Las pruebas en línea de Ciencia de Datos de DevSkiller fueron formuladas por nuestro equipo de expertos para ayudarle a realizar pruebas para puestos junior, intermedios y senior. Nuestros tests online de Data Science son perfectos tanto para la selección técnica como para las entrevistas online.
Los tests online de DevSkiller Data Science se basan en la metodología RealLifeTesting™. Esta tecnología le permite reducir su búsqueda y contratar al candidato con el conjunto de habilidades adecuado mediante la simulación de escenarios de trabajo del mundo real.
¿No encuentra lo que busca? Pruebe con estos:
Preguntas sobre programación en Python 3.X
Prueba de aprendizaje automático para responsables de recursos humanos
evaluar los conocimientos de Python 3.x, Pensamiento lógico, Secuencia, Habilidades sociales
Python | NumPy | Redes Convolucionales de Grafos - Implementa una simple Red Convolucional de Grafos.
evaluar los conocimientos de Python, Chispa
Python | PySpark | Modelo de preferencias del cliente - Implementar una aplicación de Ingeniería de Datos para el preprocesamiento de datos de marketing.
evaluar los conocimientos de Python
Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completar la implementación de la tubería de transformación de logs.
evaluar los conocimientos de Scala
Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completa la implementación del pipeline de transformación de logs.
SQL | Catálogo de sellos | Los tres precios más altos - Seleccionar tres sellos (precio y nombre) con el precio más alto.
Python | Pandas | HTML table parser - Implementar una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.
evaluar los conocimientos de Python
Python | Pandas | HTML table parser - Implementar una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.
evaluar los conocimientos de Python
Python | Informe de ventas de vehículos - Implemente una aplicación para crear informes basados en el almacén de datos de ventas de vehículos.
evaluar los conocimientos de Python
Python | Pandas | Una startup de reparto de comida - Transformar una base de datos de pedidos reduciendo su dimensionalidad y creando una tabla analítica adicional.
evaluar los conocimientos de Python
Python | Client Base Creator - Implementar la aplicación para recuperar los datos de contacto del cliente de los mensajes de chat.
evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Python
Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementa 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.
evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
evaluar los conocimientos de *SQL
Python | NumPy | Procesamiento de datos de mediciones de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.
evaluar los conocimientos de SQL
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
evaluar los conocimientos de Python
Python | NumPy | Procesamiento de datos de mediciones de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.
evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Python
Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementa 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.
evaluar los conocimientos de Python
Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.
Cada prueba en línea de DevSkiller Data Science está impulsada por la metodología RealLifeTesting™. Esta tecnología interna pone a prueba a los candidatos con escenarios de trabajo reales con los que probablemente se encontrarían en su primer día de trabajo. Lo que hace única a esta metodología es que proporciona información sobre las habilidades prácticas de codificación, el pensamiento crítico y la gestión del tiempo del candidato, en lugar de centrarse en los conocimientos académicos.
La ciencia de datos se utiliza principalmente para tomar decisiones y hacer predicciones mediante el uso de análisis causales predictivos, análisis prescriptivos y aprendizaje automático. Un científico de datos es responsable del análisis exploratorio de datos, el aprendizaje automático y los algoritmos avanzados, y la ingeniería de productos de datos.
Ante todo, los científicos de datos deben ser pensadores críticos para analizar objetivamente los datos antes de formarse una opinión o emitir un juicio. Los candidatos a científicos de datos también deben dominar la codificación y sentirse cómodos realizando diversas tareas de programación. Aunque es preferible un amplio conocimiento de los lenguajes de programación, la ciencia de datos se está orientando hacia Python, aunque R también ocupa un lugar destacado. El dominio tanto de las matemáticas como de la estadística es vital para una carrera en Ciencia de Datos. Por último, la experiencia con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA es favorable para que un candidato a científico de datos posea. Con la velocidad a la que las industrias se están moviendo en estas áreas, un científico de datos debe mantenerse al frente de la curva en la investigación, así como comprender qué tecnologías aplicar y cuándo.
