Why you should use Teradata MDM Online Test?

The Teradata MDM -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: ETL -koncept och tekniker Teradata MDM -arkitektur och funktionalitet Datahantering bästa metoder och metoder Principer och implementering av data Master datahanteringstekniker och arbetsflöden Dataintegrationstrategier och verktyg Datakvalitetsbedömning och förbättringstekniker Datamodelleringsprinciper och tekniker Datalagringskoncept och design Datasäkerhet och integritetspraxis i MDM

Teradata MDM Online Test

Q: What topics are covered in the Teradata MDM Online Test?

Teradata mdm Datahantering Dataledning Master Data Management Dataintegration Datakvalitet Datamodellering Datalagring

About the test:

Teradata MDM Online -test utvärderar en kandidats kunskap och färdigheter inom Teradata Master Data Management (MDM). Den bedömer förståelse för datahantering, dataledning, dataintegration, datakvalitet, datamodellering, datalager, dataanalys och datasäkerhet.

Covered skills:

Teradata mdm
Dataledning
Dataintegration
Datamodellering

Datahantering
Master Data Management
Datakvalitet
Datalagring

Preview this test

Visa exempelskort

9 reasons why

Adaface Teradata MDM Test is the most accurate way to shortlist Teradata MDM -utvecklares

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Teradata MDM 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:

Förmåga att förstå och implementera Teradata MDM -principer och bästa praxis
Möjlighet att utforma och genomföra datastyrningspolicyer och rutiner
Möjlighet att integrera data från olika källor i ett Teradata MDM -system
Förmåga att säkerställa datakvalitet och noggrannhet i en Teradata MDM -miljö
Möjlighet att modellera och strukturera data i en Teradata MDM -lösning
Möjlighet att utveckla och underhålla datalagringslösningar med Teradata MDM
Möjlighet att felsöka och lösa problem relaterade till Teradata MDM -implementering
Möjlighet att samarbeta med intressenter för att definiera och prioritera masterdatabehov
Möjlighet att hantera och underhålla masterdata inom ett Teradata MDM -system
Möjlighet att utföra dataanalys och identifiera datamönster och trender i en Teradata MDM -miljö

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 Teradata MDM -test kommer att vara icke-googleable.

🧐 Question
Medium Data Merging Data Merging Conditional Logic	Solve
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
Medium Data Updates Staging Data Warehouse	Solve
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
Medium SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	Solve
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
Medium Trade Index Index	Solve
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Data Merging Data Merging Conditional Logic	2 mins ETL	Solve
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
	Medium Data Updates Staging Data Warehouse	2 mins ETL	Solve
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
	Medium SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	3 mins ETL	Solve
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
	Medium Trade Index Index	3 mins ETL	Solve
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Data Merging Data Merging Conditional Logic	ETL	Medium	2 mins	Solve
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
	Data Updates Staging Data Warehouse	ETL	Medium	2 mins	Solve
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
	SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	ETL	Medium	3 mins	Solve
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
	Trade Index Index	ETL	Medium	3 mins	Solve
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

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 Teradata MDM -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 Teradata MDM -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 Teradata MDM Assessment Test

Why you should use Pre-employment Teradata MDM Online Test?

The Teradata MDM -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:

ETL -koncept och tekniker
Teradata MDM -arkitektur och funktionalitet
Datahantering bästa metoder och metoder
Principer och implementering av data
Master datahanteringstekniker och arbetsflöden
Dataintegrationstrategier och verktyg
Datakvalitetsbedömning och förbättringstekniker
Datamodelleringsprinciper och tekniker
Datalagringskoncept och design
Datasäkerhet och integritetspraxis i MDM

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 Teradata MDM Online Test?

