Matplotlib-Einstellungstest
Sehen Sie, wie Bewerbende Matplotlib-Darstellungen in Python interpretieren und anpassen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Matplotlib-Test auf mittlerem Niveau prüft praktische Kenntnisse der Plot-Bibliothek für Python. Bewerbende lesen kurze Codeausschnitte und Diagramme und bestimmen dann, was der Code darstellt, welcher Aufruf eine bestimmte Änderung bewirkt oder was an einer Darstellung nicht stimmt. Der Test umfasst gängige und statistische Diagramme, das Layout von Abbildungen und fortgeschrittene Darstellungen. Er richtet sich an Datenanalystinnen und Datenanalysten, Data Scientists und weitere Personen, die mit Plot-Code arbeiten.
Was gemessen wird
Praktische Matplotlib-Kenntnisse: Darstellungen erstellen und formatieren, statistische Diagramme erstellen, Abbildungen anordnen und fortgeschrittene Darstellungen erstellen.
Grundlagen der Diagrammerstellung
Bewerbende bearbeiten gängige Diagramme und Fragen dazu, wie Darstellungen erstellt und formatiert werden.
Statistische Darstellungen
Bewerbende beurteilen, welche Aufrufe erfundene Messwerte und Zählwerte in ein statistisches Diagramm umwandeln und was ein bestimmter Codeausschnitt darstellt.
Abbildungen und Layout
Bei den Fragen geht es darum, wie mehrere Darstellungen in einer Abbildung angeordnet sind und wo die einzelnen Elemente erscheinen.
Fortgeschrittene Darstellungen
Die Fragen umfassen fortgeschrittene Darstellungen wie Heatmaps, Konturdiagramme und Annotationen.
Frageformate
Multiple Choice
Die Kandidatin oder der Kandidat: Liest eine kurze Situation, Tabelle oder Aussage und wählt die richtige oder alle richtigen Antworten aus.
Sie sehen: Ob die kandidierende Person den Stoff gut genug kennt, um ihn anzuwenden, statt ihn nur wiederzuerkennen.
15 Fragen in 10 Minuten, die nacheinander angezeigt werden.
Passende Rollen für diesen Test
Datenanalystinnen und Datenanalysten, Data Scientists, Entwicklerinnen und Entwickler für Datenvisualisierung, Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie technische Leitungen, die Plot-Code in Python schreiben oder prüfen.
Was der Matplotlib-Test zeigen kann
Vom Code zum Diagramm
Prüfen Sie, ob eine bewerbende Person einen kurzen Codeausschnitt lesen und erkennen kann, was er darstellt, statt sich nur auf Matplotlib im Lebenslauf zu verlassen.
Änderungen an Diagrammen im Kontext
Die Fragen untersuchen, welcher Aufruf eine bestimmte Änderung bewirkt oder was an einer Darstellung nicht stimmt. So erhalten Sie Hinweise auf die praktischen Entscheidungen der bewerbenden Person bei der Diagrammerstellung.
Diagramme verständlich lesen
Erfundene Daten erfordern keine Branchenkenntnisse. Datenreihen werden nicht nur anhand ihrer Farbe, sondern auch anhand von Markierungen, Linienstilen, Positionen oder Beschriftungen unterschieden.
Was Sie für jede kandidierende Person erhalten
- Während des gesamten Tests im Test-Tab geblieben
- Keine eingefügten Antworten
- In gleichmäßigem Tempo beantwortet
Ergebnisse, Profile und Integritätssignale dienen Ihnen als Anhaltspunkte, die Sie zusammen mit einem Vorstellungsgespräch prüfen können. Sie führen niemals automatisch zu einer Entscheidung.
Kontrollen und Prüfsignale
Jede bewerbende Person erhält einen anderen Fragensatz aus umfangreichen Fragenpools. Die Fragen erscheinen in unterschiedlicher Reihenfolge, und die Antwortoptionen werden gemischt. Der Browser zeigt jeweils eine Frage an, und die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Der 10-Minuten-Timer läuft auf dem Server. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage wieder, und die verbleibende Zeit läuft weiter. Bewerbende können nicht zu vorherigen Fragen zurückkehren. Fragetexte können weder kopiert noch markiert werden. Ein blockierter Kopierversuch erscheint in der Ereignisübersicht. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller gegeben werden, als sich eine Frage lesen lässt. Arbeitgeber prüfen den Integrity Score und die Ereignisübersicht als Hinweise. Keines davon trifft die Einstellungsentscheidung. Weitere Informationen finden Sie unter So erstellen wir unsere Tests.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als Beleg
Betrachten Sie den Score als Hinweis, den eine Person prüfen sollte, nicht als Entscheidung. Ergänzen Sie ihn durch eine Arbeitsprobe, in der die bewerbende Person eine Darstellung erklärt oder anpasst. Fragen Sie anschließend in einem strukturierten Vorstellungsgespräch, wie sie beim Analysieren von Code, einer Änderung am Diagramm oder einem Layoutproblem vorgegangen ist. Bewerten Sie die Hinweise im Hinblick auf die Stelle. Weitere Tests zu verwandten Programmierkenntnissen finden Sie unter NumPy, Pandas und Data Analysis Using R.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Erzählen Sie mir von einer Darstellung, die Sie nach Prüfung der Daten geändert haben. Was haben Sie geändert und warum?
