데이터 사이언스 채용 테스트
지원자가 데이터, 코드, 예측 모델, 신경망 학습을 어떻게 추론하는지 확인하세요.
- 10분
- 질문 20개
- 중급
- 객관식
- 영어 언어 설정의 문항
- 휴대폰 및 데스크톱
짧은 답변
데이터 사이언스 테스트는 데이터 과학자와 기타 중급 데이터 및 분석 직군의 채용을 위한 10분, 20문항 평가입니다. 통계적 추론, 코드 기반 데이터 가공, 머신러닝 모델링, 신경망 학습 능력을 평가합니다. 문항은 단순한 암기 여부가 아니라 실무 지식을 평가하기 위해 표, 혼동 행렬, 학습 로그, 코드 등의 예시를 활용합니다.
측정 항목
제한 시간 안에 통계적 추론, 코드 기반 데이터 가공, 머신러닝 모델링, 신경망 학습 능력을 평가합니다.
통계적 추론
작은 표나 혼동 행렬이 제시될 수 있는 문항을 통해 통계적으로 데이터를 추론하는 능력을 평가합니다.
코드 기반 데이터 가공
표를 변형하고 요약하는 Python, pandas, SQL 코드를 읽는 능력을 확인합니다.
머신러닝 모델링
데이터와 모델 결과에 관한 실무형 문항으로 예측 모델을 구축하고 평가하는 능력을 확인합니다.
신경망 학습
학습 로그가 제시될 수 있는 문항을 포함해 신경망 학습에 대한 이해도를 확인합니다.
문항 유형
객관식
지원자: 짧은 상황, 표 또는 문장을 읽고 정답을 하나 또는 모두 선택합니다.
확인할 수 있는 항목: 후보자가 내용을 알아보는 데 그치지 않고 실제로 적용할 만큼 충분히 이해하고 있는지 평가합니다.
10분 동안 문제 20개를 한 번에 하나씩 풉니다.
이 테스트에 적합한 직무
데이터 과학자, 데이터 및 분석 애널리스트, 예측 및 수요 계획 애널리스트, 정량 모델러, 머신러닝 엔지니어 및 연구원 등 데이터를 바탕으로 모델을 구축하거나 해석하는 직무에 적합합니다.
채용 과정에 이 테스트가 더해 주는 점
실무 추론 능력 확인
이력서는 경력을 설명하지만, 이 데이터 사이언스 테스트에서는 지원자가 데이터, 코드, 모델 결과, 학습 로그를 직접 살펴봅니다.
네 가지 역량 영역 평가
짧은 평가 하나로 통계적 추론, 코드 기반 데이터 가공, 예측 모델링, 신경망 학습 능력을 확인하세요.
핵심 역량을 먼저 확인하세요
10분 테스트로 일관된 신호를 확인한 뒤 업무 샘플이나 면접에 시간을 들일 수 있습니다.
후보자별 제공 항목
- 시험 내내 테스트 탭에 머물렀습니다
- 붙여넣은 답변 없음
- 일정한 속도로 답변함
점수, 프로필, 무결성 신호는 면접과 함께 검토할 참고 자료이며, 자동으로 채용을 결정하는 근거가 아닙니다.
문항 제공 방식 및 응시 무결성 신호
데이터 사이언스 테스트는 10분 동안 진행되며, 지원자는 이전 문항으로 돌아갈 수 없습니다. 응시할 때마다 방대한 문항 풀에서 다른 문항 세트가 선택되며, 문항 순서와 답변 선택지가 섞입니다. 브라우저에는 한 번에 한 문항씩 표시되고 정답은 HireValid 서버에 보관됩니다. 시간은 서버에서 관리하므로 페이지를 새로고침해도 남은 시간과 함께 같은 문항이 복원됩니다. 문항 텍스트는 복사하거나 선택할 수 없으며, 차단된 복사 시도는 타임라인에 기록됩니다. 개인별 초대 링크에는 만료일이 있으며, 완료한 테스트는 다시 응시할 수 없습니다. HireValid은 테스트 탭을 벗어난 시간, 답변란에 붙여넣은 내용, 문항을 읽을 수 있는 시간보다 빠르게 제출한 답변과 같은 신호를 기록합니다. Integrity Score와 증거 타임라인은 고용주가 검토하기 위한 자료이며, 시스템이 자체적으로 결정을 내리지는 않습니다. 지원자의 동의를 받으면 고용주가 무작위 시점에 웹캠 사진을 추가할 수 있습니다.
