DevSkiller TalentBoost-logoDevSkiller TalentScore-logoDevSkiller-logoTalentBoost-logoTalentScore-logo

Dataanalyse med Python online test

DevSkiller Data Analysis with Python online tests blev udarbejdet af vores professionelle team. Vores udvalg af online kodningstests er målrettet designet til at sikre, at du kæmper mod den rigtige kandidat. Vi har Dataanalyse med Python-tests til rådighed til en række forskellige stillinger.

DevSkiller online-tests er baseret på vores egen RealLifeTesting™-metode. Metoden fungerer ved at efterligne opgaver fra den virkelige verden, som dine kandidater sandsynligvis vil møde på deres første arbejdsdag. Det har aldrig været nemmere at finde din næste dataanalytiker med Python-færdigheder med DevSkiller-platformen og vores online kodningstests.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
120 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | Rapport om salg af køretøjer - Implementer en applikation til at oprette rapporter baseret på datalageret om salg af køretøjer.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
70 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Maskinlæring, Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | DNA Analyzer | Opret og rens DNA-strenge - Implementer 2 metoder i Python, der opretter og renser DNA-strenge.

Python
JUNIOR
Testede færdigheder
Varighed
49 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Maskinlæring

Programmeringsopgave - Niveau:

Python | DNA Analyzer - Implementer en metode i Python, der genererer en statistisk DNA-rapport.

NumPy
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
80 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om *SQL

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | NumPy | Databehandling af flymålinger - Komplet databehandlingsprogram, der aggregerer og komprimerer datastrømme ved hjælp af NumPy, Python og Data Analysis.

Python
JUNIOR
Testede færdigheder
Varighed
54 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om SQL

Programmeringsopgave - Niveau:

Python | DNA Analyzer - Implementer en metode i Python, der genererer en statistisk DNA-rapport.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
70 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | NumPy | Databehandling af flymålinger - Komplet databehandlingsprogram, der aggregerer og komprimerer datastrømme ved hjælp af NumPy, Python og Data Analysis.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
80 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Maskinlæring, Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | DNA Analyzer | Opret og rens DNA-strenge - Implementer 2 metoder i Python, der opretter og renser DNA-strenge.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
80 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Maskinlæring, Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python Data Extraction, Processing - Færdiggør og opdaterer koden til programmet, der udtrækker og behandler PDF-filer og konverterer dem til et bestemt format til visning/output.

Python
JUNIOR
Testede færdigheder
Varighed
66 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Python

Programmeringsopgave - Niveau:

Python | Student Details Application - Udfyld de manglende dele og opdater koden, hvor det er nødvendigt for at få alle enhedstests til at bestå.

Python
MIDDLE
Testede færdigheder
Varighed
44 minutter max.
Evaluering
Automatisk
Testoversigt

Spørgsmål efter valg

vurdering af viden om Python

Programmeringsopgave - Niveau: Medium

Python | Django| Web Scraper med frekvensanalyse - Retter koden og bygger funktioner for at få alle enhedstests til at bestå for en Word Scraping-applikation.

Anbefalede roller til vores online test i dataanalyse med Python

  • Junior Python-udvikler
  • Midt Python-udvikler
  • Senior Python-udvikler
  • Dataforsker
  • Softwareingeniør
  • Junior dataanalytiker
  • Dataanalytiker i midten
  • Senior dataanalytiker

Sådan fungerer dine online test i dataanalyse med Python

Alle DevSkiller online kodetests er baseret på RealLifeTesting™-metoden, som går dybere end akademisk viden. Denne metodologi er ulig alle andre tekniske screeningsværktøjer, fordi kandidaten bliver sat til at udføre arbejde i den virkelige verden i testen. Få en klar forståelse af din kandidats viden, kodningsevner, kritisk tænkning og tidsstyring.

Vigtigste funktioner

  • Test kandidaternes kodningsevne, ikke kun deres akademiske viden
  • Overvåg i realtid, mens kandidaten gennemfører testen
  • RealLifeTesting™-metodologien giver en bedre brugeroplevelse, hvor kandidaterne kan bruge deres egen IDE, klone til Git, køre enhedstests og få adgang til Stack Overflow/GitHub/Google til research
  • Et stringent værktøj til bekæmpelse af plagiat, der sammenligner svarene med alle svar, der er indsendt i systemet, og som understøttes af avanceret identifikation af placering.
  • Klare og præcise automatiserede resultater, som ikke-tekniske rekrutteringsfolk kan forstå
  • Dataanalyse med Python online test for alle niveauer af anciennitet

Færdigheder, der er omfattet af vores test i dataanalyse med Python

  • Dataanalyse med python
  • Datalogi
  • Python
  • SQL
  • SQLite
  • Maskinlæring
  • Python 3.x
  • Django
  • Web scraping

Hvad du skal kigge efter hos dataanalytikere

Dataanalyse er processen med at rense, omdanne og modellere data for at afdække vigtige oplysninger, der kan bruges til at træffe forretningsmæssige beslutninger. Det giver værdifuld indsigt, der bidrager til virksomhedens vækst og udvikling. Python er et af de mest populære programmeringssprog i verden i dag. Det blev først udgivet i 1991 og voksede i popularitet på grund af sin enkelhed og kraft.

