Data-Science-Einstellungstest
Erfahren Sie, wie Kandidatinnen und Kandidaten Daten, Code, prädiktive Modelle und das Training neuronaler Netze bearbeiten.
- 10 Minuten
- 20 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Data-Science-Test ist ein 10-minütiger Test mit 20 Fragen für die Einstellung von Data Scientists und anderen Fachkräften mit mittlerer Berufserfahrung in Datenanalyse und Analytics. Er misst statistisches Denken, Datenaufbereitung mit Code, Machine-Learning-Modellierung und das Training neuronaler Netze. Die Fragen enthalten beispielsweise Tabellen, Konfusionsmatrizen, Trainingsprotokolle und Code, um praktisches Wissen statt bloßer Erinnerung abzufragen.
Was gemessen wird
Statistisches Denken, Datenaufbereitung mit Code, Machine-Learning-Modellierung und das Training neuronaler Netze unter Zeitdruck.
Statistisches Denken
Prüft statistisches Denken über Daten, einschließlich Fragen mit einer kleinen Tabelle oder Konfusionsmatrix.
Datenaufbereitung mit Code
Prüft, ob Kandidatinnen und Kandidaten Python, pandas und SQL zum Umformen und Zusammenfassen von Tabellen lesen können.
Machine-Learning-Modellierung
Deckt das Entwickeln und Beurteilen prädiktiver Modelle mit praktischen Fragen zu Daten und Modellergebnissen ab.
Training neuronaler Netze
Prüft das Verständnis für das Training neuronaler Netze, einschließlich Fragen mit einem Trainingsprotokoll.
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.
20 Fragen in 10 Minuten, die nacheinander angezeigt werden.
Passende Rollen für diesen Test
Data Scientists, Daten- und Analytics-Analystinnen und -Analysten, Fachkräfte für Prognosen und Bedarfsplanung, quantitative Modelliererinnen und Modellierer, Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie Forschende und andere Fachkräfte, die Modelle anhand von Daten entwickeln oder interpretieren.
Was dieser Test zu Ihrem Einstellungsprozess beiträgt
Angewandtes Denken beurteilen
Ein Lebenslauf beschreibt die Erfahrung. Bei diesem Data-Science-Test bearbeiten Kandidatinnen und Kandidaten Daten, Code, Modellergebnisse und Trainingsprotokolle.
Deckt vier Kompetenzbereiche ab
Prüfen Sie statistisches Denken, Datenaufbereitung mit Code, prädiktive Modellierung und das Training neuronaler Netze in einem kurzen Test.
Nutzen Sie einen gezielten ersten Test
Das 10-minütige Format liefert Ihnen ein einheitliches Signal, das Sie prüfen können, bevor Sie Zeit in eine Arbeitsprobe oder ein Vorstellungsgespräch investieren.
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.
Bereitstellung der Fragen und Integritätssignale
Der Data-Science-Test dauert 10 Minuten. Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu einer vorherigen Frage zurückkehren. Bei jedem Versuch wird eine andere Auswahl aus großen Fragenpools verwendet; die Reihenfolge der Fragen und die Antwortmöglichkeiten werden gemischt. Der Browser erhält jeweils eine Frage. Die Lösungsschlüssel bleiben auf den HireValid-Servern. Die Zeit wird serverseitig erfasst. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage mit der verbleibenden Zeit. Fragetexte können weder kopiert noch markiert werden. Blockierte Kopierversuche werden in der Zeitleiste festgehalten. Persönliche Einladungslinks laufen ab, und ein abgeschlossener Test kann nicht erneut absolviert werden. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller gegeben werden, als eine Frage gelesen werden kann. Der Integrity Score und die Zeitleiste mit den Hinweisen dienen der Prüfung durch den Arbeitgeber. Das System trifft niemals selbst eine Entscheidung. Mit Zustimmung der Kandidatin oder des Kandidaten können Arbeitgeber zu zufälligen Zeitpunkten Webcam-Fotos hinzufügen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie das Ergebnis als Hinweis, nicht als Entscheidung
Betrachten Sie das Ergebnis zusammen mit einer passenden Arbeitsprobe und einem strukturierten Vorstellungsgespräch. Bitten Sie die Kandidatin oder den Kandidaten beispielsweise, die eigenen Entscheidungen während einer Datenaufgabe zu erläutern. Vergleichen Sie diese Überlegungen anschließend mit den Hinweisen aus dem Test zu Statistik, Code, Modellierung und neuronalen Netzen. Treffen Sie die Entscheidung nicht allein auf Grundlage des Testergebnisses. Für ähnliche Einstellungsanforderungen finden Sie hier den ETL-Test und den Test zu künstlicher Intelligenz.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Wie würden Sie prüfen, ob eine kleine Tabelle die daraus gezogene Schlussfolgerung stützt?
