DevSkillers team producerer spørgsmål til Data Science-interviews for at hjælpe rekrutteringsfolk, der ønsker at ansætte Data scientists. Vores tests er designet til at sikre, at du finder den perfekte kandidat gennem vores unikke udvalg af udfordringer og spørgsmål.
Vi implementerer RealLifeTesting™ i vores spørgsmål til datalogiinterviews. Denne metode er designet til at simulere scenarier fra den virkelige verden og præsentere kandidaterne for realistiske problemer, som de skal løse. RealLifeTesting™ er en banebrydende metode til rekruttering af udviklere. Lad os hjælpe dig med at finde din næste Data scientist i dag ved hjælp af vores udvalg af Data Science-interviewspørgsmål.
vurdering af viden om Python 3.x, Logisk tænkning, Sekvens, Bløde færdigheder
Python | NumPy | Graph Convolutional Networks - Implementer et simpelt Graph Convolutional Network.
vurdering af viden om Python 3.x
vurdering af viden om Python 3.x
Python | FastAPI | Prediction model - Udvid den nuværende FastAPI-applikation til at lade dataloger sende deres modeller via API, gemme dem i en database, se dem og få nogle forudsigelser ud af dem baseret på en inputværdi.
vurdering af viden om Python 3.x
vurdering af viden om Python 3.x
Python | Drug Analyzer - Du er medlem af et bioteknologisk programmeringsteam, der er ansvarlig for at skabe et system til laboratorieteknikere, som skal hjælpe dem med at analysere lægemidler. Dit mål er at skabe den applikation, der vil lade dem indtaste deres resultater i systemet, give en meningsfuld analyse og verificere korrektheden af de data, de har sendt.
vurdering af viden om Store data, PySpark, Python
vurdering af viden om SQL
Python | PySpark | Fleet management corporation - Registrerer hastighedsoverskridelser og verificerer korrektheden af en eksisterende forudsigelse.
vurdering af viden om Python, Gnist
Python | PySpark | Customer Preference Model - Implementer en datateknisk applikation til forbehandling af markedsføringsdata.
vurdering af viden om Keras, Maskinlæring, Python
Python | NLP, Keras | Sentimentanalyse af kundeanmeldelser - Udfør en sentimentanalyse og tagging af kundeanmeldelser af film og flyselskaber ved hjælp af en neuronal netværksmodel med flere output.
vurdering af viden om Maskinlæring, Forstærkningsindlæring
Python | PyTorch | Reinforcement Learning | Deep Q-Network - Færdiggør implementeringen af DQN-algoritmen.
vurdering af viden om Python
Python | PySpark | ML Logs Transformer - Færdiggør implementeringen af logtransformationspipeline.
vurdering af viden om Scala
Scala | Spark | ML Logs Transformer - Færdiggør implementeringen af loggenes transformationspipeline.
SQL | Frimærkekatalog | De tre højeste priser - Vælg tre frimærker (pris og navn) med den højeste pris.
Python | Pandas | HTML table parser - Implementer en funktion til at konvertere HTML-tabellen til en CSV-fil.
vurdering af viden om Python
Python | Pandas | HTML table parser - Implementer en funktion til at konvertere HTML-tabellen til en CSV-fil.
vurdering af viden om Maskinlæring, PyTorch
Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Færdiggør implementeringen af en modeltræningspipeline.
vurdering af viden om Python
Python | Rapport om salg af køretøjer - Implementer en applikation til at oprette rapporter baseret på datalageret om salg af køretøjer.
vurdering af viden om Python
Python | Pandas | En startupvirksomhed, der leverer mad - Omdan en database med ordrer ved at reducere dens dimensionalitet og oprette en ekstra analytisk tabel.
vurdering af viden om Python
Python | Client Base Creator - Implementer programmet til at hente kundens kontaktdata fra chatbeskederne.
vurdering af viden om Maskinlæring, Python
Python | DNA Analyzer | Opret og rens DNA-strenge - Implementer 2 metoder i Python, der opretter og renser DNA-strenge.
vurdering af viden om Maskinlæring
Python | DNA Analyzer - Implementer en metode i Python, der genererer en statistisk DNA-rapport.
