Eignungstests für Datenanalyse zur Personalauswahl
Vergleichen Sie 22 Tests für mittleres Niveau in den Bereichen Daten und Analyse für Stellen in Analyse, Statistik, Datenaufbereitung, Visualisierung und den von Analysten verwendeten Plattformen.
Die kurze Antwort
Diese 22 Multiple-Choice-Tests auf mittlerem Niveau prüfen Kompetenzen in Statistik, Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung und Datenplattformen. Sie eignen sich für Arbeitgeber, die Analystinnen und Analysten, Data Scientists, Engineers, BI- und Reporting-Entwicklerinnen und -Entwickler sowie weitere Fachkräfte einstellen, die mit Daten arbeiten. Wählen Sie Tests passend zu den Aufgaben der Stelle aus und betrachten Sie die Ergebnisse als Anhaltspunkte, die von einer Person geprüft werden müssen.
22 Tests
Apache Spark für Data Engineers
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenArbeiten mit Daten
10 Minuten · 12 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenData Science
10 Minuten · 20 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenData Storytelling
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnisseDatenanalyse in Amazon Web Services (AWS)
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenDatenanalyse in Azure
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnisseDatenanalyse in Excel
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnisseDatenanalyse in Google Cloud Platform (GCP)
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenDatenanalyse mit R
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenDatenaufbereitung
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenDatenbasierte Entscheidungsfindung
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenDatenextraktion, -transformation und -laden (ETL)
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenExplorative Datenanalyse
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenGrundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenRollenspezifische FähigkeitenKonzepte der Datenmodellierung
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenMatplotlib
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenNumPy
10 Minuten · 16 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenPandas
12 Minuten · 18 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnissePower BI
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenProgrammierfähigkeitenPySpark
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnisseSnowflake
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenSoftwarekenntnisseTableau
10 Minuten · 15 Fragen · Mittelstufe
Multiple Choice
Test ansehenTests nach Kategorie
- Rollenspezifische Fähigkeiten (9 Tests)
- Programmierfähigkeiten (7 Tests)
- Softwarekenntnisse (6 Tests)
Was der Datenanalyse-Einstellungstest abdeckt
Die 22 Tests konzentrieren sich auf Kompetenzen auf mittlerem Niveau entlang des Daten-Workflows. Für statistisches Denken und das Erkennen von Mustern kommen Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeit oder Explorative Datenanalyse infrage. Data Science behandelt statistisches Denken, Datenaufbereitung mit Code, Machine-Learning-Modellierung und das Trainieren neuronaler Netze.
Für die Aufbereitung von Datensätzen prüft Datenaufbereitung das Parsen, Bereinigen, Umformen, Zusammenführen und Überprüfen von Daten. Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL) konzentriert sich auf das Planen und Ausführen von Ladevorgängen, das Überprüfen der Ergebnisse und die Zuverlässigkeit von Pipelines. Konzepte der Datenmodellierung behandelt Beziehungen, Schlüssel, Normalisierung und Modelle auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene.
Weitere Tests beziehen sich auf eine bestimmte Programmiersprache, Bibliothek oder Plattform. Für einzelne Python-Bibliotheken gibt es eigene Tests, zum Beispiel NumPy für Arrays und Matplotlib für die Diagrammerstellung. Snowflake behandelt den Aufbau des Data Warehouse, SQL, das Laden von Daten und Performance-Tuning. Weitere Tests konzentrieren sich darauf, Daten zu interpretieren und Entscheidungen zu vermitteln, darunter Datenbasierte Entscheidungsfindung und Daten-Storytelling. Jeder Test dauert 10 Minuten, Pandas ausgenommen. Dieser Test dauert 12 Minuten. Alle Tests bestehen aus Multiple-Choice-Fragen.
Wählen Sie Tests passend zu den Aufgaben der Stelle aus
Wählen Sie einen Test, der zu den Aufgaben und Tools der Stelle passt. Für Data Engineers und Analytics Engineers, die Spark-Pipelines erstellen oder warten, prüft Apache Spark für Data Engineers Spark-Jobs, DataFrame-Transformationen, Tuning und Streaming. PySpark eignet sich für Stellen, die PySpark-Kenntnisse auf mittlerem Niveau erfordern, etwa für Data Engineers, Data Scientists und Analysten. Für die Arbeit mit tabellarischen Daten in Python prüft Pandas, ob Bewerberinnen und Bewerber Code lesen und schreiben können, um Daten auszuwählen, zu bereinigen, zusammenzuführen und zusammenzufassen.
