Tests d’évaluation en données et analytique pour le recrutement
Comparez 22 tests d'évaluation de niveau intermédiaire en données et en analytique pour les postes liés à l'analyse, aux statistiques, à la préparation et à la visualisation des données, ainsi qu'aux plateformes utilisées par les analystes.
La réponse courte
Ces 22 tests de niveau intermédiaire, composés de questions à choix multiples, évaluent des compétences en statistiques, préparation et analyse de données, visualisation et plateformes de données. Ils s’adressent aux employeurs qui recrutent des analystes, des data scientists, des ingénieurs, des développeurs BI et reporting, ainsi que d’autres profils travaillant avec des données. Choisissez des tests liés aux tâches du poste et considérez les résultats comme des éléments qu’une personne doit examiner.
22 tests
Analyse de données avec R
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesAnalyse de données dans Excel
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesAnalyse de données sur Amazon Web Services (AWS)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationAnalyse de données sur Azure
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesAnalyse de données sur Google Cloud Platform (GCP)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteAnalyse exploratoire des données
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationApache Spark pour les ingénieurs data
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteConcepts de modélisation des données
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteExtraction, transformation et chargement des données (ETL)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationMatplotlib
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteNarration de données
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteNotions fondamentales de statistiques et de probabilités
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationNumPy
10 minutes · 16 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationPandas
12 minutes · 18 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesPower BI
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au postePréparation des données
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au postePrise de décision fondée sur les données
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationPySpark
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteScience des données
10 minutes · 20 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesSnowflake
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences logiciellesTableau
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteTravailler avec des données
10 minutes · 12 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testTests par catégorie
- Compétences spécifiques au poste (9 tests)
- Compétences en programmation (7 tests)
- Compétences logicielles (6 tests)
Ce que couvrent les tests d’analyse de données
Les 22 tests portent sur des compétences de niveau intermédiaire couvrant les différentes étapes du traitement des données. Pour évaluer le raisonnement statistique et l’interprétation des tendances, pensez aux tests Fondamentaux des statistiques et des probabilités ou Analyse exploratoire des données. Le test Science des données porte sur le raisonnement statistique, la préparation de données avec du code, la modélisation en apprentissage automatique et l’entraînement de réseaux neuronaux.
Pour préparer des jeux de données, le test Préparation des données évalue l’analyse de structure, le nettoyage, le remodelage, la jointure et la vérification des données. Le test Extraction, transformation et chargement des données (ETL) porte sur la conception et l’exécution des chargements, la vérification des résultats et la fiabilité des pipelines. Le test Concepts de modélisation des données couvre les relations, les clés, la normalisation et les modèles conceptuels, logiques et physiques.
D’autres tests portent sur un langage, une bibliothèque ou une plateforme précise. Certaines bibliothèques Python ont leur propre test, comme NumPy pour les tableaux et Matplotlib pour la création de graphiques. Le test Snowflake porte sur la conception de l’entrepôt, SQL, le chargement de données et l’optimisation des performances. D’autres tests évaluent l’interprétation des données et la communication des décisions, notamment Prise de décision fondée sur les données et Présentation des données. Chaque test dure 10 minutes, sauf Pandas, qui dure 12 minutes. Tous sont composés de questions à choix multiples.
Choisissez des tests adaptés aux tâches du poste
Choisissez un test correspondant aux tâches et aux outils mentionnés pour le poste. Pour les ingénieurs data et les ingénieurs en analytique qui créent ou entretiennent des pipelines Spark, le test Apache Spark pour les ingénieurs data évalue les tâches Spark, les transformations DataFrame, l’optimisation et le traitement en flux. Le test PySpark convient aux postes qui requièrent des compétences intermédiaires en PySpark, notamment ceux d’ingénieur data, de data scientist et d’analyste. Pour travailler avec des données tabulaires en Python, le test Pandas évalue la lecture et l’écriture de code permettant de sélectionner, nettoyer, combiner et résumer des données.
Pour les analystes qui préparent ou analysent des données sur une plateforme cloud particulière, choisissez le test correspondant : Analyse de données dans Amazon Web Services (AWS), Analyse de données dans Azure ou Analyse de données dans Google Cloud Platform (GCP). Chacun s’adresse aux personnes qui effectuent des tâches de niveau intermédiaire avec les services d’analyse de données de la plateforme concernée.
Pour les postes liés à la création de rapports, le test Power BI évalue le service, Power Query, les modèles de données, DAX et les éléments visuels des rapports. Le test Tableau porte sur la préparation des données, les calculs, les graphiques et les tableaux de bord interactifs. Pour les postes qui consistent à transformer des données de feuilles de calcul en chiffres et en graphiques, le test Analyse de données dans Excel est tout indiqué. Ces tests sont de niveau intermédiaire. Choisissez-les si le poste requiert ce niveau et les tâches correspondantes.
Associez les tests en fonction du poste
Utilisez un petit ensemble de tests couvrant différentes facettes du poste, plutôt que plusieurs évaluations portant sur la même tâche. Pour un poste d’analyste data qui consiste à explorer des jeux de données et à présenter des conclusions, vous pourriez associer les tests Analyse exploratoire des données et Présentation des données. Si le poste nécessite aussi l’utilisation d’un outil de reporting précis, ajoutez le test correspondant, par exemple Power BI ou Tableau, plutôt que d’évaluer des plateformes sans rapport avec le poste.
