Hur hjälper datavetenskapstestet rekryterare att screena kandidater?

Data Science Online -testet hjälper rekryterare och anställningschefer att identifiera kvalificerade kandidater från en pool av CV och hjälper till att fatta objektiva anställningsbeslut. Det minskar den administrativa omkostnaderna för att intervjua för många kandidater och sparar dyr tekniktid genom att filtrera bort okvalificerade kandidater. AdaFace Data Science Test skärmar kandidater för de typiska färdigheter som rekryterare letar efter i en datavetare: Kompetens med R -verktyg, python och maskininlärningstekniker Möjlighet att rengöra och förbereda data för analys Upplev att bygga robusta maskininlärningsmodeller Förståelse av linjära och icke-linjära regressionsmodeller Erfarenhet av undersökningsdataanalys och regressionsanalys Kompetens med datavisualiseringsverktyg De insikter som genereras från denna bedömning kan användas av rekryterare och anställa chefer för att identifiera de bästa kandidaterna för rollen. Anti-cheating-funktioner gör att du kan vara bekväm med att göra bedömningar online. Datavetenskapstestet är idealiskt för att hjälpa rekryterare att identifiera vilka kandidater som har de tekniska färdigheterna att göra bra på jobbet.

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

Visa exempelskort

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

Data Science Online -testet hjälper rekryterare och anställningschefer att identifiera kvalificerade kandidater från en pool av CV och hjälper till att fatta objektiva anställningsbeslut. Det minskar den administrativa omkostnaderna för att intervjua för många kandidater och sparar dyr tekniktid genom att filtrera bort okvalificerade kandidater.

AdaFace Data Science Test skärmar kandidater för de typiska färdigheter som rekryterare letar efter i en datavetare:

Kompetens med R -verktyg, python och maskininlärningstekniker
Möjlighet att rengöra och förbereda data för analys
Upplev att bygga robusta maskininlärningsmodeller
Förståelse av linjära och icke-linjära regressionsmodeller
Erfarenhet av undersökningsdataanalys och regressionsanalys
Kompetens med datavisualiseringsverktyg

De insikter som genereras från denna bedömning kan användas av rekryterare och anställa chefer för att identifiera de bästa kandidaterna för rollen. Anti-cheating-funktioner gör att du kan vara bekväm med att göra bedömningar online. Datavetenskapstestet är idealiskt för att hjälpa rekryterare att identifiera vilka kandidater som har de tekniska färdigheterna att göra bra på jobbet.

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.

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.
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

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.

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

Visa exempelskort

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?

Övervakat lärande

Oövervakad lärande

Förvirringsmatris

Lutning

Statistik

Precision

Klassificering

samarbetsfiltrering

Återkallelse

val av funktion

Sannolikhet

samarbetsfiltrering

K-nearest granne (K-NN)

Maskininlärning

Naive Bayes

Datavinning

egenvärden

Klassificering och regressionsträd (vagn)

Rekommendationssystem

P-värde

Datavisualisering

Neurala nätverk

Numpy

Linjär regression

Roc

Exponentiell distribution

Beslutsträd

Pandor

Beslutsgräns

Normal distribution

Kurvanpassning

Binomial distribution

Frisk

Bayes teorem

Poisson Distribution

SCIKIT LÄR

Cauchy distribution

Multikollinearitet

Utskott

Dimension Reduction Methods

multivariat analys

Linjär algebra

Preview this test

Visa exempelskort

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

Visa hela fallstudien

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.