Für Analystinnen und Analysten, die Daten auf einer bestimmten Cloud-Plattform aufbereiten oder analysieren, wählen Sie den passenden Test: Datenanalyse in Amazon Web Services (AWS), Datenanalyse in Azure oder Datenanalyse in Google Cloud Platform (GCP). Jeder Test ist auf Aufgaben mit den Analytics-Diensten der jeweiligen Plattform auf mittlerem Niveau ausgerichtet.
Für Stellen im Reporting prüft Power BI Kenntnisse des Dienstes, von Power Query, Datenmodellen, DAX und Berichtvisualisierungen. Tableau behandelt Datenaufbereitung, Berechnungen, Diagramme und interaktive Dashboards. Für Stellen, bei denen Tabellendaten in Zahlen und Diagramme umgewandelt werden, passt Datenanalyse in Excel direkt. Diese Tests sind auf mittlerem Niveau. Wählen Sie sie daher aus, wenn die Stelle dieses Niveau und die genannten Aufgaben erfordert.
Kombinieren Sie Tests passend zur Stelle
Verwenden Sie eine kleine Auswahl an Tests, die verschiedene Aufgabenbereiche der Stelle abdeckt, statt mehrere Tests zur gleichen Aufgabe einzusetzen. Für eine Stelle als Datenanalystin oder Datenanalyst, bei der Datensätze untersucht und Erkenntnisse präsentiert werden, könnten Sie Explorative Datenanalyse mit Daten-Storytelling kombinieren. Wird bei der Arbeit auch ein bestimmtes Reporting-Tool eingesetzt, ergänzen Sie den passenden Test, zum Beispiel für Power BI oder Tableau, statt nicht benötigte Plattformen zu testen.
Für Data Engineers, die mit Pipelines arbeiten, kombinieren Sie Datenaufbereitung mit dem passenden ETL- oder Spark-Test. Ergänzen Sie „Konzepte der Datenmodellierung“, wenn die Stelle auch den Entwurf oder die Prüfung von Datenstrukturen umfasst. Für eine Stelle, bei der Daten Geschäftsentscheidungen unterstützen, könnte „Datenbasierte Entscheidungsfindung“ passen. Für eine Stelle, bei der Modelle entwickelt werden, kommen „Data Science“ oder „Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeit“ infrage.
Alle diese Tests sind auf mittlerem Niveau angesiedelt und unterscheiden daher nicht zwischen Anfänger- und Fortgeschrittenenkenntnissen. Richten Sie die Testkombination nach den konkreten Aufgaben und Tools der Stelle aus. Prüfen Sie jedes Ergebnis zusammen mit den übrigen Informationen aus dem Einstellungsverfahren als Anhaltspunkt zu den gemessenen Kompetenzen. Ein Testergebnis ist ein Signal, das eine Person berücksichtigen kann, aber weder eine Bestehensgrenze noch eine Entscheidung für sich genommen.
Fairness der Fragen
Die Tests verwenden je nach Inhalt unterschiedliche Schutzmaßnahmen. Viele arbeiten mit neutralen Beispielen wie Bestellungen, Sensormesswerten, Lieferungen, Besuchen oder Umfrageantworten und verwenden Namen aus unterschiedlichen Herkunftskontexten. Wenn es für die Aufgabe nicht erforderlich ist, vermeiden die Fragen Währungssymbole, Redewendungen, Sport und lokales Wissen. Verständliche Formulierungen helfen dabei, den Fokus auf die geprüfte Kompetenz zu richten, statt auf Englischkenntnisse oder Lesegeschwindigkeit.
Tests mit Schwerpunkt auf Programmiercode verwenden kurze Codeausschnitte und vermeiden nach Möglichkeit Verhaltensweisen, die je nach Softwareversion oder Produkt variieren. Bei manchen Fragen werden relevante Einstellungen oder Verhaltensweisen angegeben. „Datenanalyse mit R“ zeigt jeden kleinen Datensatz direkt in der Frage an. Die Fragen zu Google Cloud enthalten die benötigten Tabellen, Abfragen oder Statistiken. Fragen zu Statistik erklären gegebenenfalls die verwendete Notation und stellen alle benötigten Tabellenwerte bereit. Bei Diagrammen und visuellen Aufgaben werden Beschriftungen, Werte, Markierungen, Muster oder Linienstile verwendet, statt sich allein auf Farben zu verlassen.
