採用向けMatplotlibテスト
候補者がPythonでMatplotlibのプロットをどのように読み取り、調整するかを確認できます。
- 10分
- 15問
- 中級
- 選択式
- 英語の問題
- スマートフォン・デスクトップ
簡単に言うと
中級レベルのMatplotlibテストでは、Pythonの描画ライブラリを使う実践的なスキルを確認します。候補者は短いコードスニペットやグラフを読み、コードが何を描画するか、指定された変更を加えるにはどの関数を呼び出すか、またはグラフのどこに問題があるかを判断します。データアナリスト、データサイエンティストなど、描画コードを扱う職種向けに、日常的なグラフや統計グラフ、Figureのレイアウト、高度なプロットを出題します。
測定する内容
実践的なMatplotlibスキルを評価します。プロットの描画とスタイル設定、統計グラフの作成、Figureのレイアウト、高度なプロットが対象です。
基本的なプロット
候補者は、日常的なグラフやプロットの描画方法、スタイル設定に取り組みます。
統計グラフ
候補者は、架空の測定値や件数を統計グラフにするにはどの関数を呼び出すか、また指定されたコードスニペットが何を表示するかを判断します。
Figureとレイアウト
複数のプロットを1つのFigureに配置する方法や、各要素の配置を問います。
高度なプロット
ヒートマップ、等高線、注釈など、高度なプロットも出題します。
問題形式
選択式
候補者： 短い状況説明、表、または文を読み、正解またはすべての正解を選びます。
確認できる内容： 候補者が内容を認識するだけでなく、実際に活用できるほど理解しているかを測定します。
10分で問題15問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
Pythonで描画コードを作成またはレビューするデータアナリスト、データサイエンティスト、データ可視化開発者、機械学習エンジニア、テクニカルリード。
Matplotlibテストでわかること
コードからグラフを読み解く力
履歴書にMatplotlibの記載があるかだけでなく、候補者が短いコードスニペットを読み、何が描画されるかを判断できるか確認できます。
状況に応じたプロットの変更
指定された変更を加える関数や、グラフの問題点を問うことで、実際の描画に関する判断力を確認できます。
グラフの読み取りやすさ
架空のデータを使うため、業界知識は必要ありません。系列は色だけに頼らず、マーカー、線のスタイル、位置、ラベルで区別します。
候補者ごとに得られる内容
- テスト中、テストのタブを離れずに受験
- 回答の貼り付けなし
- 一定のペースで回答
スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。
不正対策と確認用のシグナル
候補者ごとに、大規模な問題プールから異なる問題セットが出題されます。問題の順番は候補者ごとに異なり、選択肢の順番も入れ替わります。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、正答情報はHireValidのサーバーに保管されます。10分の制限時間はサーバー上で計測されます。ページを再読み込みした場合、同じ問題が残り時間とともに再表示されます。候補者は前の問題に戻れません。問題文はコピーや選択ができず、コピーがブロックされた試みはタイムラインに記録されます。HireValidは、テスト画面のタブから離れていた時間、回答欄への貼り付け、問題を読むには速すぎる回答などのシグナルを記録します。採用担当者はIntegrity Scoreと証拠のタイムラインを確認しますが、どちらも採用の判断を下すものではありません。テストの作成方法をご覧ください。
スコアを判断材料として活用する
スコアは人が確認するための証拠として扱い、採用の判断そのものとは見なさないでください。候補者がプロットを説明または調整するワークサンプルと組み合わせ、その後の構造化面接では、コード、グラフの変更、レイアウトの問題についてどのように考えたかを尋ねます。職務内容に照らして証拠を検討してください。関連するプログラミングスキルについては、NumPy、Pandas、Data Analysis Using Rをご覧ください。
構造化面接の質問
データを確認した後に変更したプロットについて教えてください。何を、なぜ変更しましたか？
データやグラフの問題と、候補者が選んだ描画の変更が明確に結び付いているかを確認します。
期待した結果が表示されないグラフを、どのように調べますか？
コードを確認し、表示されたグラフを解釈する手順が順を追って説明されているかを確認します。
複数のプロットを1つのFigureに配置するとき、それぞれを見やすくする方法を説明してください。
Figureのレイアウトや、各プロットをわかりやすくする方法について、筋道立てて説明できているかを確認します。
公平性と配慮措置
問題では、センサーの測定値、計測値、件数など、中立的な架空のデータを使います。金銭、スポーツ、慣用表現、地域固有の知識は扱わず、業界知識も必要ありません。グラフは色だけに頼らず、マーカー、線のスタイル、位置、ラベルで系列を区別します。コードは短く、珍しい豆知識ではなく、現在一般的に使われているMatplotlibの機能を扱います。文章は平易にし、読解速度ではなく描画スキルを測るようにしています。
配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。
暫定値です。200人の候補者が受検すると、信頼性が報告されます。
テストの詳細
Pythonの描画ライブラリMatplotlibの実践的な知識を、短時間で確認するテストです。候補者は短いコードスニペットやグラフを読み、コードが何を描画するか、指定された変更を加えるにはどの関数を呼び出すか、またはグラフのどこに問題があるかを判断します。日常的なグラフ、統計グラフ、Figureのレイアウトに加え、ヒートマップ、等高線、注釈などの高度なプロットも出題します。
- 問題は英語です。
- 補助ツールは不要です。
- 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
- 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（4分）
Matplotlib, Python, NumPyは各所有者の商標です。HireValidは各所有者と提携しておらず、推薦も受けていません。
よくある質問
Matplotlibテストが適している職種は？+
Pythonで描画コードを作成またはレビューするデータアナリスト、データサイエンティスト、データ可視化開発者、機械学習エンジニア、テクニカルリード向けの中級レベルのテストです。グラフの作成や同僚のコードのレビューなど、日常業務で描画コードを扱う職種に適しています。
Matplotlibテストでは、候補者がコードを書いたり実行したりしますか？+
いいえ。各問題には短いコードスニペット、グラフ、またはその両方が表示され、候補者は選択肢から正解を選びます。そのため、描画コードを作成する人だけでなく、コードをレビューするテクニカルリードにも適した、コードの読解とレビューのテストです。
Matplotlibテストでは、グラフの例をどのように公平に扱っていますか？+
問題では、センサーの測定値、計測値、件数などの中立的な架空データを使い、業界知識を必要としません。グラフは色だけに頼らず、マーカー、線のスタイル、位置、ラベルで系列を区別します。コードは短く、一般的に使われているMatplotlibの機能を扱い、文章は平易にしています。
候補者は補助ツールを使えますか？また、Matplotlibテストの前に練習できますか？+
テスト中は補助ツールを使用できず、前の問題に戻ることもできません。候補者はまず、4問で所要時間4分の練習セットに取り組み、制限時間付きの15問に進む前に問題形式に慣れることができます。
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