Pruebas de evaluación de datos y análisis para selección de personal
Compare 22 evaluaciones de datos y análisis de nivel intermedio para puestos relacionados con análisis, estadística, preparación y visualización de datos, y las plataformas que usan los analistas.
La respuesta breve
Estas 22 pruebas de opción múltiple y nivel intermedio evalúan habilidades de estadística, preparación y análisis de datos, visualización y plataformas de datos. Son adecuadas para empresas que contratan analistas, científicos de datos, ingenieros, desarrolladores de inteligencia de negocios y elaboración de informes, y otros profesionales que trabajan con datos. Elija pruebas relacionadas con las tareas del puesto y considere los resultados como evidencia que debe revisar una persona.
22 pruebas
Análisis de datos con R
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoAnálisis exploratorio de datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwareAnalítica de datos en Amazon Web Services (AWS)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónAnalítica de datos en Azure
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwareAnalítica de datos en Excel
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwareAnalítica de datos en Google Cloud Platform (GCP)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónApache Spark para ingenieros de datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoCiencia de datos
10 minutos · 20 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoConceptos de modelado de datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoExtracción, transformación y carga de datos (ETL)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoFundamentos de estadística y probabilidad
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónMatplotlib
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoNarrativa de datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónNumPy
10 minutos · 16 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónPandas
12 minutos · 18 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwarePower BI
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoPreparación de datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónPySpark
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwareSnowflake
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de softwareTableau
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoToma de decisiones basada en datos
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoTrabajo con datos
10 minutos · 12 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaPruebas por categoría
- Habilidades específicas del puesto (9 pruebas)
- Habilidades de programación (7 pruebas)
- Habilidades de software (6 pruebas)
Qué abarcan las pruebas de datos y análisis
Las 22 pruebas se centran en habilidades de nivel intermedio para las distintas etapas del flujo de trabajo con datos. Para evaluar el razonamiento estadístico y la interpretación de patrones, considere Fundamentos de estadística y probabilidad o Análisis exploratorio de datos. Ciencia de datos abarca el razonamiento estadístico, la preparación de datos mediante código, el modelado de aprendizaje automático y el entrenamiento de redes neuronales.
Para preparar conjuntos de datos, Preparación de datos evalúa el análisis sintáctico, la limpieza, la reestructuración, la unión y la comprobación de datos. Extracción, transformación y carga de datos (ETL) se centra en diseñar y ejecutar cargas, comprobar los resultados y garantizar la fiabilidad de las canalizaciones. Conceptos de modelado de datos abarca las relaciones, las claves, la normalización y los modelos en los niveles conceptual, lógico y físico.
Otras pruebas se centran en un lenguaje, una biblioteca o una plataforma específicos. Algunas bibliotecas de Python tienen sus propias pruebas, como NumPy para matrices y Matplotlib para crear gráficos. Snowflake abarca el diseño del almacén de datos, SQL, la carga de datos y la optimización del rendimiento. Otras pruebas se centran en interpretar datos y comunicar decisiones, como Toma de decisiones basada en datos y Narración de historias con datos. Cada prueba dura 10 minutos, excepto Pandas, que dura 12 minutos. Todas incluyen preguntas de opción múltiple.
Elija pruebas según las tareas del puesto
Elija la evaluación que corresponda a las tareas y herramientas indicadas para el puesto. Para ingenieros de datos e ingenieros de análisis que crean o mantienen canalizaciones de Spark, Apache Spark para ingenieros de datos evalúa los trabajos de Spark, las transformaciones de DataFrame, la optimización y el procesamiento de flujos. PySpark es adecuada para puestos que requieren conocimientos intermedios de PySpark, incluidos los de ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis. Para trabajar con datos tabulares en Python, Pandas evalúa la capacidad de leer y escribir código para seleccionar, limpiar, combinar y resumir datos.
Para analistas que preparan o analizan datos en una plataforma en la nube específica, elija la evaluación correspondiente: Análisis de datos en Amazon Web Services (AWS), Análisis de datos en Azure o Análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP). Cada una está pensada para tareas de nivel intermedio con los servicios de análisis de esa plataforma.
Para puestos de elaboración de informes, Power BI evalúa el servicio, Power Query, los modelos de datos, DAX y los elementos visuales de los informes. Tableau abarca la preparación de datos, los cálculos, los gráficos y los paneles interactivos. Para puestos que convierten datos de hojas de cálculo en cifras y gráficos, Análisis de datos en Excel es una opción adecuada. Estas pruebas son de nivel intermedio, así que selecciónelas cuando el puesto requiera ese nivel y las tareas indicadas.
Combine evaluaciones según el puesto
Utilice un conjunto reducido de pruebas que abarque distintas tareas del puesto, en lugar de varias evaluaciones de una misma tarea. Para un puesto de analista de datos que implique explorar conjuntos de datos y presentar hallazgos, podría combinar Análisis exploratorio de datos con Narración de historias con datos. Si el puesto también utiliza una herramienta específica para elaborar informes, añada la evaluación correspondiente, como Power BI o Tableau, en lugar de evaluar plataformas que no están relacionadas con el trabajo.