Pour un ingénieur data travaillant sur des pipelines, associez le test Préparation des données au test ETL ou Spark pertinent. Ajoutez le test Concepts de modélisation des données si le poste comprend également la conception ou l’examen de structures de données. Un poste qui consiste à utiliser des données pour orienter les décisions d’entreprise peut nécessiter le test Prise de décision fondée sur les données, tandis qu’un poste axé sur la création de modèles peut nécessiter les tests Science des données ou Fondamentaux des statistiques et des probabilités.
Tous ces tests sont de niveau intermédiaire. Ils ne permettent donc pas de distinguer les niveaux débutant et avancé. Choisissez une combinaison adaptée aux tâches et aux outils spécifiques requis par le poste. Examinez chaque résultat comme un indicateur des compétences évaluées, en complément des autres étapes du processus de recrutement. Un score est un signal qu’une personne peut prendre en compte, et non un seuil de réussite ni une décision à lui seul.
L’équité des questions
Les tests utilisent différentes mesures de précaution adaptées à leur contenu. Beaucoup proposent des exemples neutres, comme des commandes, des relevés de capteurs, des expéditions, des visites ou des réponses à des enquêtes, et utilisent des prénoms d’origines diverses. Les questions évitent les symboles monétaires, les expressions idiomatiques, le sport et les connaissances locales lorsque ces éléments ne sont pas nécessaires. Une formulation simple permet de mettre l’accent sur la compétence évaluée plutôt que sur la maîtrise de l’anglais ou la vitesse de lecture.
Les tests axés sur le code utilisent de courts extraits et visent à éviter les comportements qui varient selon les versions des logiciels ou les produits. Certains précisent les paramètres ou le comportement dont dépend une question. Le test Analyse de données avec R affiche chaque petit jeu de données dans la question, tandis que les questions sur Google Cloud incluent les tableaux, les requêtes ou les statistiques nécessaires. Les questions de statistiques expliquent les notations utilisées et fournissent les valeurs de tableau requises. Les questions sur les graphiques et les éléments visuels s’appuient sur des libellés, des valeurs, des marqueurs, des motifs ou des styles de ligne, plutôt que sur la couleur seule.
Les modalités d’accès pratiques varient selon les tests. Plusieurs tests, notamment ETL et R, autorisent tous les candidats à utiliser du papier brouillon. Les tests Fondamentaux des statistiques et des probabilités et Travailler avec des données mettent aussi une calculatrice à la disposition de chaque candidat. Les tests Excel, Power BI et Tableau nécessitent un ordinateur pour que les graphiques et les tableaux soient suffisamment grands pour être lus. Consultez les détails de chaque test lorsque vous choisissez vos évaluations, et interprétez chaque résultat dans son contexte.
Foire aux questions
Quels tests d’analyse de données conviennent à un poste d’analyste data ?+
Choisissez en fonction des tâches du poste. Le test Analyse exploratoire des données évalue la capacité à lire et à résumer des données à l’aide de statistiques et de graphiques. Le test Préparation des données porte sur la préparation des données, tandis que le test Présentation des données se concentre sur les graphiques, les visuels, les conclusions et les décisions. Ajoutez un test sur un outil uniquement si le poste nécessite son utilisation, par exemple Power BI ou Tableau pour les tableaux de bord, ou Analyse de données avec R pour les analyses sous R.
Les tests d’évaluation en analyse de données sont-ils de niveau débutant ou avancé ?+
Les 22 tests sont de niveau intermédiaire. Aucun n’existe en version débutant ou avancé. Pour les postes de saisie de données ou d’assistant data, le test Travailler avec des données est le plus adapté : il porte sur la qualité et la cohérence des données, l’analyse de base et la lecture de graphiques.
Comment les employeurs doivent-ils associer les tests d’analyse de données ?+
Choisissez des tests qui couvrent différentes responsabilités du poste. Par exemple, un analyste qui explore des données et présente ses conclusions pourrait passer les tests Analyse exploratoire des données et Présentation des données. Pour le travail sur les pipelines, associez un test pertinent sur l’ETL ou Spark au test Préparation des données, et ajoutez Concepts de modélisation des données si la modélisation fait partie du poste.
Quels tests de données ne nécessitent pas de connaître un logiciel en particulier ?+
Le test Prise de décision fondée sur les données ne nécessite pas de connaître un logiciel en particulier, et le test Présentation des données ne mentionne aucun logiciel précis. Le test Analyse exploratoire des données ne comporte pas de code, et le test Travailler avec des données ne requiert aucune connaissance d’un outil ou d’un produit. Ces tests conviennent aux postes où les outils utilisés varient, tandis que les tests sur des plateformes s’adressent aux postes liés à un produit précis.
Combien de temps durent les tests d’analyse de données ?+
Chaque test dure 10 minutes, sauf Pandas, qui dure 12 minutes. Tous sont composés de questions à choix multiples. Un ensemble de trois tests prend environ 30 à 32 minutes. Cinq tests nécessitent un ordinateur plutôt qu’un téléphone, notamment Pandas et Analyse de données avec R.
Comment les tests d’analyse de données prennent-ils en compte l’équité ?+
Les mesures d’équité varient d’un test à l’autre. Beaucoup utilisent des données neutres et des formulations simples, et évitent de faire appel à des connaissances locales ou culturelles inutiles. Les graphiques sont décrits ou légendés de façon à ce que les réponses ne reposent pas uniquement sur les couleurs. Plusieurs tests autorisent tous les candidats à utiliser du papier brouillon, et le test de statistiques met à disposition une calculatrice à l’écran.
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