data Science Aptitude
Exploratory Data Analysis
Statistics

See all covered skills

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface Data Science Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data Scientists

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Онлайн -тест на науку о данных помогает рекрутерам и менеджерам по найму идентифицировать квалифицированных кандидатов из пула резюме и помогает принимать решения о найме. Это уменьшает административные накладные расходы на собеседование слишком много кандидатов и экономит дорогостоящее инженерное время, отфильтровав неквалифицированных кандидатов.

Кандидаты на тестирование на науку о данных ADAFACE для типичных навыков рекрутеров ищут в ученых данных:

Экспертиза с инструментами R, Python и машинного обучения
Способность чистить и подготовить данные для анализа
Опыт создания надежных моделей машинного обучения
Понимание линейных и нелинейных регрессионных моделей
Опыт работы с анализом данных и регрессионным анализом
Экспертиза с инструментами визуализации данных

Понимание, полученные в результате этой оценки, может использоваться рекрутерами и менеджерами по найму для определения лучших кандидатов на роль. Функции антихиализации позволяют вам чувствовать себя комфортно с проведением оценок в Интернете. Тест на науку о данных идеально подходит для помощи рекрутерам определить, какие кандидаты обладают техническими навыками, чтобы преуспеть на работе.

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.

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 ->

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.

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Data Science Assessment Test 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.
Medium 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?
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.
	Medium 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?
	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.
	n-gram generator	Machine Learning	Medium	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?
	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 наш первоначальный процесс проверки на 75%, освобождая драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по приобретению талантов!

Brandon Lee, Глава людей, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Data Science Assessment Test 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.

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Data Science Assessment Test 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 & comparative results

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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Data Scientist
Data Science Engineer
Data Analyst
Machine Learning Engineer
Statistician

What topics are covered in the Data Science Assessment Test?

Контролируемое обучение

Неконтролируемое обучение

Матрица путаницы

Градиент спуск

Статистика

Точность

Классификация

совместная фильтрация

Отзывать

выбор функций

Вероятность

совместная фильтрация

K-nearest сосед (K-NN)

Машинное обучение

Наивный Байес

Сбор данных

Собственные значения

Деревья классификации и регрессии (CART)

Рекомендационные системы

P-значение

Визуализация данных

Нейронные сети

Numpy

Линейная регрессия

Рок

Экспоненциальное распределение

Деревья решения

Панды

Граница решения

Нормальное распределение

Кривая подгонка

Биномиальное распределение

Scipy

Теорема Байе

распределение Пуассона

Scikit Learn

Распределение Коши

Мультиколлинеарность

Выбросы

Методы сокращения измерений

Многомерный анализ

Линейная алгебра

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время панельных интервью, они смогли сказать, какие кандидаты имели лучшие оценки, и дифференцировались с теми, кто не забил. Они есть очень доволен С качеством кандидатов в шорт -листе с помощью скрининга Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Часто задаваемые вопросы

Какой тип вопросов содержит онлайн -тест науки о данных?

Тест на науку о данных оценивает уровень кандидатов на уборку на рабочем месте с вопросами, основанными на сценариях, сосредоточенных на способности кандидата:

Чистые данные и ищите аномалии
Используйте данные поезда/тестирования и K-образной перекрестной валидации для создания надежных моделей
Сделайте прогнозы с использованием линейной регрессии, полиномиальной регрессии и многомерной регрессии
Классификация данных с использованием кластеризации K-средних, векторных машин (SVM), KNN, деревьев решений, наивного байеса и PCA
Прочитайте матрицу путаницы
понять компромисс и переосмысление предвзятости/дисперсии
Используйте обратную элиминацию, выборы вперед и двунаправленные методы устранения для создания статистических моделей
Преобразовать независимые переменные и вывести новые независимые переменные для целей моделирования
Проверьте на наличие мультиколлинеарности
понять и предотвратить ухудшение модели

Как будет настроен тест для старших ученых данных?

В дополнение к темам, упомянутым выше, тесты для старших ученых данных также включают вопросы по передовым темам, таким как:

Усовершенствованные манипуляции с данными для получения информации из крупных, неструктурированных наборов данных
Инженерная инженерия
Гиперпараметрическая настройка
Подкрепление обучения
Сокращение размерности
продвинутый статистический анализ

Оценивает ли тест на науку о данных оценивается способность к науке о данных или конкретные технологии?

Готовая версия этого теста ориентирована на способность к науке данных-вероятность, статистику и машинное обучение. Если вы хотите проверить конкретные технологии, вы можете запросить пользовательскую 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.