採用向けscikit-learnテスト

測定する内容

scikit-learnを使った機械学習モデルの構築、調整、評価に関する実践的な知識。

問題形式

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

日常的にPythonとscikit-learnを使ってモデルを構築またはレビューする機械学習エンジニア、AIエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなど。

候補者ごとに得られる内容

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。

公平性と配慮措置

問題には中立的な架空のデータセットと分かりやすい特徴量名（age、temperature、order_count）を使い、金銭、スポーツ、祝日、地域の知識に関する題材は扱いません。読解速度ではなくライブラリのスキルを測れるよう、問題文の英語は平易にしています。また、最近のライブラリのリリース間で動作が変わった内容は避けているため、現行のどのバージョンを使う候補者にも同じ条件が適用されます。各問題に個別の制限時間があり、時間制限は全員同じです。

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：候補者200人が受検すると、信頼性が報告されます。

公平性への取り組みを読む

テストの詳細

scikit-learnを実際に使うスキルを短時間で確認する、時間制限付きのテストです。候補者は短いPythonコードやシナリオを読み、モデル、変換器、パイプラインがどのように動作するか、問題に適した設定は何か、ワークフローのどこに問題があるかを選びます。線形モデルや近傍ベースのモデル、木のアンサンブルやサポートベクターマシン、クラスタリングや次元削減に加え、それらを支える前処理、パイプライン、評価を扱います。

• 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（3分）

scikit-learn, Python, NumPy, pandas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。

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