점수는 결정이 아닌 근거로 활용하세요
관련 업무 샘플 및 구조화된 면접과 함께 점수를 검토하세요. 예를 들어, 지원자에게 데이터 과제를 수행하며 선택한 방법을 설명해 달라고 한 뒤, 그 추론을 통계, 코드, 모델링, 신경망 영역에서 테스트가 제공하는 근거와 비교할 수 있습니다. 점수만으로 결정하지 마세요. 관련 채용 평가로는 ETL 테스트와 인공지능 테스트를 참고하세요.
구조화 면접 질문
작은 표가 누군가가 내린 결론을 뒷받침하는지 어떻게 확인하시겠습니까?
통계적 추론에 대한 명확한 접근 방식, 제시된 데이터에 대한 주의 깊은 검토, 결과가 뒷받침할 수 있는 범위의 한계를 살펴보세요.
특정 분석을 위해 코드를 사용해 표를 어떻게 변형하고 요약하시겠습니까?
Python, pandas 또는 SQL을 활용하는 단계와 결과를 확인하는 방법을 지원자가 실무적으로 설명하는지 살펴보세요.
예측 모델이 주어진 작업에 유용한지 어떻게 판단하시겠습니까?
모델 이름만 근거로 주장하는지보다 모델 결과와 작업의 목적에 따라 추론하는지 살펴보세요.
공정성 및 편의 제공
문항에는 센서 측정값, 배송 건수, 현장 방문 횟수, 설문 응답 수처럼 중립적인 데이터가 사용됩니다. 단위는 미터법을 따르며, 화폐 기호나 관용 표현, 지역 또는 문화에 관한 지식은 필요하지 않습니다. 다양한 배경의 이름을 사용하고, 라이브러리 버전에 따라 동작이 달라지는 코드는 피합니다. 메모지만으로 충분히 풀 수 있도록 수치를 선정해 계산기는 필요하지 않습니다.
편의 제공을 위해 후보자에게 추가 시간을 줄 수 있습니다. 결과는 사람이 검토할 참고 자료이며, 자동으로 의사결정을 내리는 데 사용되지 않습니다.
잠정적 수치입니다. 지원자 200명이 테스트를 완료한 후 신뢰도가 보고됩니다.
테스트 세부 정보
데이터 과학자가 매일 사용하는 실무 지식을 제한 시간 안에 짧게 확인합니다. 통계적으로 데이터를 추론하는 능력, 표를 변형하고 요약하는 Python, pandas, SQL 코드 읽기, 예측 모델 구축 및 평가, 신경망 학습 능력을 살펴봅니다. 정의를 묻기보다 작은 표, 혼동 행렬, 학습 로그 또는 몇 줄의 코드를 제시하고 이를 해석하게 하는 문항이 많습니다.
- 문항은 영어로 제공됩니다.
- 사용 가능한 도구: 풀이용 종이.
- 각 질문에는 순서대로 한 번씩 답하며, 이전 질문으로 돌아갈 수 없습니다.
- 시간제한 테스트 전에 연습 문제 4개를 4분 동안 풀어봅니다.
Python, pandas는 각 소유자의 상표입니다. HireValid은 해당 상표 소유자와 제휴 관계가 없으며, 이들의 보증을 받지 않습니다.
자주 묻는 질문
데이터 사이언스 테스트는 무엇을 평가하나요?+
통계적 추론, 코드 기반 데이터 가공, 머신러닝 모델링, 신경망 학습 능력을 평가합니다. 지원자는 정의를 암기해 답하는 데 그치지 않고 작은 표, 혼동 행렬, 학습 로그, 코드와 같은 실무 자료를 살펴봅니다.
데이터 사이언스 테스트는 어떤 형식으로 진행되나요?+
테스트는 객관식 20문항으로 구성되며 10분이 걸립니다. Python, pandas 또는 SQL 코드 읽기, 표나 혼동 행렬에 대한 추론, 예측 모델 평가, 신경망 학습 로그 분석 등이 문항에 포함될 수 있습니다.
누가 데이터 과학 테스트를 봐야 하나요?+
중급 데이터 과학자, 데이터 및 분석 애널리스트, 예측 및 수요 계획 애널리스트, 정량 모델러, 머신러닝 엔지니어 또는 연구원을 대상으로 합니다. 데이터를 바탕으로 모델을 구축하거나 해석하는 직무에 활용하세요.
데이터 사이언스 테스트에서 지원자가 메모지를 사용할 수 있나요?+
네. 계산을 위한 메모지를 사용할 수 있습니다. 숫자는 메모지만으로 충분히 계산할 수 있도록 선정되어 있어 계산기는 필요하지 않습니다. 응시자는 4분이 걸리는 4문항 연습 세트도 풀어볼 수 있습니다.
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Free 플랜에는 필수 테스트 5개이 포함됩니다. 유료 플랜에는 전체 시험 라이브러리이 포함됩니다.