Achten Sie darauf, ob die bewerbende Person einen klaren Zusammenhang zwischen den Daten oder dem Problem im Diagramm und der gewählten Änderung an der Darstellung herstellt.
Wie würden Sie untersuchen, warum ein Diagramm nicht das erwartete Ergebnis zeigt?
Achten Sie darauf, ob die bewerbende Person beim Prüfen des Codes und Interpretieren des resultierenden Diagramms Schritt für Schritt vorgeht.
Beschreiben Sie, wie Sie mehrere Darstellungen in einer gemeinsamen Abbildung übersichtlich gestalten würden.
Achten Sie darauf, wie die bewerbende Person über das Layout der Abbildung nachdenkt und jede Darstellung verständlich machen würde.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen verwenden neutrale, erfundene Daten wie Sensorwerte, Messwerte und Zählwerte. Sie enthalten keine Geldbeträge, Sportthemen, Redewendungen oder lokal geprägten Inhalte und erfordern keine Branchenkenntnisse. Diagramme unterscheiden Datenreihen nie nur anhand ihrer Farbe, sondern auch anhand von Markierungen, Linienstilen, Positionen oder Beschriftungen. Der Code ist kurz und verwendet aktuelle, gängige Matplotlib-Funktionen statt selten abgefragter Einzelheiten. Die Formulierungen sind einfach gehalten, damit der Test die Fähigkeiten bei der Diagrammerstellung und nicht die Lesegeschwindigkeit misst.
Sie können jedem Kandidaten als angemessene Anpassung mehr Zeit geben. Die Ergebnisse dienen der Prüfung durch eine Person, niemals einer automatischen Entscheidung.
Vorläufig: Die Zuverlässigkeit wird angegeben, sobald 200 Bewerbende den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein kurzer, zeitlich begrenzter Test der praktischen Kenntnisse von Matplotlib, der Plot-Bibliothek für Python. Bewerbende lesen kurze Codeausschnitte und Diagramme und entscheiden dann, was der Code darstellt, welcher Aufruf eine bestimmte Änderung bewirkt oder was an einem Diagramm nicht stimmt. Die Fragen behandeln gängige Diagramme, statistische Darstellungen, das Layout von Abbildungen und fortgeschrittenere Darstellungen wie Heatmaps, Konturdiagramme und Annotationen.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Es sind keine Hilfsmittel erforderlich.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 4 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Matplotlib, Python, NumPy sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Für welche Rollen eignet sich der Matplotlib-Test?+
Dieser Test auf mittlerem Niveau richtet sich an Datenanalystinnen und Datenanalysten, Data Scientists, Entwicklerinnen und Entwickler für Datenvisualisierung, Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie technische Leitungen, die Plot-Code in Python schreiben oder prüfen. Wählen Sie ihn, wenn Plot-Code zum Arbeitsalltag gehört, sei es beim Erstellen von Diagrammen oder beim Prüfen der Arbeit von Kolleginnen und Kollegen.
Schreiben oder führen Bewerbende im Matplotlib-Test Code aus?+
Nein. Jede Frage zeigt einen kurzen Codeausschnitt, ein Diagramm oder beides. Die bewerbende Person wählt die richtige Antwort aus den Optionen aus. So prüft der Test, ob jemand Plot-Code lesen und überprüfen kann. Er eignet sich daher sowohl für technische Leitungen, die den Code prüfen, als auch für Personen, die ihn schreiben.
Wie sorgt der Matplotlib-Test für faire Diagrammbeispiele?+
Die Fragen verwenden neutrale, erfundene Daten wie Sensorwerte, Messwerte und Zählwerte und erfordern keine Branchenkenntnisse. Diagramme unterscheiden Datenreihen nicht nur anhand ihrer Farbe, sondern auch anhand von Markierungen, Linienstilen, Positionen oder Beschriftungen. Der Code ist kurz und verwendet gängige Matplotlib-Funktionen. Die Formulierungen sind einfach gehalten.
Dürfen Bewerbende Hilfsmittel verwenden oder den Matplotlib-Test vorher ausprobieren?+
Während des Tests sind keine Hilfsmittel erlaubt, und Bewerbende können nicht zu vorherigen Fragen zurückkehren. Vor den 15 zeitlich begrenzten Fragen können sie den Übungssatz mit vier Fragen absolvieren, der vier Minuten dauert, um sich mit den Frageformaten vertraut zu machen.
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