¿Sabía que puede crear sus propias pruebas personalizadas utilizando el asistente de tareas en línea de DevSkiller? Así es, crear sus propias pruebas totalmente personalizables es fácil con DevSkiller. Elija la duración de la prueba, el número de preguntas, la dificultad e incluso cargue su propio código base. Encontrar a tu próximo científico de datos es fácil con DevSkiller y nuestras preguntas de entrevista de codificación de Ciencia de Datos.
Entendemos que tomar decisiones de contratación para su empresa no es fácil y debe ser considerado antes de saltar directamente. Si todavía no está convencido de las preguntas de entrevista de codificación de Ciencia de Datos de DevSkiller, escuche lo que algunos de nuestros clientes satisfechos tienen que decir:
Veriday
Veriday es una empresa de tecnología de servicios financieros y atención al cliente (fin-tech) especializada en productos y soluciones que transforman la experiencia del cliente. Veriday contrata aproximadamente a 40 desarrolladores al año. Antes de implantar DevSkiller, el proceso de contratación de Veriday era largo, tedioso y costoso. El mayor problema al que se enfrentaban era perder tiempo y recursos entrevistando a candidatos indignos. Estos candidatos sólo llegaban a la fase de entrevista porque el proceso de selección no cubría ninguna habilidad técnica.
Tras implantar DevSkiller, Veriday pudo reducir la intervención manual necesaria para enviar y evaluar la prueba técnica. También pudieron reducir su rechazo técnico en 25%. Con DevSkiller, Veriday entrevista ahora a 30 desarrolladores (en lugar de 50) por cada 10 contrataciones que realiza.
"Hemos reducido el rechazo técnico, lo cual es estupendo. Hemos visto una mejora de 25% en este punto tras la implantación de DevSkiller. La plataforma realmente nos ayuda a evaluar las habilidades de programación de los candidatos y a proporcionar un enfoque lógico de las habilidades de resolución de problemas de los profesionales de TI. DevSkiller nos ha ahorrado mucho tiempo durante la fase de aceleración y nos ha ayudado a invitar a candidatos de buena calidad que han obtenido buenos resultados en la prueba, lo que finalmente ha mejorado los criterios de selección."
Sabu Pappu - Responsable de Adquisición de Talento en Veriday
La metodología RealLifeTestingTM es la base de todas las pruebas en línea de DevSkiller, incluidas las preguntas de codificación de Ciencia de Datos. Va más allá de los juegos y rompecabezas de algoritmos para proporcionar una visión de 360 grados de las habilidades de un desarrollador. En su esencia, The RealLifeTestingTM surge de la creencia de que la mejor manera de evaluar las habilidades de desarrollo de un desarrollador es con una prueba de muestra de trabajo que refleje el trabajo de desarrollo real que harán. Nuestras pruebas en línea requieren que los candidatos creen aplicaciones de proyectos completos o añadan funciones a aplicaciones existentes, tal y como lo harán después de ser contratados. Para ello tendrán que demostrar sus conocimientos de codificación, recursos in stack, recursos como Stack Overflow para encontrar soluciones y toma de decisiones para encontrar la mejor manera de resolver los problemas que se les presenten. Los resultados que se ven muestran la habilidad de codificación, la toma de decisiones, la limpieza del código y la capacidad de resolución de problemas del candidato.
La plataforma se pone a trabajar inmediatamente después de que el candidato complete las pruebas de evaluación de la solución. Poco después, los resultados se generan en un informe fácil de entender y compartir entre equipos y departamentos. Los candidatos son evaluados en función de si la solución se ejecutaría (un factor esencial en todo desarrollo de software), si hay errores en el código, la calidad del código y cómo funciona en casos límite. También existen sólidas funciones contra el plagio que muestran la similitud de los resultados con soluciones anteriores.
Puede enviar su primera prueba en línea de Ciencia de Datos en tan sólo 5 minutos. La amplia biblioteca de pruebas en línea predefinidas de DevSkiller significa que puedes empezar a evaluar a tus candidatos justo cuando configuras tu cuenta, sin necesidad de realizar ningún otro trabajo.
