Test di valutazione per la selezione nel settore dei dati e dell'analisi
Confronta 22 test di valutazione di livello intermedio su dati e analisi, per ruoli che riguardano analisi, statistica, preparazione e visualizzazione dei dati e le piattaforme usate dagli analisti.
La risposta breve
Questi 22 test a scelta multipla, di livello intermedio, valutano competenze di statistica, preparazione e analisi dei dati, visualizzazione e piattaforme dati. Sono adatti ai datori di lavoro che selezionano analisti, data scientist, ingegneri, sviluppatori BI e di reporting e altre figure che lavorano con i dati. Scegliere test legati alle attività del ruolo e considerare i risultati come elementi da sottoporre alla valutazione di una persona.
22 test
Analisi dei dati con Excel
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneAnalisi dei dati con R
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze informaticheAnalisi dei dati su Amazon Web Services (AWS)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneAnalisi dei dati su Azure
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze informaticheAnalisi dei dati su Google Cloud Platform (GCP)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloAnalisi esplorativa dei dati
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneApache Spark per data engineer
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloConcetti di modellazione dei dati
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloData science
10 minuti · 20 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloEstrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloFondamenti di statistica e probabilità
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloLavorare con i dati
10 minuti · 12 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneMatplotlib
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneNumPy
10 minuti · 16 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazionePandas
12 minuti · 18 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze informatichePower BI
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloPreparazione dei dati
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloProcesso decisionale basato sui dati
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazionePySpark
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze informaticheSnowflake
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloStorytelling dei dati
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze informaticheTableau
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testTest per categoria
- Competenze specifiche del ruolo (9 test)
- Competenze di programmazione (7 test)
- Competenze informatiche (6 test)
Cosa valutano i test per dati e analisi
I 22 test si concentrano su competenze intermedie lungo il flusso di lavoro dei dati. Per il ragionamento statistico e l’interpretazione di schemi, valutare Fondamenti di statistica e probabilità oppure Analisi esplorativa dei dati. Scienza dei dati tratta il ragionamento statistico, la preparazione dei dati con il codice, la modellazione di machine learning e l’addestramento di reti neurali.
Per preparare i set di dati, Preparazione dei dati valuta l’analisi, la pulizia, la ristrutturazione, l’unione e il controllo dei dati. Estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL) si concentra sulla progettazione e l’esecuzione dei caricamenti, sul controllo dei risultati e sull’affidabilità delle pipeline. Concetti di modellazione dei dati tratta relazioni, chiavi, normalizzazione e modelli a livello concettuale, logico e fisico.
Altri test riguardano un linguaggio, una libreria o una piattaforma specifici. Le singole librerie Python hanno test dedicati, per esempio NumPy per gli array e Matplotlib per la creazione di grafici. Snowflake tratta la progettazione del data warehouse, SQL, il caricamento dei dati e l’ottimizzazione delle prestazioni. Altri test si concentrano sull’interpretazione dei dati e sulla comunicazione delle decisioni, tra cui Processo decisionale basato sui dati e Racconto dei dati. Ogni test dura 10 minuti, tranne Pandas, che dura 12 minuti. Tutti prevedono domande a scelta multipla.
Scegliere i test in base alle attività del ruolo
Abbinare la valutazione alle attività e agli strumenti indicati per il ruolo. Per data engineer e analytics engineer che creano o gestiscono pipeline Spark, Apache Spark per Data Engineer valuta i job Spark, le trasformazioni DataFrame, l’ottimizzazione e lo streaming. PySpark è adatto ai ruoli che richiedono competenze intermedie in PySpark, tra cui data engineer, data scientist e analisti. Per lavorare in Python con dati tabellari, Pandas valuta la capacità di leggere e scrivere codice per selezionare, pulire, combinare e riassumere i dati.
Per gli analisti che preparano o analizzano dati su una specifica piattaforma cloud, scegliere la valutazione corrispondente: Analisi dei dati in Amazon Web Services (AWS), Analisi dei dati in Azure oppure Analisi dei dati in Google Cloud Platform (GCP). Ognuna è pensata per attività di livello intermedio con i servizi di analisi dati di quella piattaforma.
Per i ruoli di reporting, Power BI valuta il servizio, Power Query, i modelli di dati, DAX e gli elementi visivi dei report. Tableau tratta la preparazione dei dati, i calcoli, i grafici e i dashboard interattivi. Per i ruoli che trasformano i dati dei fogli di calcolo in valori e grafici, Analisi dei dati in Excel è una scelta diretta. Questi test sono di livello intermedio, quindi selezionarli quando il ruolo richiede quel livello e le attività indicate.
Abbinare le valutazioni in base al ruolo
Usare un numero limitato di test che copra aspetti distinti del ruolo, anziché diverse valutazioni della stessa attività. Per un ruolo da data analyst che prevede di esplorare set di dati e presentare i risultati, si potrebbero abbinare Analisi esplorativa dei dati e Racconto dei dati. Se il lavoro richiede anche uno specifico strumento di reporting, aggiungere la valutazione pertinente, per esempio Power BI o Tableau, invece di testare piattaforme non correlate.
