El equipo de DevSkiller produce preguntas de entrevista de Ciencia de Datos para ayudar a los reclutadores que quieren contratar científicos de Datos. Nuestras pruebas están diseñadas para asegurar que usted encuentre el candidato perfecto a través de nuestra gama única de retos y preguntas.
Implementamos RealLifeTesting™ en nuestras preguntas de entrevistas de Ciencia de los Datos. Esta metodología está diseñada para simular escenarios del mundo real y presentar a los candidatos con problemas realistas para resolver. RealLifeTesting™ es un método pionero para el reclutamiento de desarrolladores. Permítanos ayudarle a encontrar su próximo científico de datos hoy, usando nuestra gama de preguntas de entrevista de Ciencia de Datos.
evaluando el conocimiento de Python 3.x, Pensamiento lógico, Secuencia, Habilidades blandas
Python | NumPy | Redes Convolucionales de Grafos - Implementa una simple Red Convolucional de Grafos.
evaluando el conocimiento de Python 3.x
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Python | FastAPI | Modelo de predicción - Expandir la aplicación actual FastAPI para permitir a los Científicos de Datos publicar sus modelos vía API, almacenarlos en una Base de Datos, visualizarlos y obtener algunas predicciones a partir de ellos, basados en un valor de entrada.
evaluando el conocimiento de Python 3.x
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Python | Analizador de fármacos - Eres miembro de un equipo de programación de biotecnología que se encarga de crear un sistema para los técnicos de laboratorio, que les ayudará en el análisis de fármacos. Tu objetivo es crear la aplicación que les permita introducir sus hallazgos en el sistema, proporcionar un análisis significativo y verificar la corrección de los datos que han enviado.
evaluando el conocimiento de Big Data, PySpark, Python
evaluando el conocimiento de SQL
Python | PySpark | Corporación de gestión de flotas - Detectar eventos de exceso de velocidad y verificar la corrección de un predictor existente.
evaluando el conocimiento de Python, Spark
Python | PySpark | Modelo de preferencia de clientes - Implementar una aplicación de ingeniería de datos para el preprocesamiento de datos de marketing.
evaluando el conocimiento de Keras, Aprendizaje automático, Python
Python | NLP, Keras | Análisis de sentimiento de las reseñas de los clientes - Realizar un análisis de sentimiento y etiquetado de las reseñas de los clientes de películas y aerolíneas, utilizando un modelo de red neuronal de múltiples salidas.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Aprendizaje por refuerzo
Python | PyTorch | Aprendizaje por refuerzo | Redes Q profundas - Completa la implementación del algoritmo DQN.
evaluando el conocimiento de Python
Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los registros.
evaluando el conocimiento de Scala
Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los troncos.
SQL | Catálogo de sellos | Los tres precios más altos - Seleccione tres sellos (precio y nombre) con el precio más alto.
Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.
evaluando el conocimiento de Python
Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, PyTorch
Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Completa la implementación de un modelo de entrenamiento.
evaluando el conocimiento de Python
Python | Informe de ventas de vehículos - Implementar una aplicación para crear informes basados en el almacén de datos de ventas de vehículos.
evaluando el conocimiento de Python
Python | Pandas | Un inicio de entrega de alimentos - Transformar una base de datos de pedidos reduciendo su dimensionalidad y creando una tabla analítica adicional.
evaluando el conocimiento de Python
Python | Creador de la base de clientes - Implementa la aplicación para recuperar los datos de contacto de los clientes de los mensajes de chat.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Python
Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementar 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
evaluando el conocimiento de *SQL
Python | NumPy | Procesamiento de datos de medición de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.
evaluando el conocimiento de SQL
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
evaluando el conocimiento de Python
Python | NumPy | Procesamiento de datos de medición de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Python
Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementar 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.
evaluando el conocimiento de Python
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Python
Extracción de datos de python, procesamiento - Completar y actualizar el código del programa que extrae los archivos PDF de procesos y los convierte a un formato específico para su visualización/salida.
evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Android
Android | Inicio de sesión en la red social - Implementa las secciones faltantes de LoginActivity y MainActivity, LoginManager y CredentialsStorage.
La fuerza impulsora de las preguntas de la entrevista de DevSkiller Data Science es la metodología RealLifeTesting™. Impulsa nuestro enfoque único para las pruebas de los desarrolladores. RealLifeTesting™ funciona en torno al principio de que para obtener lo mejor de un desarrollador, hay que presentarle retos similares a su trabajo diario. Utilizamos RealLifeTesting™ para simular el entorno de trabajo de un desarrollador y luego les planteamos retos realistas a superar. De esta manera, podemos ofrecerle una visión general de los puntos fuertes y débiles de un candidato a desarrollador desde la fase inicial de selección.
Despídanse de las interminables horas de pruebas monótonas en casa. En Devskiller, podemos ofrecerle una clara comprensión de los conocimientos de sus candidatos, la capacidad de codificación, el pensamiento crítico, y las habilidades de gestión del tiempo. Nuestro método de pruebas funciona de forma remota y eficiente, ahorrándole horas de tiempo y esfuerzo durante el proceso de reclutamiento.
La Ciencia de los Datos es una forma de tomar decisiones y hacer predicciones a través del análisis causal predictivo, así como el análisis prescriptivo y el aprendizaje automático. Las responsabilidades de un científico de datos incluyen el análisis exploratorio de datos, el aprendizaje automático y los algoritmos avanzados, y la ingeniería de productos de datos.
Las preguntas de la entrevista de DevSkiller's Data Science pueden ayudarte a reducir los candidatos que son los mejores pensadores críticos. Los científicos de datos necesitan poseer la habilidad de analizar objetivamente los datos que se les presentan antes de formar una opinión. El candidato de ciencias de los datos que elija para contratar tendrá que demostrar su competencia en la codificación y estar cómodo con una variedad de tareas de programación.
