Testes de avaliação em dados e análise para contratação
Compare 22 testes de avaliação de dados e análise de nível intermediário para cargos nas áreas de análise, estatística, preparação e visualização de dados e plataformas usadas por analistas.
A resposta curta
Esses 22 testes intermediários de múltipla escolha avaliam habilidades em estatística, preparação e análise de dados, visualização e plataformas de dados. São adequados para empregadores que contratam analistas, cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores de BI e de relatórios, além de outras funções que trabalham com dados. Use testes relacionados às atividades da função e trate os resultados como evidências a serem analisadas por uma pessoa.
22 testes
Análise de dados com R
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwareAnálise de dados no Amazon Web Services (AWS)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoAnálise de dados no Azure
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwareAnálise de dados no Excel
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwareAnálise de dados no Google Cloud Platform (GCP)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoAnálise exploratória de dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoApache Spark para engenheiros de dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoCiência de dados
10 minutos · 20 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoConceitos de modelagem de dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoExtração, transformação e carregamento de dados (ETL)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoFundamentos de estatística e probabilidade
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoMatplotlib
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoNarrativa com dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoNumPy
10 minutos · 16 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoPandas
12 minutos · 18 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwarePower BI
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoPreparação de dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoPySpark
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwareSnowflake
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades com softwareTableau
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoTomada de decisão baseada em dados
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoTrabalho com dados
10 minutos · 12 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeTestes por categoria
- Habilidades específicas da função (9 testes)
- Habilidades de programação (7 testes)
- Habilidades com software (6 testes)
O que os testes de dados e análise avaliam
Os 22 testes se concentram em habilidades intermediárias ao longo do fluxo de trabalho com dados. Para raciocínio estatístico e interpretação de padrões, considere Fundamentos de estatística e probabilidade ou Análise exploratória de dados. Ciência de dados abrange raciocínio estatístico, preparação e transformação de dados com código, modelagem de machine learning e treinamento de redes neurais.
Para preparar conjuntos de dados, Preparação e transformação de dados avalia análise, limpeza, reorganização, junção e verificação de dados. Extração, transformação e carregamento de dados (ETL) se concentra em projetar e executar cargas, verificar resultados e garantir a confiabilidade dos pipelines. Conceitos de modelagem de dados abrange relacionamentos, chaves, normalização e modelos nos níveis conceitual, lógico e físico.
Outros testes abordam uma linguagem, biblioteca ou plataforma específica. Bibliotecas individuais de Python têm testes próprios, como NumPy para arrays e Matplotlib para visualização de dados. Snowflake abrange a estrutura do data warehouse, SQL, carregamento de dados e otimização de desempenho. Outros testes se concentram na interpretação de dados e na comunicação de decisões, como Tomada de decisão baseada em dados e Storytelling com dados. Cada teste dura 10 minutos, exceto Pandas, que dura 12 minutos. Todos usam questões de múltipla escolha.
Escolha testes de acordo com as atividades da função
Escolha a avaliação de acordo com as tarefas e ferramentas mencionadas para a função. Para engenheiros de dados e engenheiros de analytics que criam ou mantêm pipelines Spark, Apache Spark para engenheiros de dados avalia tarefas Spark, transformações de DataFrame, otimização e streaming. PySpark é indicado para funções que exigem habilidades intermediárias em PySpark, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Para trabalhar com dados tabulares em Python, Pandas avalia a leitura e a escrita de código para selecionar, limpar, combinar e resumir dados.
Para analistas que preparam ou analisam dados em uma plataforma de nuvem específica, escolha a avaliação correspondente: Análise de dados no Amazon Web Services (AWS), Análise de dados no Azure ou Análise de dados no Google Cloud Platform (GCP). Cada teste é voltado a atividades de nível intermediário com os serviços de analytics da plataforma.
Para funções de geração de relatórios, Power BI avalia o serviço, o Power Query, modelos de dados, DAX e elementos visuais de relatórios. Tableau abrange preparação de dados, cálculos, gráficos e painéis interativos. Para funções que transformam dados de planilhas em números e gráficos, Análise de dados no Excel é uma opção direta. Esses testes são de nível intermediário. Escolha-os quando a função exigir esse nível e as atividades mencionadas.
Combine avaliações de acordo com a função
Use um pequeno conjunto de testes que cubra partes diferentes da função, em vez de várias avaliações da mesma tarefa. Uma função de analista de dados que envolve explorar conjuntos de dados e apresentar descobertas pode combinar Análise exploratória de dados com Storytelling com dados. Se o trabalho também usa uma ferramenta específica para gerar relatórios, inclua a avaliação correspondente, como Power BI ou Tableau, em vez de testar plataformas sem relação com a função.
