Rôles recommandés pour les questions d'entretien sur la science des données
- Informaticien junior
- Spécialiste des données moyennes
- Spécialiste des données
- Ingénieur en apprentissage machine
- Scientifique en apprentissage machine
- Architecte d'application
- Architecte d'entreprise
- Architecte des données
- Architecte des infrastructures
- Ingénieur de données
- Développeur d'intelligence économique
- Analyste de données
Comment fonctionnent nos questions d'entretien sur la science des données
La force motrice des questions d'entretien de DevSkiller Data Science est la méthodologie de RealLifeTesting™. Elle est à la base de notre approche unique des tests des développeurs. RealLifeTesting™ fonctionne selon le principe que pour obtenir le meilleur d'un développeur, il faut lui présenter des défis similaires à son travail quotidien. Nous utilisons RealLifeTesting™ pour simuler l'environnement de travail d'un développeur, puis nous lui présentons des défis réalistes à relever. De cette façon, nous sommes en mesure de vous offrir un aperçu complet des forces et faiblesses d'un candidat développeur dès la phase initiale de sélection du recrutement.
Dites adieu aux heures interminables de tests internes monotones. Chez Devskiller, nous pouvons vous offrir une compréhension claire des connaissances de vos candidats, de leur capacité de codage, de leur esprit critique et de leurs compétences en matière de gestion du temps. Notre méthode de test fonctionne à distance et efficacement, ce qui vous permet d'économiser des heures de temps et d'efforts pendant le processus de recrutement.
Caractéristiques principales
- Les questions d'entretien de DevSkiller Data Science donnent une vue globale des compétences de codage d'un candidat, et pas seulement de ses connaissances universitaires.
- Des tests à distance qui vous feront gagner du temps et de l'argent.
- La méthodologie de RealLifeTesting™ offre une plus grande expérience utilisateur où les candidats peuvent utiliser leur propre IDE, cloner vers GIT, exécuter des tests unitaires et accéder à Stack Overflow/GitHub/Google pour la recherche.
- Nous fournissons une assurance de test avec des outils anti-plagiat stricts appliqués
- Observer les tests individuels en temps réel
- Des résultats automatisés que les professionnels non techniques peuvent comprendre
- Tests disponibles pour tous les niveaux d'expérience
Compétences couvertes dans nos questions d'entretien sur la science des données
- Ingénierie des données
- la science des données
- ETL
- PySpark
- Python
- Scala
- Analyse des données
- HSQL
- DB
- MySQL
- Pandas
- SQL
- Vision par ordinateur
- Apprentissage automatique
- PyTorch
- Analyse de données avec Python
- SQLite
- Modélisation dimensionnelle
- Python 3.x
- Structures de données
- NumPy
- Android
- l'extraction des données
- OCR
- Traitement des PDF
Ce qu'il faut rechercher chez un Data scientist
La science des données est un moyen de prendre des décisions et de faire des prévisions grâce à l'analyse causale prédictive, ainsi qu'à l'analyse prescriptive et à l'apprentissage machine. Les responsabilités d'un scientifique des données comprennent l'analyse exploratoire des données, l'apprentissage machine et les algorithmes avancés, ainsi que l'ingénierie des produits de données.
Les questions d'entretien de DevSkiller sur la science des données peuvent vous aider à réduire le nombre de candidats qui sont les meilleurs penseurs critiques. Les spécialistes de la science des données doivent être capables d'analyser objectivement les données qui leur sont présentées avant de se forger une opinion. Le candidat Data Science que vous choisissez de recruter devra démontrer ses compétences en matière de codage et être à l'aise avec diverses tâches de programmation.
Il sera préférable que votre candidat en sciences des données connaisse divers langages de programmation, mais principalement Python et R. Il analysera des données quotidiennement et devra donc démontrer ses compétences en mathématiques et en statistiques.
Enfin, si votre candidat peut démontrer ses capacités en matière d'apprentissage machine, d'apprentissage profond ou d'IA, tout cela jouera en sa faveur. Les progrès dans ces domaines sont rapides, il sera donc avantageux que votre Data scientist soit au courant des avancées dans l'industrie, afin de rester en tête.
Créez votre propre test personnalisé de Data Science
Certains de nos anciens clients ont créé leurs propres questions d'entretien, adaptées aux besoins de leur entreprise. Peut-être souhaitez-vous faire de même ?
Notre gamme de tests de codage Data Science peut être adaptée à vos besoins. Optez pour une durée de test qui vous convient mieux, choisissez les questions les plus pertinentes, et même modifiez le niveau de difficulté de chaque test.
Les tests à distance vous permettent d'évaluer facilement des candidats de tous les coins du monde. Avons-nous mentionné que vous pouvez même observer les tests en temps réel ? C'est exact, vous pouvez choisir d'observer les performances de chaque candidat même pendant qu'il passe son test !