Når du kontrollerer din dataanalytikers Python-færdigheder, er det vigtigt at fastslå, hvilken kommerciel erfaring (hvis nogen) de har med programmeringssproget. Derudover er det vigtigt, at du får en forståelse af din kandidats viden om de forskellige Python-biblioteker, og hvorfor de er så vigtige. Endelig er det vigtigt at afdække kandidatens kendskab til Python-rammer som Django, Flask, Bottle, Tornado eller web2py for at afgøre, om han/hun er egnet til jobbet.

Leder du efter noget andet?

Kan du lide udseendet af vores online test i dataanalyse med Python, men har du brug for mere? Vi har styr på det! Med vores online opgaveguide kan du oprette brugerdefinerede tests ved hjælp af din egen kodebase. Disse tests kan tilpasses fuldt ud. Du kan selv vælge testens længde og omfang, sværhedsgrad og spørgsmålstyperne, dvs. akademiske spørgsmål, kodelukninger osv. Det har aldrig været nemmere at finde din næste dataanalytiker med Python-færdigheder med DevSkiller.

Vil du have bevis på, at vores test af dataanalyse med Python faktisk virker?

Beslutningen om at indføre et nyt værktøj i din virksomheds proces er en stor beslutning, som ikke bør tages let. At lytte til os er én ting, men hvis du virkelig ønsker at finde ud af, hvordan vores Dataanalyse med Python-tests fungerer, så skal du bare lytte til en af vores tilfredse kunder:

Criteo:

Criteo er en global leder inden for commerce marketing. Deres annonceløsninger gør det muligt for B2B-virksomheder at opbygge personlige annoncekampagner, der er målrettet de rigtige leads inden for detailhandel, rejser, finansielle tjenesteydelser, bilindustrien og uddannelse.

Criteo ansætter hvert år ca. 100 tekniske medarbejdere. I betragtning af omfanget af deres rekrutteringsbehov havde Criteo brug for en yderst effektiv løsning, der kan følge med deres ansættelseshastighed. De havde også brug for en standardiseret proces til vurdering af tekniske færdigheder, som kan bruges på tværs af deres teams på 15 lokationer.

Før vi implementerede DevSkiller, sendte Criteo deres tekniske kandidater (undtagen R&D) et casestudie, som de skulle gennemføre hjemme. Denne opgave blev først brugt, før man gennemførte et interview med teamet. Criteo stod over for mange udfordringer, herunder umuligheden af at spore færdiggørelsen af casestudiet, begrænset indsigt i resultaternes validitet, men vigtigst af alt en forsinkelse i ansættelsesprocessen på grund af spildt tid og unødvendige interviews.

Løsningen? Implementering af DevSkiller.

"Vi bruger DevSkiller på 15 steder i vores tre regioner (USA/APAC/EMEA). Vi har 7 hyppige brugere i TA (rekrutteringsansvarlige) på tværs af vores regioner, og vores tekniske hiring manager-brugere skifter afhængigt af de aktuelle behov. Mere end 30 har logget ind på platformen en gang for at gennemgå en opgave eller oprette en test." Julien Gauthiez - Talent Acquisition Manager EMEA hos Criteo

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er RealLifeTestingTM?

RealLifeTestingTM-metodologien er grundlaget for alle DevSkiller Data Analysis with Python online tests. Den går ud over spil og algoritmepuslespil for at give et 360-graders overblik over en udviklers færdigheder. Kernen i RealLifeTestingTM udspringer af den overbevisning, at den bedste måde at evaluere en udviklers udviklingsfærdigheder på er med en arbejdsprøveprøve, der afspejler det faktiske udviklingsarbejde, som de vil udføre.

Vores test i dataanalyse med Python kræver, at kandidaterne bygger komplette projekt-apps eller tilføjer funktioner til eksisterende apps, ligesom de vil gøre, når de er blevet ansat. For at gøre dette skal de vise deres viden om kodning, in stack-ressourcer, ressourcer som Stack Overflow til at finde løsninger og beslutningstagning for at finde den bedste måde at løse de problemer, de støder på. De resultater, du ser, viser kandidatens kodningsfærdigheder, beslutningstagning, renhed i koden og problemløsningsevner.

Hvordan tager kandidaterne en prøve i dataanalyse med Python?

Devskiller's Data Analysis with Python online tests kan tages hvor som helst i verden. Det eneste, rekrutteringsvirksomheden skal gøre, er at sende kandidaten en invitation til en test. Disse invitationer kan indstilles til at være tilgængelige i et bestemt tidsrum. Kandidaterne kan derefter starte testen, når de ønsker det, uanset hvor de ønsker det. har mulighed for at bruge vores state of the art IDE i browseren eller færdiggøre projektet i deres foretrukne IDE og derefter klone projektet til GIT. Under hele testen kan kandidaterne køre enhedstests for at sikre, at deres løsninger fungerer, som de skal. Testen varer i et bestemt tidsrum. Når tidsgrænsen er udløbet, evalueres testen automatisk, og rapporten sendes til rekrutteringsmedarbejderen.