Die praktischen Zugangsbedingungen unterscheiden sich je nach Test. Bei mehreren Tests, darunter ETL und R, dürfen alle Bewerberinnen und Bewerber Schmierpapier verwenden. Bei „Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeit“ und „Mit Daten arbeiten“ steht allen außerdem ein Taschenrechner zur Verfügung. Für Excel, Power BI und Tableau wird ein Computer benötigt, damit Diagramme und Tabellen groß genug angezeigt werden können. Prüfen Sie bei der Auswahl die Details der einzelnen Tests und ordnen Sie jedes Ergebnis in den jeweiligen Kontext ein.
Häufig gestellte Fragen
Welche Tests für Datenanalyse und Analytics eignen sich für eine Stelle als Datenanalystin oder Datenanalyst?+
Wählen Sie die Tests passend zu den Aufgaben der Stelle aus. „Explorative Datenanalyse“ prüft, wie Daten mithilfe von Statistiken und Diagrammen gelesen und zusammengefasst werden. „Datenaufbereitung“ behandelt die Vorbereitung von Daten, während „Daten-Storytelling“ Diagramme, Visualisierungen, Erkenntnisse und Entscheidungen in den Mittelpunkt stellt. Ergänzen Sie einen Tool-Test nur dann, wenn das Tool bei der Arbeit verwendet wird, zum Beispiel Power BI oder Tableau für Dashboards oder „Datenanalyse mit R“ für Analysen in R.
Sind die Tests für Datenanalyse und Analytics für Anfänger oder Fortgeschrittene geeignet?+
Alle 22 Tests sind auf mittlerem Niveau angesiedelt. Keiner davon ist als Version für Anfänger oder Fortgeschrittene verfügbar. Für Stellen in der Dateneingabe oder als Datenassistenz passt „Mit Daten arbeiten“ am besten: Der Test behandelt, wie Daten sauber und einheitlich gehalten werden, sowie grundlegende Analysen und das Lesen von Diagrammen.
Wie sollten Arbeitgeber Tests für Datenanalyse und Analytics kombinieren?+
Wählen Sie Tests aus, die verschiedene Aufgaben der Stelle abdecken. Eine Person, die Daten untersucht und Ergebnisse präsentiert, könnte zum Beispiel „Explorative Datenanalyse“ und „Daten-Storytelling“ absolvieren. Für die Arbeit an Datenpipelines kombinieren Sie einen passenden ETL- oder Spark-Test mit „Datenaufbereitung“. Gehört auch die Modellierung zur Stelle, ergänzen Sie den Test „Konzepte der Datenmodellierung“.
Für welche Datentests sind keine Kenntnisse eines bestimmten Softwaretools erforderlich?+
Für „Datenbasierte Entscheidungsfindung“ sind keine Kenntnisse eines bestimmten Softwaretools erforderlich. „Daten-Storytelling“ setzt ebenfalls keine bestimmte Software voraus. „Explorative Datenanalyse“ enthält keinen Code, und „Mit Daten arbeiten“ erfordert keine Kenntnisse bestimmter Tools oder Produkte. Diese Tests eignen sich für Stellen, bei denen die verwendeten Tools variieren. Plattform-Tests passen hingegen zu Stellen, für die ein bestimmtes Produkt erforderlich ist.
Wie lange dauern die Tests für Datenanalyse und Analytics?+
Jeder Test dauert 10 Minuten, Pandas ausgenommen. Dieser Test dauert 12 Minuten. Alle Tests bestehen aus Multiple-Choice-Fragen. Drei Tests dauern zusammen etwa 30 bis 32 Minuten. Bei fünf Tests wird ein Computer statt eines Smartphones benötigt, darunter Pandas und „Datenanalyse mit R“.
Wie berücksichtigen Tests für Datenanalyse und Analytics Fairness?+
Die Maßnahmen zur Fairness unterscheiden sich je nach Test. Viele Tests verwenden neutrale Daten und verständliche Formulierungen und vermeiden unnötige Kenntnisse lokaler oder kultureller Gegebenheiten. Diagramme werden beschrieben oder beschriftet, sodass Antworten nicht allein von Farben abhängen. Bei mehreren Tests dürfen alle Bewerberinnen und Bewerber Schmierpapier verwenden. Der Statistiktest bietet einen integrierten Bildschirmrechner.
Stellen Sie aus diesen Tests einen Eignungstest zusammen
Wählen Sie die Tests für Ihre Stelle aus, laden Sie Kandidaten ein und vergleichen Sie ihre Ergebnisse.