Why you should use Python Pandas Online Test?

The Python Pandas 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: Läs och skriva data med Python Data manipulation med pandor Dataanalys med Python Rengöring och förbehandling Datavisualisering med pandor Arbetar med tidsseriedata med PANDAS Gruppering och sammanlagda data med pandor Sammanslagning och sammanfogning av dataframes med pandor Hantera saknade data med pandor Tillämpa statistiska funktioner med pandor

Python Pandas Online Test

Q: What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Läsning och skrivdata Manipulation av data Dataanalys Rengöring och förbehandling Datavisualisering Arbetar med tidsseriedata Gruppering och aggregering av data Sammanslagning och sammanfogning Hantera saknade data Tillämpa statistiska funktioner Omformning av data

About the test:

Python Pandas online -test utvärderar en kandidats förmåga att arbeta med data med Pandas -biblioteket i Python. Den bedömer kunskap om läs- och skrivdata, datamanipulation, analys, rengöring, datavisualisering, datahantering av tidsserier, gruppering och aggregering, sammanslagning och sammanfogning av dataframes, saknad datahantering, tillämpa statistiska funktioner och omformning av data.

Covered skills:

Läsning och skrivdata
Dataanalys
Datavisualisering
Gruppering och aggregering av data
Hantera saknade data
Omformning av data

Manipulation av data
Rengöring och förbehandling
Arbetar med tidsseriedata
Sammanslagning och sammanfogning
Tillämpa statistiska funktioner

Preview this test

Visa exempelskort

9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Pythonutvecklares

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Python Pandas Online 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:

Att läsa och skriva data effektivt med Python Pandas
Utföra datamanipuleringsoperationer med Python Pandas
Analysera data med Python Pandas Library
Rengöring och förbehandling av data med Python Pandas
Visualisera data med Python Pandas
Arbetar med tidsseriedata i Python Pandas
Gruppera och aggregera data med Python Pandas
Slå samman och sammanfogar dataframes i Python Pandas
Hantera saknade data med Python Pandas
Tillämpa statistiska funktioner på data med Python Pandas
Omforma data med Python Pandas

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

Preview this test

Visa exempelskort

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 Python Pandas Test kommer att vara icke-googleable.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Solve
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
Medium Max Code Arrays	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
Medium Stacking problem Stack Linkedlist	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Solve
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Medium Stacking problem Stack Linkedlist	4 mins Python	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	2 mins Pandas	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	2 mins Pandas	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Solve
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Pandas	Medium	2 mins	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Pandas	Easy	2 mins	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

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

Preview this test

Visa exempelskort

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Python Pandas 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 Python Pandas 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

Preview this test

Visa exempelskort

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 Python Pandas Assessment Test

Why you should use Pre-employment Python Pandas Online Test?

The Python Pandas 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:

Läs och skriva data med Python
Data manipulation med pandor
Dataanalys med Python
Rengöring och förbehandling
Datavisualisering med pandor
Arbetar med tidsseriedata med PANDAS
Gruppering och sammanlagda data med pandor
Sammanslagning och sammanfogning av dataframes med pandor
Hantera saknade data med pandor
Tillämpa statistiska funktioner med pandor

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 Python Pandas Online Test?