IDE Pycharm intégré
Pour améliorer l'expérience des candidats lors de nos tests en ligne Python, Devskiller a implémenté un IDE Pycharm intégré directement dans le navigateur. Notre IDE Pycharm, déjà chauffé et prêt à l'emploi, réduira le temps pendant les tests. Cela augmentera l'expérience utilisateur de vos candidats et contribuera à réduire le nombre de candidats abandonnés au cours du processus d'embauche.
Les candidats n'ont plus besoin de cloner le code, d'attendre l'installation des dépendances ou la construction des index. Ils peuvent littéralement commencer à coder dès qu'ils ouvrent l'invitation au test. Cette fonctionnalité unique n'est qu'une des innovations qui distinguent DevSkiller TalentScore de la concurrence en matière de sélection des développeurs.
Vous n'êtes pas encore sûr de vos réponses aux questions de l'entretien sur la science des données ?
Si vous n'êtes toujours pas complètement convaincu par nos tests de codage Data Science, regardez ce que les autres disent de nous :
Patrycja Kiljańska - Spécialiste de l'acquisition de talents chez Spartez
"Nous avons remplacé une solution interne à haute maintenance par DevSkiller. Notre processus est le même, mais le produit nous donne de meilleures performances. Les résultats sont également beaucoup plus faciles à évaluer.
Michael Gerwig - Responsable de l'ingénierie chez Ada Health
"DevSkiller nous a permis de gagner un temps précieux sur place pour les candidats qui sont déjà susceptibles d'être aptes. Nous économisons 3 heures par candidat - c'était le temps que nous passions avec les candidats sur une tâche technique auparavant".
Foire aux questions
Qu'est-ce que RealLifeTestingTM ?
La méthodologie RealLifeTestingTM est à la base de toutes les questions d'entretien et de tous les tests de codage de DevSkiller Data Science. Nous n'utilisons pas de questionnaires traditionnels de type jeu ou de puzzles algorithmiques qui ne permettent pas d'évaluer avec précision les performances réelles d'un développeur dans son rôle. Nous utilisons plutôt RealLifeTestingTM pour recréer l'environnement de travail quotidien d'un Data scientist et l'évaluer en utilisant des défis qui reflètent ceux qu'il rencontre habituellement. RealLifeTestingTM nous donne, ainsi qu'à nos clients, une vue globale de l'ensemble des compétences de chaque candidat. Lorsque les défis reflètent des problèmes réels, les réponses reflètent alors la façon dont le candidat s'en sortira.
Nos questions d'entretien sur la science des données attendent des candidats qu'ils possèdent l'esprit critique nécessaire pour déterminer la meilleure méthode de résolution des problèmes qu'ils peuvent rencontrer. Les résultats sont générés automatiquement et sont évalués sur la base des compétences du candidat en matière de prise de décision et de résolution de problèmes.
Comment les candidats abordent-ils les questions de l'entretien de Data Science ?
L'un des principaux avantages du test DevSkiller est que nos questions d'entretien sur la science des données sont facilement accessibles en ligne. Les recruteurs peuvent envoyer des invitations à leurs candidats, puis les tests eux-mêmes peuvent être passés à l'endroit de leur choix. C'est un gain de temps considérable, car vos candidats Data Science peuvent renvoyer leurs tests dès qu'ils ont terminé, ce qui évite d'attendre que les tests internes soient terminés.
Mieux encore, nos tests sont également évalués automatiquement. Une fois que le candidat a terminé, notre système se met au travail sur ses réponses et produit ensuite un rapport automatisé et non technique détaillant ses performances. Le recruteur n'a donc plus qu'à envoyer les invitations et à attendre les résultats.
Que pensent les candidats des tests DevSkiller ?
Les candidats développeurs nous font savoir qu'ils apprécient la ressemblance de nos tests avec leur travail réel. Les développeurs se lassent souvent des tests de développement impliquant des tests algorithmiques et des tâches récitant des modèles de codage, car cette méthode ne leur permet pas de montrer réellement leurs compétences. Lorsqu'ils réalisent que nos tests ne suivent pas le même modèle, ils apprécient de pouvoir les réaliser.
Nos tests permettent aux candidats de travailler sur notre IDE de pointe dans le navigateur, ou d'utiliser le leur, et ils peuvent effectuer des tests unitaires, tout comme ils le feraient dans leur travail réel. Les développeurs ont la possibilité de prouver leurs compétences réelles en matière de développement de logiciels et d'utiliser les outils et conventions de codage normaux qui reflètent leur travail. Il est rafraîchissant pour les candidats de pouvoir prouver leurs compétences dans un cadre équitable.