Para un ingeniero de datos que trabaja con canalizaciones, combine Preparación de datos con la prueba de ETL o Spark pertinente. Añada Conceptos de modelado de datos si el puesto también implica diseñar o revisar estructuras de datos. Un puesto que utiliza datos para orientar las decisiones empresariales puede requerir Toma de decisiones basada en datos, mientras que uno que implica crear modelos puede requerir Ciencia de datos o Fundamentos de estadística y probabilidad.
Todas estas evaluaciones son de nivel intermedio, por lo que no diferencian entre niveles para principiantes y avanzados. Asegúrese de que la combinación corresponda al trabajo y las herramientas específicas que requiere el puesto. Revise cada resultado como evidencia de las habilidades que mide y considérelo junto con el resto del proceso de contratación. Una puntuación es una señal que debe valorar una persona, no una nota mínima para aprobar ni una decisión por sí sola.
Equidad en las preguntas
Las pruebas utilizan distintas medidas de protección, adecuadas a su contenido. Muchas recurren a ejemplos neutrales, como pedidos, lecturas de sensores, envíos, visitas o respuestas a encuestas, y usan nombres de diversos orígenes. Cuando no son necesarios, se evitan los símbolos monetarios, las expresiones idiomáticas, los deportes y los conocimientos locales. El lenguaje sencillo ayuda a centrar la atención en la habilidad que se evalúa, y no en la fluidez en inglés o la velocidad de lectura.
Las evaluaciones centradas en código utilizan fragmentos breves y procuran evitar comportamientos que varían según las versiones de los programas o los productos. Algunas indican las configuraciones o los comportamientos de los que depende una pregunta. Análisis de datos con R muestra cada conjunto de datos pequeño dentro de la pregunta, mientras que las preguntas de Google Cloud incluyen las tablas, consultas o estadísticas necesarias. Las preguntas de estadística explican la notación cuando se utiliza y proporcionan los valores de las tablas que se necesitan. Los gráficos y las preguntas visuales utilizan etiquetas, valores, marcadores, patrones o estilos de línea, en lugar de depender únicamente del color.
Los requisitos prácticos de acceso varían según la prueba. Varias pruebas, incluidas ETL y R, permiten que todos los candidatos usen papel para hacer anotaciones. Fundamentos de estadística y probabilidad y Trabajo con datos también proporcionan una calculadora a todos los candidatos. Para Excel, Power BI y Tableau se necesita una computadora, de modo que los gráficos y las tablas tengan un tamaño que permita leerlos. Consulte los detalles de cada prueba al elegir las evaluaciones e interprete cada resultado en su contexto.
Preguntas frecuentes
¿Qué pruebas de datos y análisis son adecuadas para un puesto de analista de datos?+
Elija según las tareas del puesto. Análisis exploratorio de datos evalúa la lectura y el resumen de datos mediante estadísticas y gráficos. Preparación de datos abarca la preparación de datos, mientras que Narración de historias con datos se centra en gráficos, elementos visuales, hallazgos y decisiones. Añada una prueba de una herramienta solo si el puesto la utiliza, como Power BI o Tableau para paneles, o Análisis de datos con R para analizar datos en R.
¿Las pruebas de evaluación de datos y análisis son para principiantes o para niveles avanzados?+
Las 22 pruebas son de nivel intermedio y ninguna tiene una versión para principiantes o avanzada. Para puestos de ingreso de datos o de asistente de datos, Trabajo con datos es la opción más adecuada: abarca cómo mantener los datos limpios y coherentes, el análisis básico y la lectura de gráficos.
¿Cómo deberían combinar las empresas las pruebas de datos y análisis?+
Elija evaluaciones que abarquen distintas responsabilidades del puesto. Por ejemplo, un analista que explora datos y presenta hallazgos podría realizar Análisis exploratorio de datos y Narración de historias con datos. Para trabajar con canalizaciones de datos, combine una evaluación pertinente de ETL o Spark con Preparación de datos y añada Conceptos de modelado de datos si el puesto incluye tareas de modelado.
¿Qué pruebas de datos no requieren conocer un programa específico?+
Toma de decisiones basada en datos no requiere conocer un programa específico, y Narración de historias con datos no menciona ningún programa en particular. Análisis exploratorio de datos no incluye código, y Trabajo con datos no requiere conocimientos de herramientas o productos. Estas pruebas son adecuadas para puestos en los que las herramientas varían, mientras que las pruebas de plataformas son adecuadas para puestos vinculados a un producto específico.
¿Cuánto duran las pruebas de datos y análisis?+
Cada prueba dura 10 minutos, excepto Pandas, que dura 12. Todas incluyen preguntas de opción múltiple, y un conjunto de tres pruebas lleva aproximadamente entre 30 y 32 minutos. En cinco pruebas se necesita una computadora en lugar de un teléfono; entre ellas están Pandas y Análisis de datos con R.
¿Cómo tienen en cuenta la equidad las pruebas de datos y análisis?+
Los detalles sobre equidad varían según la evaluación, pero muchas utilizan datos neutrales y lenguaje sencillo, y evitan exigir conocimientos locales o culturales innecesarios. Los gráficos se describen o etiquetan para que las respuestas no dependan únicamente del color. Varias pruebas permiten que todos los candidatos usen papel para hacer anotaciones, y la prueba de estadística incluye una calculadora en pantalla.
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