Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Testet om utvärdering av datavetenskap utvärderar en kandidats kunskaper i statistik, sannolikhet, linjära och icke-linjära regressionsmodeller och deras förmåga att analysera data och utnyttja Python/ R för att extrahera insikter från data.

Covered skills:

  • Maskininlärningstekniker
  • Analytics med R eller Python
  • Manipulation av data
  • Regressionsanalys
  • Prediktiv modellering
  • Datavisualisering
  • Undersökningsdataanalys
  • Statistik
  • Datarensning

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Data Science Test is the most accurate way to shortlist Datavetares



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:

  • Förmåga att tillämpa sannolikhetskoncept och principer i dataanalys
  • Förmåga att analysera och tolka statistiska data
  • Möjlighet att implementera maskininlärningsalgoritmer och tekniker
  • Förmåga att visualisera och presentera data effektivt
  • Möjlighet att utföra dataanalys och utforskning med R eller Python
  • Förmåga att manipulera och omvandla data effektivt
  • Möjlighet att förstå och tillämpa statistiska begrepp i regressionsanalys
  • Möjlighet att rengöra och förbehandla data för analys
  • Möjlighet att utveckla prediktiva modeller för olika datascenarier
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
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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta Data Science Assessment Test kommer att vara icke-googleable.

🧐 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:
 image
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:
 image
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?
 image

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:
 image
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
 image
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Amazon electronics product feedback

2 mins

Data Science
Solve

Easy

Fraud detection model
Logistic Regression

2 mins

Data Science
Solve

Medium

Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier

2 mins

Data Science
Solve

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

n-gram generator

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Green or red balls

2 mins

Probability
Solve

Hard

Square points and Circle

3 mins

Probability
Solve

Easy

Frequency distribution

3 mins

Statistics
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Amazon electronics product feedback
Data Science
Medium2 mins
Solve
Fraud detection model
Logistic Regression
Data Science
Easy2 mins
Solve
Rox's decision tree classifier
Decision Tree Classifier
Data Science
Medium2 mins
Solve
Gradient descent optimization
Gradient Descent
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Machine Learning
Medium2 mins
Solve
n-gram generator
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Green or red balls
Probability
Medium2 mins
Solve
Square points and Circle
Probability
Hard3 mins
Solve
Frequency distribution
Statistics
Easy3 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med AdaFace kunde vi optimera vår första screeningprocess med upp till 75%, vilket frigör dyrbar tid för både anställningschefer och vårt Talent Acquisition Team lika!


Brandon Lee, Folkchef, 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.

Science behind Adaface tests
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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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 Data Science Online Test

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

The Data Science Assessment Test 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:

  • Demonstrera en stark förståelse för sannolikhetsteori och dess tillämpningar inom datavetenskap.
  • Tillämpa statistiska koncept och tekniker för att analysera och tolka data.
  • Använd maskininlärningsalgoritmer och modeller för att lösa problem i verkligheten.
  • Skapa visuellt tilltalande datavisualiseringar för att effektivt kommunicera insikter.
  • Anställ R- eller Python -programmeringsspråk för dataanalys och manipulation.
  • Genomför omfattande undersökningsdataanalys för att få insikter och identifiera mönster.
  • Demonstrera kunskaper i datamanipuleringstekniker för att rengöra och förbehandla data.
  • Tillämpa regressionsanalys för att utveckla prediktiva modeller och göra exakta förutsägelser.
  • Har avancerade färdigheter inom datastädning för att säkerställa datakvalitet och integritet.
  • Utnyttja prediktiva modelleringstekniker för att fatta datadrivna beslut.

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?

  • datavisualisering:

    Data Visualisering innebär att skapa visuella representationer av data för att effektivt kommunicera insikter och mönster. Denna färdighet bör mätas i testet eftersom det är viktigt för datavetare att presentera komplexa data på ett meningsfullt och förståeligt sätt, vilket underlättar bättre beslutsfattande och kommunikation.

  • Analytics med R eller Python: </h4 > <p> Analytics med R eller Python hänvisar till att använda programmeringsspråk som R eller Python för att utföra dataanalys, statistisk modellering och maskininlärningsuppgifter. Denna färdighet bör mätas i testet när den utvärderar en kandidats förmåga att tillämpa programmeringsförmåga i datavetenskapsprojekt, visa deras kunskaper i hantering av data och implementera analysalgoritmer. P> undersökande dataanalys innebär att undersöka och omvandla data för att förstå dess huvudsakliga egenskaper, mönster och relationer. Denna färdighet bör mätas i testet eftersom den visar en kandidats förmåga att extrahera meningsfull insikt från rådata, identifiera potentiella problem och generera hypoteser för ytterligare analys. </p> <h4> Data manipulation:

    Datamanipulation hänvisar till processen för att omvandla, omformatera eller rensa data för att göra det lämpligt för analys. Denna färdighet bör mätas i testet när den utvärderar en kandidats kompetens i hantering och förberedelse av data, vilket är ett avgörande steg i datavetenskapens arbetsflöde innan analys eller modelleringsuppgifter utför.

  • Statistik:

    Statistik involverar insamling, analys, tolkning, presentation och organisering av data. Denna färdighet bör mätas i testet när den testar en kandidats förståelse och tillämpning av statistiska begrepp och tekniker, som är väsentliga för att genomföra robust och giltig dataanalys.

  • Regressionsanalys:

    Regressionsanalys är en statistisk teknik som används för att modellera förhållandet mellan en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler. Denna färdighet bör mätas i testet eftersom den utvärderar en kandidats förmåga att utföra regressionsanalys, som används allmänt i prediktiv modellering och förståelse av variablernas inverkan på ett resultat av intresse.