vurdering af viden om *SQL
Python | NumPy | Databehandling af flymålinger - Komplet databehandlingsprogram, der aggregerer og komprimerer datastrømme ved hjælp af NumPy, Python og Data Analysis.
vurdering af viden om SQL
Python | DNA Analyzer - Implementer en metode i Python, der genererer en statistisk DNA-rapport.
vurdering af viden om Python
Python | NumPy | Databehandling af flymålinger - Komplet databehandlingsprogram, der aggregerer og komprimerer datastrømme ved hjælp af NumPy, Python og Data Analysis.
vurdering af viden om Maskinlæring, Python
Python | DNA Analyzer | Opret og rens DNA-strenge - Implementer 2 metoder i Python, der opretter og renser DNA-strenge.
vurdering af viden om Python
Python | DNA Analyzer - Implementer en metode i Python, der genererer en statistisk DNA-rapport.
vurdering af viden om Maskinlæring, Python
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.
vurdering af viden om Maskinlæring, Android
Android | Login på sociale netværk - Implementer manglende sektioner af LoginActivity og MainActivity, LoginManager og CredentialsStorage.
Drivkraften bag DevSkiller Data Science-interviewspørgsmålene er RealLifeTesting™-metoden. Den er drivkraften bag vores unikke tilgang til test af udviklere. RealLifeTesting™ fungerer ud fra princippet om, at for at få det bedste ud af en udvikler skal du stille dem over for udfordringer, der ligner deres daglige arbejde. Vi bruger RealLifeTesting™ til at simulere en udviklers arbejdsmiljø og stiller dem derefter realistiske udfordringer, som de skal overvinde. På den måde kan vi give dig et grundigt overblik over en udviklerkandidats styrker og svagheder allerede i den indledende screeningsfase af rekrutteringen.
Sig farvel til endeløse timer med monotone, interne tests. Hos Devskiller kan vi give dig en klar forståelse af dine ansøgeres viden, kodningsevne, kritiske tænkning og tidsstyringsevner. Vores testmetode fungerer på afstand og effektivt, hvilket sparer dig for mange timers tid og kræfter i løbet af rekrutteringsprocessen.
Data Science er en måde at træffe beslutninger og forudsigelser på ved hjælp af forudsigende kausalanalyser, såvel som præskriptive analyser og maskinlæring. En datavidenskabsmands ansvarsområder omfatter bl.a. at se på udforskende dataanalyse, maskinlæring og avancerede algoritmer samt dataproduktudvikling.
DevSkillers spørgsmål til Data Science-interviews kan hjælpe dig med at finde frem til de kandidater, der er de bedste kritiske tænkere. Data scientists skal have evnen til objektivt at analysere de data, der præsenteres for dem, før de danner sig en mening. Den Data Science-kandidat, du vælger at ansætte, skal vise deres færdigheder i kodning og være fortrolig med en række programmeringsopgaver.
Det vil være at foretrække, hvis din Data Science-kandidat er fortrolig med forskellige programmeringssprog, men primært Python og R. De vil analysere data på daglig basis, så de skal demonstrere deres færdigheder i både matematik og statistik.
Hvis din kandidat kan demonstrere evner inden for maskinlæring, deep learning eller kunstig intelligens, vil det alt sammen være en fordel for ham/hende. Fremskridt på disse områder sker hurtigt, så det vil være en fordel, hvis din datalog er opdateret med fremskridt i branchen, så han/hun kan være på forkant med udviklingen.
Nogle af vores tidligere kunder har skabt deres egne interviewspørgsmål, der er skræddersyet til deres virksomheds behov. Måske har du lyst til at gøre det samme?
Vores udvalg af kodningstest til datalogi kan tilpasses til dine behov. Vælg en testvarighed, der passer dig bedst, vælg hvilke spørgsmål der er mest relevante, og ændr endda sværhedsgraden for hver test.
Fjerntest betyder, at du nemt kan vurdere kandidater fra alle hjørner af kloden. Fik vi nævnt, at du endda kan observere testene i realtid? Det er rigtigt, du kan vælge at observere, hvor godt hver enkelt kandidat klarer sig, selv mens de tager deres test!