Läsning och skrivdata
Denna färdighet innebär förmågan att läsa och skriva data med hjälp av Python Pandas -biblioteket. Det innehåller uppgifter som att ladda data från olika filformat (t.ex. CSV, Excel), extrahera specifika kolumner eller rader och spara de manipulerade data tillbaka till filer. Denna färdighet är viktig att mäta eftersom läsning och skrivdata är en grundläggande aspekt av dataanalys och manipuleringsarbetsflöden, och att vara skicklig i denna färdighet är avgörande för att arbeta med datauppsättningar i verkligheten.
Datamanipulation </h4 > <p> Data manipulation avser processen att omvandla och modifiera data för att göra det lämpligt för analys. Det innehåller uppgifter som att filtrera rader baserade på vissa förhållanden, ändra datatyper, skapa nya kolumner, manipulera strängar och utföra matematiska operationer på data. Denna färdighet bör mätas i detta test eftersom det är en avgörande aspekt av dataanalys, vilket gör att användare kan omvandla rådata till ett strukturerat och användbart format för ytterligare analys. </p> <h4> dataanalys
Dataanalys innebär att utforska och känna till data, identifiera mönster, korrelationer och trender och extrahera meningsfull insikt. Det innehåller uppgifter som datoröversiktsstatistik, beräkning av frekvenser, utförande av aggregeringar och tillämpning av statistiska funktioner. Att mäta denna färdighet i testet är viktigt eftersom den bedömer kandidatens förmåga att tillämpa olika dataanalysstekniker med hjälp av Python Pandas -biblioteket och därmed bestämma deras kunskaper i analys och tolka data.
Datarengöring och förbehandling </h4 > <p> Rengöring och förbehandling av data innebär att identifiera och hantera saknade eller felaktiga data, ta bort duplikat, hantera outliers, normalisera data och utföra andra dataveningar. Denna färdighet är avgörande för att säkerställa dataintegritet och noggrannhet innan ytterligare analyser. Mätning av denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera kandidatens förmåga att rengöra och förbehandla data effektivt, vilket är ett kritiskt steg i dataanalysprocessen. </p> <h4> datavisualisering
Datavisualisering hänvisar till att representera representera Data i ett visuellt format, till exempel diagram, grafer och kartor, för att underlätta förståelse och kommunikation av information. Det innehåller uppgifter som att skapa tomter, anpassa visualiseringar, lägga till etiketter, färger och legender och visualisera trender och relationer i data. Att mäta denna färdighet i testet ger insikt i kandidatens förmåga att visuellt representera data med Python Pandas -biblioteket, vilket är viktigt för effektiv datahistoria och presentation.
Arbetar med tidsseriedata </h4> <p > Att arbeta med tidsseriedata innebär hantering och analys av data som beställs och indexeras efter tid eller datum. Det innehåller uppgifter som tidsbaserad indexering, omsamplingsdata vid olika frekvenser, beräkning av rullande statistik och arbetar med tidsrelaterade operationer. Att mäta denna färdighet i testet utvärderar kandidatens förmåga att arbeta med tidsseriedata med hjälp av Python Pandas -biblioteket, vilket är avgörande inom domäner som finansiering, aktiemarknadsanalys och prognos. </p> <h4> Gruppering och aggregering av data < /H4> <p> gruppering och aggregering av data innebär att gruppera data med en eller flera kategoriska variabler och sedan tillämpa aggregerade funktioner för att beräkna sammanfattande statistik inom varje grupp. Det innehåller uppgifter som gruppering av data efter specifika kolumner, utför aggregerade beräkningar som medelvärde, summa, räkning och tillämpning av anpassade aggregeringsfunktioner. Att mäta denna färdighet i testet utvärderar kandidatens kunskaper i gruppering och sammanfattande data effektivt med hjälp av Python Pandas -biblioteket, vilket är viktigt för dataanalys och generering av insikter. </p> <h4> sammanslagning och sammanfogning av dataFrames
Sammanfogning och sammanfogning av dataframes innebär att kombinera flera dataframes baserat på vanliga kolumner eller index, vilket skapar en ny dataframe som innehåller all information från de sammanslagna datasätten. Det innehåller uppgifter som inre och yttre sammanfogningar, sammanslagning på flera nycklar, sammankopplar dataframes vertikalt eller horisontellt och hanterar överlappande kolumnnamn. Mätning av denna färdighet i testet utvärderar kandidatens förmåga att slå samman och gå med i dataframes exakt och effektivt med hjälp av Python Pandas -biblioteket, vilket är en viktig färdighet för att integrera och harmonisera data från olika källor.
Hanterar saknade data <// H4> <p> Hantering av saknade data innebär att identifiera, analysera och fylla i saknade värden eller ta bort rader/kolumner med saknade data. Det innehåller uppgifter som att upptäcka saknade värden, implementera saknade värden med hjälp av strategier som medelvärde, median eller interpolering och ta bort rader eller kolumner med överdriven saknad data. Mätning av denna färdighet i testet hjälper till att utvärdera kandidatens förmåga att hantera saknade data på lämpligt sätt med hjälp av Python Pandas -biblioteket, vilket är avgörande för att säkerställa datakvalitet och integritet under analysprocessen. </p> <h4> tillämpning av statistiska funktioner
Tillämpning av statistiska funktioner innebär att utföra statistiska beräkningar och analyser på data, såsom beräkningskorrelationskoefficienter, genomföra hypotestprov, mäta central tendens och variation och implementera statistiska modeller. Det innehåller uppgifter som beräkning av medelvärde, median, läge, varians, standardavvikelse och tillämpning av inferentiella statistikmetoder. Att mäta denna färdighet i testet bedömer kandidatens kunskaper i att använda statistiska funktioner från Python Pandas -biblioteket för att härleda meningsfulla insikter och slutsatser från de data som analyseras. Omvandla strukturen för data för att passa specifika analyskrav eller önskade format. Det innehåller uppgifter som svängningsdata, smältdata, stapling och avstängningsdata och omvandling av bredformatdata till långformat eller vice versa. Att mäta denna färdighet i testet utvärderar kandidatens förmåga att omforma, omstrukturera och organisera data effektivt med Python Pandas -biblioteket, vilket är viktigt för dataanalys, modellering och rapportering.
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 Python Pandas Test to be based on.
Läser CSV -filer
Skriva CSV -filer
Läser Excel -filer
Skriva Excel -filer
Filtreringsdata
Sorteringsdata
Gå med i data
Grupperingsdata
Aggregering av data
Hantering av duplikat
Hantera saknade värden
Datavisualisering
Linje tomter
Histogram
Spridningsdiagram
Boxdiagram
Tidsserieanalys
Resampling Time Series
Hantering av tidszoner
Omformning av data
Svängningsdata
Smältdata
Statistisk analys
Beskrivande statistik
Korrelationsanalys
Hypotesstestning
Linjär regression
Datastrengöringstekniker
Datamål
Outlierdetektering
Datatransformation
Datanormalisering

Preview this test

Visa exempelskort

What roles can I use the Python Pandas Online Test for?

Pythonutvecklare
Python Data Engineer
Dataanalytiker
Datavetare
Datatekniker
Maskininlärningsingenjör
Databasadministratör

How is the Python Pandas Online 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

Omforma data med pandor
Integrera python med andra tekniker
Optimera databehandlingsrörledningar i Python
Felsökning och felsökning av datarelaterade problem
Effektivt bearbeta stora datasätt
Tillämpa maskininlärningsalgoritmer på dataanalys
Genomföra datatillgång och säkerhetsåtgärder
Bygga interaktiva datapaneler
Automatisering av dataanalysarbetsflöden
Samarbete med tvärfunktionella team för datadriven beslutsfattande

Preview this test

Visa exempelskort

De rekryterande 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 kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.

85%

minskning av screeningstiden

Visa hela fallstudien

Python Pandas Hiring Test Vanliga frågor

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.