Para um engenheiro de dados que trabalha com pipelines, combine Preparação e transformação de dados com o teste de ETL ou Spark relevante. Inclua Conceitos de modelagem de dados se a função também envolver criar ou revisar estruturas de dados. Uma função que usa dados para orientar decisões de negócios pode exigir Tomada de decisão baseada em dados, enquanto uma função que cria modelos pode exigir Ciência de dados ou Fundamentos de estatística e probabilidade.
Todas são avaliações de nível intermediário, portanto não diferenciam níveis iniciantes e avançados. Mantenha a combinação relacionada às atividades e ferramentas específicas exigidas pela função. Analise cada resultado como evidência das habilidades avaliadas, junto com as demais informações do processo seletivo. Uma pontuação é um sinal a ser considerado por uma pessoa, não uma nota de corte nem uma decisão por si só.
Equidade nas questões
Os testes usam diferentes medidas de proteção, adequadas ao conteúdo de cada um. Muitos usam exemplos neutros, como pedidos, leituras de sensores, remessas, visitas ou respostas a pesquisas, e nomes de diferentes origens. As questões evitam símbolos monetários, expressões idiomáticas, esportes e conhecimentos locais quando esses detalhes não são necessários. A linguagem simples ajuda a manter o foco na habilidade avaliada, e não na fluência em inglês ou na velocidade de leitura.
As avaliações com foco em código usam trechos curtos e procuram evitar comportamentos que variam entre versões de software ou produtos. Algumas especificam as configurações ou os comportamentos dos quais uma questão depende. Análise de dados usando R mostra cada pequeno conjunto de dados na própria questão, enquanto as questões de Google Cloud incluem as tabelas, consultas ou estatísticas necessárias. As questões sobre estatística explicam a notação quando ela é usada e fornecem os valores necessários das tabelas. Os gráficos e as questões visuais usam rótulos, valores, marcadores, padrões ou estilos de linha, em vez de depender apenas das cores.
Os recursos de acessibilidade prática variam de acordo com o teste. Vários testes, incluindo ETL e R, permitem que todos os candidatos usem papel para rascunho. Fundamentos de estatística e probabilidade e Trabalho com dados também oferecem uma calculadora a todos os candidatos. Excel, Power BI e Tableau exigem que os candidatos usem um computador para que os gráficos e as tabelas sejam grandes o bastante para ler. Confira os detalhes de cada teste ao escolher as avaliações e interprete cada resultado no contexto.
Perguntas frequentes
Quais testes de dados e análise são adequados para uma função de analista de dados?+
Escolha com base nas atividades da função. Análise exploratória de dados avalia a leitura e a síntese de dados com estatísticas e gráficos. Preparação e transformação de dados abrange a preparação dos dados, enquanto Storytelling com dados se concentra em gráficos, elementos visuais, descobertas e decisões. Inclua um teste de ferramenta somente quando o trabalho exigir essa ferramenta, como Power BI ou Tableau para painéis, ou Análise de dados usando R para análise em R.
Os testes de avaliação de dados e análise são para iniciantes ou para níveis avançados?+
Os 22 testes são de nível intermediário, e nenhum tem uma versão para iniciantes ou avançada. Para funções de entrada de dados ou assistente de dados, Trabalho com dados é a opção mais próxima: abrange como manter os dados limpos e consistentes, análise básica e leitura de gráficos.
Como os empregadores devem combinar os testes de dados e análise?+
Escolha avaliações que cubram responsabilidades diferentes da função. Por exemplo, um analista que explora dados e apresenta descobertas pode fazer Análise exploratória de dados e Storytelling com dados. Para trabalhar com pipelines, combine uma avaliação relevante de ETL ou Spark com Preparação e transformação de dados e inclua Conceitos de modelagem de dados quando a modelagem fizer parte do trabalho.
Quais testes de dados não exigem conhecimento de uma ferramenta de software específica?+
Tomada de decisão baseada em dados não exige conhecimento de uma ferramenta de software específica, e Storytelling com dados não menciona nenhum software específico. Análise exploratória de dados não apresenta código, e Trabalho com dados não exige conhecimento de ferramentas ou produtos. Esses testes são adequados para funções em que as ferramentas variam, enquanto os testes de plataforma são indicados para funções relacionadas a um produto específico.
Quanto tempo duram os testes de dados e análise?+
Cada teste dura 10 minutos, exceto Pandas, que dura 12. Todos usam questões de múltipla escolha, e um conjunto de três leva cerca de 30 a 32 minutos. Cinco testes exigem um computador, e não um celular. Entre eles estão Pandas e Análise de dados usando R.
Como os testes de dados e análise levam a equidade em consideração?+
Os detalhes sobre equidade variam de acordo com a avaliação, mas muitas usam dados neutros e linguagem simples, além de evitar conhecimentos locais ou culturais desnecessários. Os gráficos são descritos ou identificados com rótulos para que as respostas não dependam apenas das cores. Vários testes permitem que todos os candidatos usem papel para rascunho, e o teste de estatística oferece uma calculadora na tela.
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