Achten Sie auf eine klare Herangehensweise an statistische Fragen, auf die sorgfältige Betrachtung der gezeigten Daten und darauf, dass die Grenzen der daraus ableitbaren Ergebnisse berücksichtigt werden.
Wie würden Sie eine Tabelle mit Code für eine bestimmte Analyse umformen und zusammenfassen?
Achten Sie auf eine praktische Erklärung der Schritte in Python, pandas oder SQL und darauf, wie die Kandidatin oder der Kandidat das Ergebnis überprüfen würde.
Wie würden Sie beurteilen, ob ein prädiktives Modell für eine bestimmte Aufgabe nützlich ist?
Achten Sie darauf, ob die Kandidatin oder der Kandidat die Modellergebnisse im Zusammenhang mit der Aufgabe beurteilt, statt sich nur auf den Namen des Modells zu berufen.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen verwenden neutrale Datensätze, etwa zu Sensorwerten, Lieferungen, Besuchen vor Ort und Umfrageergebnissen. Sie verwenden metrische Einheiten, keine Währungssymbole und Redewendungen und setzen kein lokales oder kulturelles Wissen voraus. Die Namen stammen aus unterschiedlichen kulturellen Hintergründen. Der Code vermeidet Verhaltensweisen, die sich zwischen Bibliotheksversionen unterscheiden. Die Zahlen sind so gewählt, dass Schmierpapier ausreicht und kein Taschenrechner benötigt wird.
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 Kandidatinnen und Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein kurzer Test mit Zeitvorgabe, der das praktische Wissen prüft, das Data Scientists täglich nutzen: statistisches Denken über Daten, das Lesen von Python, pandas und SQL zum Umformen und Zusammenfassen von Tabellen, das Entwickeln und Beurteilen prädiktiver Modelle sowie das Trainieren neuronaler Netze. Viele Fragen enthalten eine kleine Tabelle, eine Konfusionsmatrix, ein Trainingsprotokoll oder einige Codezeilen, die bearbeitet werden sollen, statt Definitionen abzufragen.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Zulässige Hilfsmittel: Notizpapier.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 4 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Python, pandas sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Was misst der Data-Science-Test?+
Der Test misst statistisches Denken, Datenaufbereitung mit Code, Machine-Learning-Modellierung und das Training neuronaler Netze. Kandidatinnen und Kandidaten bearbeiten praktische Aufgaben mit kleinen Tabellen, Konfusionsmatrizen, Trainingsprotokollen und Code, statt nur Definitionen wiederzugeben.
Welches Format hat der Data-Science-Test?+
Der Test umfasst 20 Multiple-Choice-Fragen und dauert 10 Minuten. Die Fragen können das Lesen von Python, pandas oder SQL, das Beurteilen einer Tabelle oder Konfusionsmatrix, die Bewertung prädiktiver Modelle oder die Bearbeitung eines Trainingsprotokolls für ein neuronales Netz umfassen.
Wer sollte den Data-Science-Test absolvieren?+
Der Test richtet sich an Data Scientists mit mittlerer Berufserfahrung, Daten- und Analytics-Analystinnen und -Analysten, Fachkräfte für Prognosen und Bedarfsplanung, quantitative Modelliererinnen und Modellierer sowie Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure oder Forschende. Setzen Sie ihn ein, wenn die Position das Entwickeln oder Interpretieren von Modellen anhand von Daten umfasst.
Dürfen Kandidatinnen und Kandidaten beim Data-Science-Test Schmierpapier verwenden?+
Ja. Schmierpapier ist erlaubt. Die Zahlen sind so gewählt, dass Schmierpapier ausreicht und kein Taschenrechner nötig ist. Bewerberinnen und Bewerber können außerdem ein Übungsset mit vier Fragen ausprobieren, das vier Minuten dauert.
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