teradata mdm
teradata mdm (master datahantering) hänvisar till processer, styrning och verktyg som används för att säkerställa att en organisations kritiska data är fullständiga, exakta och uppdaterade över olika system och applikationer. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats förståelse för hur man implementerar och hanterar Teradata MDM -lösningar som ger en konsoliderad, tillförlitlig och enda syn på masterdata.
Datahantering </h4> <P > Datahantering involverar processer, policyer och verktyg som används för att bearbeta, lagra och skydda data under hela dess livscykel. Denna färdighet mäts i testet för att utvärdera en kandidats förmåga att effektivt hantera och styra datatillgångar, vilket säkerställer datakvalitet, säkerhet och överensstämmelse med industristandarder och lagstiftningskrav. </p> <h4> Datastyrning </h4> <P > Datastyrning avser den övergripande ledningen och kontrollen av en organisations datatillgångar, inklusive datapolicy, standarder och processer. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats kunskap om datastyrande ramverk, bästa praxis och deras förmåga att etablera och verkställa datastyrningspolicy för att säkerställa datakvalitet, integritet och konsistens. </p> <h4> Master Data Management
Master Data Management (MDM) är ett omfattande tillvägagångssätt för att identifiera, definiera och hantera en organisations mest kritiska dataenheter, såsom kunder, produkter och leverantörer, för att säkerställa konsistens och noggrannhet mellan flera system och applikationer . Denna färdighet mäts i testet för att utvärdera en kandidats förståelse av MDM -koncept, metoder och teknik och deras förmåga att utforma och implementera effektiva MDM -lösningar.
Dataintegration
Dataintegration innebär att kombinera data från olika källor och format till en enhetlig vy för analys, rapportering och beslutsfattande. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats kunskap om dataintegrationstekniker, verktyg och tekniker och deras förmåga att utforma och implementera dataintegrationslösningar som möjliggör sömlös dataflöde och interoperabilitet mellan olika system.
Datakvalitet
Datakvalitet avser data noggrannhet, konsistens, fullständighet och tillförlitlighet. Denna färdighet mäts i testet för att utvärdera en kandidats förståelse av datakvalitetsbedömning, dataprofilering och datatekniker, liksom deras förmåga att implementera datakvalitetsramar och processer för att säkerställa högkvalitativa data för tillförlitlig beslutsfattande och driftseffektivitet .
datamodellering
datamodellering är processen att skapa en konceptuell eller logisk representation av datastrukturer, enheter och relationer för en organisations datatillgångar. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats förmåga att utforma och utveckla datamodeller som uppfyller affärskraven, säkerställer dataintegritet och underlättar effektiv datalagring, återhämtning och manipulation.
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 Teradata MDM -test to be based on.
Teradata MDM -arkitektur
Datastyrningsprinciper
Policyer och förfaranden för datastyrning
Dataintegrationstekniker
Datakvalitetshantering
Datamodelleringstekniker
Dimensionell modellering
Normalisering
Stjärnsystem
Snöflingans schema
Datalagringskoncept
ETL (Extract, Transform, Load) -processer
Dataprofilering
Datakartläggning
Datarensning
Datanrikning
Dataförvaltning
Dataledning
Datavalidering
Datamigrering
Datamatchning
Deduplicering
Datastandardisering
Synkronisering
Data Governance Tools
Datasekretess och säkerhet
Datasamarbete och delning
Dataanalys
Datavisualisering
Master Data Management Strategies
Master Data Domäner
Master Data Governance
Master datamodellering
Master Data Integration
Master datakvalitet
Master Data Governance Tools
Teradata MDM -administration
Teradata MDM -konfiguration
Teradata MDM -distribution
Teradata MDM Felsökning
Teradata MDM Security
Teradata MDM Performance Tuning
Teradata MDM skalbarhet
Teradata MDM Data Migration
Teradata MDM -datasynkronisering
Teradata MDM -datamodellering
Teradata MDM -datavalidering
Teradata MDM Data Lineage
Teradata MDM Data Governance
Teradata MDM Data Integration
Teradata MDM -datakvalitet

Preview this test

Visa exempelskort

What roles can I use the Teradata MDM Online Test for?

Teradata MDM -utvecklare
Sr. Teradata MDM -utvecklare
SR MDM -utvecklare
MDM -applikationer

How is the Teradata MDM 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

Fördjupad kunskap om Teradata MDM-funktionaliteter och funktioner
Möjlighet att designa och implementera komplexa datatransformationsscenarier
Erfarenhet av ramar och policyer för datastyrning
Kunskaper i att använda ETL -verktyg för dataintegration
Stark förståelse av datakvalitetsprofilering och rengöringstekniker
Kompetens inom dimensionell modellering och schemadesign
Kunskap om ETL -schemaläggning och övervakningsprocesser
Erfarenhet av att bygga skalbara och effektiva datalager
Förståelse av datasekretessförordningar och efterlevnad
Kunskaper i felsökning av MDM -relaterade frågor

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

Teradata MDM 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.