Informatica Data Quality Online Test

The Тест на качество данных 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:

• Методы маскировки данных для защиты конфиденциальной информации
• Создание меньших, репрезентативных подмножества более крупных наборов данных
• Возможность создавать реалистичные тестовые данные для различных сценариев
• Условность в моделировании и тестировании правил качества данных для обеспечения точности
• Навык в создании последовательных или упорядоченных тестовых данных
• Возможность генерировать тестовые данные на основе предопределенного словаря
• Понимание концепций и методов качества данных
• Навыки в определении и исправлении ошибок или несоответствий в данных
• Условность применения правил стандартизации для обеспечения последовательных данных

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.

• Маскировка данных

  Маскировка данных - это процесс замены конфиденциальной информации на фиктивные данные, сохраняя при этом общую структуру, удобство использования и функциональность исходных данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить способность кандидата защищать конфиденциальные данные и обеспечить соответствие правилам безопасности данных. Меньшая, репрезентативная выборка более крупного набора данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить мастерство кандидата в извлечении соответствующих подмножеств данных для целей анализа или тестирования, что может помочь оптимизировать производительность и снизить требования к ресурсам.

• Генерация данных </h4> <p > Генерация данных включает в себя создание синтетических данных, которые имитируют реальные данные. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить способность кандидата генерировать большие объемы тестовых данных для различных сценариев, таких как тестирование производительности, без полагаться на производственные данные. </p> <h4> Симулятор правил </h4> <p > Симулятор правил - это инструмент, используемый для тестирования и проверки правил качества данных и их влияния на наборы данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить мастерство кандидата в моделировании и проверке правил качества данных, обеспечения точности, полноты и достоверности данных. </p> <h4> Генерация данных

  Генерация данных включает в себя генерирование последовательных значений, таких как уникальные идентификаторы или временные метки, в определенном порядке. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить способность кандидата генерировать упорядоченные последовательности данных, которые могут быть полезны для поддержания целостности и согласованности данных в различных приложениях. > Генерация данных словаря - это процесс создания данных на основе предопределенных списков или словари, содержащих конкретные значения. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить мастерство кандидата в создании данных, которые придерживаются предопределенных стандартов или критериев, облегчая анализ данных и сравнения. Уровень точности, полноты, последовательности и надежности данных. Этот навык должен быть измерен в тесте для оценки понимания кандидата концепций качества данных и их способности выявлять и решать проблемы качества данных, обеспечивая надежность и удобство использования данных в организации.

• Профилирование данных <// H4> <p> Профилирование данных включает анализ и понимание структуры, содержания и качества данных. Этот навык должен быть измерен в тесте для оценки опыта кандидата в точной оценке качества данных, выявлении аномалий данных и предоставлении понимания моделей данных, что имеет решающее значение для принятия обоснованных решений, управляемых данными. </p> <h4> очистить данные.

  Очистка данных - это процесс идентификации и исправления ошибочных, неполных или неуместных данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить способность кандидата идентифицировать и исправлять проблемы качества данных, обеспечивая точность данных, согласованность и целостность перед анализом или интеграцией с другими системами.

• Стандартизация данных </h4 > <p> Стандартизация данных включает в себя преобразование данных в согласованный и предопределенный формат, обычно соответствующий конкретным правилам или руководящим принципам. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить мастерство кандидата в преобразовании данных в равномерный формат, облегчение интеграции данных, сопоставимость и эффективное управление данными. является процессом идентификации и удаления дублирования записей в наборе данных. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить способность кандидата разрабатывать алгоритмы или методы обнаружения и устранения дублирующих данных, повышения точности данных и снижения избыточности. </p> <h4> Проверка данных

  Валидация - это процесс обеспечения того, чтобы данные придерживались предопределенных правил, ограничений или требований. Этот навык должен быть измерен в тесте, чтобы оценить опыт кандидата в проверке данных в соответствии с указанными критериями, обнаружением ошибок или несоответствий, а также обеспечения надежности, целостности и соблюдения бизнеса к бизнес -правилам.

• 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 качество данных informatica to be based on.

  Маскировка данных

  Чувствительная защита данных

  Генерация подмножества данных

  Генерация данных тестирования

  Правила проверки данных

  Сложное моделирование правил

  Последовательная генерация данных

  Словарь. Генерация данных

  Качество данных

  Профилирование данных

  Очистка данных

  Стандартизация данных

  Дубликат обнаружения

  Валидация данных

  Обогащение данных

  Оценка качества данных

  Показатели качества данных

  Методы профилирования данных

  Методы очистки данных

  Анализ линии данных

  Обнаружение аномалии данных

  Качество данных качества панели панели

  Измерения качества данных

  Алгоритмы сопоставления данных

  Правила стандартизации данных

  Методы проверки данных

  Методы обогащения данных

  Стратегии маскировки данных

  Методы подмножения данных

  Алгоритмы генерации данных

  Сценарии моделирования правил

  Шаблоны генерации данных последовательности

  Словарь источники генерации данных

  Дублирующие алгоритмы обнаружения

  Структуры качества данных

  Инструменты профилирования данных

  Программное обеспечение для очистки данных

  Библиотеки стандартизации данных

  Инструменты проверки данных

  API API обогащения данных

  Лучшие практики маскировки данных

  Оптимизация подмножества данных

  Производительность генерации данных

  Точность моделирования правил

  Эффективность генерации данных последовательности

  Настройка генерации данных словаря

  Дубликационная точность обнаружения

  Устойчивость проверки данных

  Интеграция обогащения данных

  Правила маскировки данных

  Автоматизация профилирования данных

  Очищающие данные базы данных

  Модели стандартизации данных

  Рамки проверки данных

  Стратегии обогащения данных

• Developer informatica качества данных
• Разработчик ETL - informatica/качество данных
• Informatica Caffence Calize Senior Analyst
• Консультант по качеству данных Cloud Data (CDQ)
• Разработчик приложений для качества данных Informatica

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

• Определить и обрабатывать дубликаты записей в наборе данных
• Проверка данных против предопределенных правил или критериев
• Увеличить существующие данные с помощью дополнительной информации
• Принципы управления данными и практика
• Интеграция данных из нескольких источников
• Проектируйте и поддерживайте решения с хранилищем данных
• Понимание процессов и инструментов ETL
• Навыки в написании сложных запросов базы данных и сценариев