採用向けデータサイエンステスト
候補者がデータやコード、予測モデル、ニューラルネットワークの学習についてどのように考えるかを確認できます。
- 10分
- 20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
データサイエンステストは、データサイエンティストやその他の中級レベルのデータ・分析職の採用向けに設計された、20問・10分間のテストです。統計的思考力、コードによるデータ加工、機械学習モデリング、ニューラルネットワークの学習を測定します。表や混同行列、学習ログ、コードなどを使った問題で、単なる知識の再生ではなく実務知識を評価します。
測定する内容
時間制限の中で、統計的思考力、コードによるデータ加工、機械学習モデリング、ニューラルネットワークの学習を評価します。
統計的思考力
小さな表や混同行列を使った問題を含め、統計に基づいてデータを考察する力を評価します。
コードによるデータ加工
表を整形・集計するPython、pandas、SQLを読み解く力を確認します。
機械学習モデリング
データやモデルの結果に関する実践的な問題を通して、予測モデルの構築・評価力を確認します。
ニューラルネットワークの学習
学習ログを使った問題を含め、ニューラルネットワークの学習に関する理解度を確認します。
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20問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
データサイエンティスト、データ・分析アナリスト、予測・需要計画アナリスト、定量モデラー、機械学習エンジニアや研究者など、データからモデルを構築または解釈する職種。
採用プロセスにこのテストを取り入れるメリット
実践的な思考力を確認
履歴書でわかるのは経験です。このデータサイエンステストでは、候補者がデータやコード、モデルの結果、学習ログを読み解く力を確認します。
4つのスキル領域を評価
統計的思考力、コードによるデータ加工、予測モデリング、ニューラルネットワークの学習を、1つの短いテストで確認できます。
要点を絞った一次確認に活用
10分間のテストで一貫した判断材料を得られるため、実務課題や面接に時間をかける前に確認できます。
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。
問題の配信とインテグリティシグナル
データサイエンステストは10分間で、候補者は前の問題に戻ることができません。受検のたびに、大規模な問題プールから異なる問題セットが出題され、問題の順番と選択肢はシャッフルされます。ブラウザには一度に1問ずつ表示され、正答データはHireValidのサーバーに保管されます。時間はサーバーで管理されるため、ページを再読み込みすると、残り時間とともに同じ問題が表示されます。問題文のコピーや選択はできず、ブロックされたコピー操作はタイムラインに記録されます。個別の招待リンクには有効期限があり、完了したテストを再受検することはできません。HireValidは、テスト画面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。Integrity Scoreと証拠のタイムラインは雇用主が確認するためのものであり、システムが単独で判断することはありません。候補者の同意を得たうえで、雇用主はランダムなタイミングでウェブカメラ写真を追加できます。
スコアは判断材料として活用
スコアは、関連する実務課題や構造化面接と合わせて確認してください。たとえば、データ課題に取り組む候補者に選択の理由を説明してもらい、その考え方を、統計、コード、モデリング、ニューラルネットワークに関するテストの結果と比較します。スコアだけで判断しないでください。関連する採用ニーズには、ETLテストと人工知能テストもご覧ください。
構造化面接の質問
小さな表から導かれた結論が妥当かどうか、どのように確認しますか？
統計的な考え方が明確か、提示されたデータに注意を払っているか、結果から言えることの限界を理解しているかを確認します。
特定の分析に向けて、コードを使って表をどのように整形・集計しますか？
Python、pandas、SQLでの手順と、結果の確認方法について、実践的に説明できるかを確認します。
予測モデルが指定されたタスクに役立つかどうか、どのように評価しますか？
モデル名だけを根拠にせず、モデルの結果とタスクに基づいて考察できるかを確認します。
公平性と配慮措置
問題には、センサーの測定値、配達、現地訪問、アンケートの回答数など、中立的なデータセットを使用します。単位はメートル法で、通貨記号や慣用句、地域・文化に関する知識は必要ありません。さまざまな背景の名前を使い、ライブラリのバージョンによって動作が異なるコードは避けています。また、計算用紙があれば解けるよう数値を設定しており、電卓は不要です。
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：受検者が200人に達した時点で信頼性を報告します。
テストの詳細
データサイエンティストが日々使う実務知識を、時間制限のある短いテストで確認します。統計を使ったデータの考察、表を整形・集計するPython、pandas、SQLの読解、予測モデルの構築と評価、ニューラルネットワークの学習が対象です。定義を問うのではなく、小さな表や混同行列、学習ログ、数行のコードを読み解く問題が多く含まれます。
- 問題は英語です。
- 使用可能な補助具：メモ用紙。
- 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）
Python, 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。
よくある質問
データサイエンステストでは何を測定しますか？+
統計的思考力、コードによるデータ加工、機械学習モデリング、ニューラルネットワークの学習を測定します。候補者は定義を答えるだけでなく、小さな表や混同行列、学習ログ、コードなどの実践的な問題に取り組みます。
データサイエンステストの形式を教えてください。+
テストは20問の選択式で、所要時間は10分です。Python、pandas、SQLの読解、表や混同行列の考察、予測モデルの評価、ニューラルネットワークの学習ログの読み解きなどが出題される場合があります。
データサイエンステストの対象者+
中級レベルのデータサイエンティスト、データ・分析アナリスト、予測・需要計画アナリスト、定量モデラー、機械学習エンジニアや研究者を対象としています。データからモデルを構築または解釈する職種でご利用ください。
データサイエンステストで、候補者は計算用紙を使えますか？+
はい。メモ用紙を使用できます。メモ用紙だけで解けるように数値が選ばれているため、電卓は必要ありません。候補者は、4問を4分で解く練習問題にも挑戦できます。
関連テスト
次回の採用でデータサイエンステストを活用しましょう
Freeプランには必須テスト5種が含まれ、有料プランにはすべてのテストライブラリが含まれます。