  • 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 Data Science Assessment Test to be based on.

    Sannolikhetsfördelningar
    Hypotesstestning
    Centrala gränsvärdessatsen
    Konfidensintervall
    Linjär regression
    Logistisk tillbakagång
    Beslutsträd
    Slumpmässiga skogar
    Supportvektormaskiner
    K-nearest grannar
    Naive Bayes
    K-medel kluster
    Hierarkisk kluster
    Huvudkomponentanalys
    Datavisualiseringstekniker
    Datavisualiseringsbibliotek (t.ex. Matplotlib, GGPLOT)
    Datautforskningstekniker
    Undersökningsdataanalys
    Data manipulation med R eller Python
    Datastrengöringstekniker
    Saknade dataimput
    Outlierdetektering
    Featureingenjör
    Korrelationsanalys
    Anova
    Tidsserieanalys
    A/B -testning
    Modellutvärdering och validering
    Korsvalideringstekniker
    Funktionsvalmetoder
    Dimensionalitetsreduktionstekniker
    Ensembleinlärning
    Övermontering och underfyllning
    Regulariseringstekniker
    Avvägning
    Förbehandling av data
    Normalisering
    Standardisering
    En het kodning
    Dataskalning
    Omamplingsmetoder
    Datasplittningstekniker
    Modellutvärderingsmetriker
    R-kvadratisk
    Medelkvadratfel
    Noggrannhet
    Precision och återkallelse
    F1 -poäng
    ROC -kurvanalys
    Hyperparameterinställning
    Rutnätssökning
    Korsvalidering av hyperparameterinställning
    Modelldistribution
    API -integration
    Modelltolkning och förklaring
    Tolkbara maskininlärningsmodeller
    Shapley -värden

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

  • Datavetare
  • Dataanalytiker
  • Maskininlärningsingenjör
  • Datatekniker
  • Affärsanalytiker
  • Statistisk analytiker
  • AI -ingenjör
  • Konstgjorda roller

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

  • Använd klusteralgoritmer för klassificering och segmenteringsanalys.
  • Tillämpa tidsserieanalys för att förutse framtida trender och mönster.
  • Visa kunskap om naturliga språkbehandlingsalgoritmer och tekniker.
  • Använd funktionsval och extraktionstekniker för att förbättra modellprestanda.
  • Använd metoder för minskning av dimensionalitet för datavisualisering och analys.
  • Tillämpa ensembleinlärningstekniker för förbättrad modellnoggrannhet och prestanda.
  • Har starka färdigheter inom datavisualisering med hjälp av bibliotek som Matplotlib och GGPLOT.
  • Använd statistisk testning och hypotesprovning för att fatta datadrivna beslut.
  • Använd datatekniker för att hantera saknade värden i datasätt.
  • Tillämpa korsvalideringstekniker för att bedöma modellprestanda och förhindra överanpassning.
  • Demonstrera expertis i hantering av obalanserade datasätt med olika tekniker.
Singapore government logo

Anställningscheferna ansåg att de genom de tekniska frågor som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och differentierade med dem som inte gjorde så bra. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på kandidater som är kortlistade med AdaFace -screening.


85%
minskning av screeningstiden

Data Science Hiring Test Vanliga frågor

Vilken typ av frågor innehåller Data Science Online -testet?

Datavetenskapstestet utvärderar kandidaternas kompetensnivå med scenariebaserade frågor med fokus på kandidatens förmåga att:

  • Rengör data och leta efter avvikelser
  • Använd tåg-/testdata och K-Fold Cross Validation för att bygga robusta modeller
  • Gör förutsägelser med linjär regression, polynomregression och multivariat regression
  • Klassificera data med K-Means Clustering, Support Vector Machines (SVM), KNN, beslutsträd, naiva Bayes och PCA
  • Läs en förvirringsmatris
  • Förstå förspänning/variansavvägning och överanpassning
  • Använd eliminering av bakåtriktade eliminering, framåt och dubbelriktade elimineringsmetoder för att skapa statistiska modeller
  • Transformera oberoende variabler och härleda nya oberoende variabler för modelleringsändamål
  • Kontrollera om det finns multikollinearitet
  • Förstå och förhindra att modellförsämring

Hur kommer testet att anpassas för äldre datavetare?

Förutom de ovan nämnda ämnena innehåller tester för äldre datavetare också frågor om avancerade ämnen som:

  • Avancerad datamanipulation för att generera insikter från stora, ostrukturerade datasätt
  • Feature Engineering
  • Hyperparameterinställning
  • Armeringsinlärning
  • Dimensionalitetsminskning
  • Avancerad statistisk analys

Utvärderar datavetenskapstestet datavetenskap eller specifik teknik?

Den färdiga att använda versionen av detta test fokuserar på datavetenskapens lämplighet, statistik och maskininlärning. Om du vill testa för specifika tekniker kan du begära en anpassad version av detta test.

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

  • Icke-Googleable-frågor
  • IP -proctoring
  • webbproctoring
  • webbkamera proctoring
  • Detektion av plagiering
  • säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

  • Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
  • Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
  • För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
  • När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.

Jag flyttade precis till en betald plan. Hur kan jag begära en anpassad bedömning?

Här är en snabbguide om hur man begär en anpassad bedömning på Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prova det mest kandidatvänliga utvärderingsverktyget idag.
g2 badges
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
Ready to use the Adaface Data Science Assessment Test?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Villkor Integritet Förtroende

🌎 Välj ditt språk

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️