For at forbedre kandidaternes oplevelse under vores online Python-tests har Devskiller implementeret et indbygget Pycharm IDE direkte i browseren. Vores allerede opvarmede, klar til brug Pycharm IDE vil reducere tiden under testen. Dette vil øge brugeroplevelsen for dine kandidater og bidrage til at reducere kandidaternes frafald i løbet af ansættelsesprocessen.
Kandidaterne behøver ikke længere at klone koden, vente på at afhængighederne installeres eller indeksene bygges. De kan bogstaveligt talt begynde at kode, så snart de åbner testinvitationen. Denne unikke funktion er blot en af de innovationer, der adskiller DevSkiller TalentScore fra konkurrenterne, når det gælder screening af udviklere.
Hvis du stadig ikke er helt overbevist om vores kodningstests inden for datalogi, kan du se, hvad andre siger om os:
"Vi har erstattet en intern løsning, der krævede meget vedligeholdelse, med DevSkiller. Vores proces ser ud som den samme, men produktet giver os en bedre ydeevne. Resultaterne er også langt nemmere at vurdere.
"DevSkiller hjalp os med at spare kostbar tid på stedet for ansøgere, der allerede nu er sandsynlige at passe ind. Vi sparer 3 timer pr. kandidat - det var den tid, vi før brugte med ansøgere på en teknisk opgave."
RealLifeTestingTM-metodologien ligger bag alle DevSkillers Data Science-interviewspørgsmål og kodningstests. Vi bruger ikke traditionelle spillignende quizzer eller algoritmiske puslespil, som ikke præcist vurderer, hvor godt en udvikler rent faktisk vil klare sig i rollen. I stedet bruger vi RealLifeTestingTM til at genskabe en Data scientists daglige arbejdsmiljø og vurdere dem ved hjælp af udfordringer, der afspejler dem, de normalt møder. RealLifeTestingTM giver os og vores kunder et holistisk overblik over hver enkelt ansøgers samlede færdigheder. Når udfordringerne afspejler virkelige problemer, afspejler svarene, hvor godt kandidaten vil klare sig.
Vores spørgsmål til datavidenskabsinterviews forventer, at kandidaterne har den kritiske tænkning, der er nødvendig for at finde den bedste metode til at løse de problemer, de måtte støde på. Resultaterne genereres automatisk og vurderes ud fra kandidatens beslutningstagning og problemløsningsevne.
En af de største fordele ved DevSkiller-test er, at vores spørgsmål til Data Science-interviews er let tilgængelige online. Rekrutteringsansvarlige kan sende testinvitationer til deres kandidater, og så kan selve testene tages hvor som helst fra de ønsker det. Dette er en stor tidsbesparelse, da dine Data Science-kandidater kan sende deres test tilbage, så snart de er færdige, og du behøver ikke længere vente på, at de interne tests bliver afsluttet.
Endnu bedre er det, at vores tests også vurderes automatisk. Når kandidaten er færdig, går vores system i gang med at behandle deres svar og udarbejder derefter en automatiseret, ikke-teknisk rapport, der beskriver, hvordan de har klaret sig. Det betyder, at alt, hvad rekrutteringsmedarbejderen skal gøre, er at sende invitationerne ud og afvente resultaterne.
Den feedback, vi får fra kandidater, er, at de er glade for, hvor tæt vores tests ligner det arbejde, de udfører i virkeligheden. Udviklere bliver ofte trætte af udviklertests, der involverer algoritmiske tests og opgaver, hvor de skal opremse kodningsmønstre, da denne metode ikke giver dem mulighed for virkelig at vise deres færdigheder frem. Når de først indser, at vores tests ikke følger det samme mønster, glæder de sig over at få chancen for at udføre dem.
Vores tests giver kandidaterne mulighed for at arbejde i vores avancerede IDE i browseren eller bruge deres eget, og de kan køre enhedstests, ligesom de ville gøre i deres rigtige arbejde. Udviklerne får en chance for at bevise deres faktiske færdigheder inden for softwareudvikling og for at bruge normale kodningsværktøjer og konventioner, der afspejler deres arbejde. Det er forfriskende for kandidaterne at kunne bevise deres færdigheder i en fair ramme.
Sikkerhedscertificeringer og overholdelse. Vi sørger for, at dine data er sikre og beskyttede.
