Why you should use 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.

Data Science Assessment Test

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

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

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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

Med Adaface kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!

Brandon Lee, Chef för människor, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Visa exempelskort

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Visa exempelskort

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Preview this test

Visa exempelskort

De anställande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.

85%

minskning av screeningstiden

Visa hela fallstudien

Data Science Hiring Test Vanliga frågor

Vilken typ av frågor innehåller onlinetestet Data Science?

Datavetenskapstestet utvärderar kompetensnivån på jobbet för kandidater med scenariobaserade frågor som fokuserar på kandidatens förmåga att:

Rensa data och leta efter anomalier
Använd tåg/testdata och K-Fold korsvalidering för att bygga robusta modeller
Gör förutsägelser med linjär regression, polynomregression och multivariat regression
Klassificera data med hjälp av K-Means-klustring, Support Vector Machines (SVM), KNN, Decision Trees, Naive Bayes och PCA
Läs en förvirringsmatris
Förstå avvägningen mellan partiskhet och varians och överanpassning
Använd metoder för bakåteliminering, framåtval 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 modellförsämring

Hur kommer testet att anpassas för seniora datavetare?

Utöver de ämnen som nämns ovan innehåller tester för seniora dataforskare också frågor om avancerade ämnen som:

Avancerad datamanipulation för att generera insikter från stora, ostrukturerade datamängder
Funktionsteknik
Inställning av hyperparameter
Förstärkningsinlärning
Dimensionalitetsminskning
Avancerad statistisk analys

Utvärderar datavetenskapstestet datavetenskaplig förmåga eller specifika teknologier?

Den färdiga-att-använda versionen av detta test fokuserar på datavetenskaplig förmåga - sannolikhet, 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.