Per un data engineer che lavora con le pipeline, abbinare Preparazione dei dati al test pertinente su ETL o Spark. Aggiungere Concetti di modellazione dei dati se il ruolo prevede anche la progettazione o la revisione delle strutture dei dati. Un ruolo che usa i dati per orientare le scelte aziendali può richiedere Processo decisionale basato sui dati, mentre un ruolo che sviluppa modelli può richiedere Scienza dei dati o Fondamenti di statistica e probabilità.
Queste valutazioni sono tutte di livello intermedio, quindi non distinguono tra livello principiante e avanzato. Scegliere una combinazione legata alle attività e agli strumenti specifici richiesti dal ruolo. Esaminare ogni risultato come elemento relativo alle competenze valutate, insieme al resto del processo di selezione. Un punteggio è un segnale da prendere in considerazione, non una soglia di superamento né una decisione a sé stante.
Equità delle domande
I test adottano misure diverse, adatte ai contenuti. Molti usano esempi neutri come ordini, letture di sensori, spedizioni, visite o risposte a sondaggi, con nomi provenienti da contesti diversi. Le domande evitano simboli monetari, modi di dire, sport e conoscenze locali quando non sono necessari. Formulazioni semplici aiutano a mantenere l’attenzione sulla competenza valutata, anziché sulla padronanza dell’inglese o sulla velocità di lettura.
Le valutazioni incentrate sul codice usano brevi frammenti e cercano di evitare comportamenti che variano tra versioni di software o prodotti. Alcune specificano le impostazioni o i comportamenti da cui dipende una domanda. Analisi dei dati con R mostra ogni piccolo set di dati all’interno della domanda, mentre le domande su Google Cloud includono le tabelle, le query o le statistiche necessarie. Le domande di statistica spiegano la notazione quando viene utilizzata e forniscono gli eventuali valori delle tabelle necessari. I grafici e le domande visive usano etichette, valori, indicatori, motivi o stili di linea, senza affidarsi solo ai colori.
Le modalità pratiche di accesso variano a seconda del test. Diversi test, tra cui ETL e R, consentono a ogni candidato di usare carta per gli appunti. Fondamenti di statistica e probabilità e Lavorare con i dati mettono inoltre a disposizione di ogni candidato una calcolatrice. Excel, Power BI e Tableau richiedono l’uso di un computer, così i grafici e le tabelle sono abbastanza grandi da poter essere letti. Consultare i dettagli dei singoli test quando si scelgono le valutazioni e interpretare ogni risultato nel suo contesto.
Domande frequenti
Quali test per dati e analisi sono adatti a un ruolo da data analyst?+
Scegliere in base alle attività del ruolo. Analisi esplorativa dei dati valuta la capacità di leggere e riassumere i dati con statistiche e grafici. Preparazione dei dati riguarda la preparazione dei dati, mentre Racconto dei dati si concentra su grafici, elementi visivi, risultati e decisioni. Aggiungere un test su uno strumento solo se il ruolo prevede l’uso di quello strumento, per esempio Power BI o Tableau per i dashboard, oppure Analisi dei dati con R per le analisi in R.
I test di valutazione per dati e analisi sono adatti a principianti o a livelli avanzati?+
Tutti e 22 i test sono di livello intermedio e nessuno è disponibile in una versione per principianti o avanzata. Per ruoli di inserimento dati o assistente dati, Lavorare con i dati è il test più adatto: tratta la pulizia e la coerenza dei dati, l’analisi di base e la lettura dei grafici.
Come dovrebbero abbinare i test per dati e analisi i datori di lavoro?+
Scegliere valutazioni che coprano responsabilità diverse del ruolo. Per esempio, un analista che esplora i dati e presenta i risultati potrebbe svolgere Analisi esplorativa dei dati e Racconto dei dati. Per il lavoro sulle pipeline, abbinare una valutazione pertinente su ETL o Spark a Preparazione dei dati e aggiungere Concetti di modellazione dei dati se la modellazione rientra nel ruolo.
Quali test sui dati non richiedono la conoscenza di uno specifico strumento software?+
Prendere decisioni basate sui dati non richiede conoscenze di uno specifico strumento software e Racconto dei dati non indica un software specifico. Analisi esplorativa dei dati non presenta codice e Lavorare con i dati non richiede conoscenze di strumenti o prodotti. Questi test sono adatti a ruoli in cui gli strumenti possono variare, mentre i test sulle piattaforme sono adatti a ruoli legati a un prodotto specifico.
Quanto durano i test per dati e analisi?+
Ogni test dura 10 minuti, tranne Pandas, che dura 12 minuti. Tutti prevedono domande a scelta multipla e un gruppo di tre test richiede circa 30-32 minuti. Cinque test richiedono un computer anziché un telefono, tra cui Pandas e Analisi dei dati con R.
In che modo i test per dati e analisi tengono conto dell’equità?+
Le misure di equità variano da una valutazione all’altra, ma molte utilizzano dati neutri e formulazioni semplici, evitando conoscenze locali o culturali non necessarie. I grafici sono descritti o corredati di etichette, così le risposte non dipendono solo dai colori. Diversi test consentono a ogni candidato di usare carta per gli appunti e il test di statistica include una calcolatrice sullo schermo.
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