Será preferible que su candidato a Ciencias de la Información conozca varios lenguajes de programación, pero principalmente Python y R. Analizarán los datos a diario, por lo que tendrán que demostrar su competencia tanto en matemáticas como en estadística.
Finalmente, si tu candidato puede demostrar habilidad en el aprendizaje de la máquina, aprendizaje profundo o IA, entonces todo esto trabajará a su favor. Los avances en estas áreas están ocurriendo rápidamente, por lo que será ventajoso si su científico de datos está al día con los avances en la industria, para mantenerse a la vanguardia.
Algunos de nuestros clientes anteriores han creado sus propias preguntas para la entrevista, adaptadas a las necesidades de su negocio. ¿Quizás le gustaría hacer lo mismo?
Nuestra gama de pruebas de codificación de Ciencia de Datos puede ser alterada según sus necesidades. Elija la duración de la prueba que más le convenga, elija las preguntas más relevantes, e incluso altere el nivel de dificultad de cada prueba.
Las pruebas a distancia permiten evaluar convenientemente a los candidatos de todos los rincones del mundo. ¿Mencionamos que incluso puede observar los exámenes en tiempo real? Así es, puede elegir observar el rendimiento de cada candidato, incluso cuando están haciendo su prueba.
Para mejorar la experiencia del candidato durante nuestras pruebas en línea de Python, Devskiller ha implementado un IDE de Pycharm incorporado directamente en el navegador. Nuestro IDE de Pycharm, ya calentado y listo para usar, reducirá el tiempo durante las pruebas. Esto aumentará la experiencia del usuario para sus candidatos y ayudará a reducir la deserción de candidatos durante el proceso de contratación.
Los candidatos ya no tienen que clonar el código, ni esperar a que se instalen las dependencias o se construyan los índices. Pueden literalmente empezar a codificar en cuanto abren la invitación a la prueba. Esta característica única es solo una de las innovaciones que diferencian a DevSkiller TalentScore de la competencia en lo que respecta a la selección de desarrolladores.
Si aún no te convencen del todo las pruebas de codificación de la Ciencia de los Datos, mira lo que otros dicen de nosotros:
"Hemos reemplazado una solución interna de alto mantenimiento con DevSkiller. Nuestro proceso se ve igual, sin embargo, el producto nos da un mejor rendimiento. Los resultados también son mucho más fáciles de evaluar.
"DevSkiller" nos ayudó a ahorrar un tiempo precioso en el sitio para los solicitantes que ya son probables de ser aptos. Ahorramos 3 horas por candidato - ese fue el tiempo que pasamos con los solicitantes en una tarea técnica antes."
La metodología de RealLifeTestingTM está detrás de todas las preguntas de entrevista y pruebas de codificación de DevSkiller's Data Science. No usamos pruebas tradicionales de juego o rompecabezas algorítmicos que no evalúan con precisión lo bien que un desarrollador se desempeñará en el papel. En su lugar, utilizamos RealLifeTestingTM para recrear el entorno de trabajo cotidiano de un científico de datos y evaluarlos utilizando desafíos que reflejan los que suelen encontrar. RealLifeTestingTM nos proporciona a nosotros y a nuestros clientes una visión holística de todo el conjunto de habilidades de cada solicitante. Cuando los desafíos reflejan problemas reales, las respuestas reflejan lo bien que el candidato se las arreglará.
Las preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos esperan que los candidatos posean el pensamiento crítico necesario para determinar el mejor método para resolver los problemas que puedan encontrar. Los resultados se generan automáticamente y se evalúan en función de la capacidad del candidato para tomar decisiones y resolver problemas.
Una de las principales ventajas de las pruebas del DevSkiller es que las preguntas de la entrevista de Data Science son fácilmente accesibles en línea. Los reclutadores pueden enviar invitaciones a sus candidatos y luego las pruebas pueden ser tomadas desde cualquier lugar que elijan. Esto es un gran ahorro de tiempo, ya que los candidatos de Ciencias de la Información pueden enviar sus pruebas tan pronto como hayan terminado, sin tener que esperar a que se completen las pruebas internas.
Aún mejor es que nuestras pruebas también se evalúan automáticamente. Una vez que el candidato ha terminado, nuestro sistema se pone a trabajar en sus respuestas y luego produce un informe automatizado, no técnico, que detalla cómo se desempeñaron. Lo que significa que todo lo que el reclutador tiene que hacer es enviar las invitaciones y esperar los resultados.
Los candidatos a desarrolladores nos dicen que les encanta que nuestras pruebas se parezcan al trabajo real que hacen. Los desarrolladores a menudo se cansan de las pruebas de desarrollo que implican pruebas algorítmicas y tareas de recitación de patrones de codificación, ya que este método no les permite realmente mostrar sus habilidades. Una vez que se dan cuenta de que nuestras pruebas no siguen el mismo patrón, les gusta que se les dé la oportunidad de realizarlas.
Nuestros tests permiten a los candidatos trabajar en nuestro IDE de última generación en el navegador, o utilizar el suyo propio, y pueden realizar pruebas unitarias, de forma muy similar a como lo harían en su trabajo real. Los desarrolladores tienen la oportunidad de demostrar sus habilidades reales de desarrollo de software y de usar herramientas de codificación normales y convenciones que reflejen su trabajo. Es refrescante para los candidatos poder demostrar sus habilidades en un entorno justo.
Certificaciones de seguridad y cumplimiento. Nos aseguramos de que sus datos estén seguros y protegidos.
