L'équipe de DevSkiller produit des questions d'entretien sur la science des données pour aider les recruteurs à embaucher des scientifiques des données. Nos tests sont conçus pour vous assurer de trouver le candidat idéal grâce à notre gamme unique de défis et de questions.
Nous avons intégré RealLifeTesting™ dans nos questions d'entretien sur la science des données. Cette méthodologie est conçue pour simuler des scénarios réels et présenter aux candidats des problèmes réalistes à résoudre. RealLifeTesting™ est une méthode pionnière pour le recrutement de développeurs. Laissez-nous vous aider à trouver votre prochain Data scientist dès aujourd'hui, en utilisant notre gamme de questions d'entretien Data Science.
l'évaluation de la connaissance des Python 3.x, Pensée logique, Séquence, Compétences générales
Python | NumPy | Graph Convolutional Networks - Implémenter un réseau de convolution graphique simple.
l'évaluation de la connaissance des Python 3.x
l'évaluation de la connaissance des Python 3.x
Python | FastAPI | Modèle de prédiction - Développez l'application FastAPI actuelle pour permettre aux spécialistes des données de poster leurs modèles via l'API, de les stocker dans une base de données, de les visualiser et d'en tirer des prédictions, en fonction d'une valeur d'entrée.
l'évaluation de la connaissance des Python 3.x
l'évaluation de la connaissance des Python 3.x
Python | Drug Analyzer - Vous êtes membre d'une équipe de programmation en biotechnologie chargée de créer un système pour les techniciens de laboratoire, qui les aidera à analyser les médicaments. Votre objectif est de créer l'application qui leur permettra de saisir leurs résultats dans le système, de fournir une analyse significative et de vérifier l'exactitude des données qu'ils ont envoyées.
l'évaluation de la connaissance des Données importantes, PySpark, Python
l'évaluation de la connaissance des SQL
Python | PySpark | Société de gestion de flottes - Détecter les excès de vitesse et vérifier l'exactitude d'un prédicteur existant.
l'évaluation de la connaissance des Python, Spark
Python | PySpark | Modèle de préférence des clients - Mettre en œuvre une application d'ingénierie des données pour le prétraitement des données marketing.
l'évaluation de la connaissance des Keras, Apprentissage automatique, Python
Python | NLP, Keras | Analyse des sentiments des critiques des clients - Effectuez une analyse des sentiments et un étiquetage des critiques des clients de films et de compagnies aériennes, en utilisant un modèle de réseau neuronal à sorties multiples.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Renforcement de l'apprentissage
Python | PyTorch | Reinforcement Learning | Deep Q-Network - Achever l'implémentation de l'algorithme DQN.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | PySpark | ML Logs Transformer - Terminer la mise en œuvre du pipeline de transformation des logs.
l'évaluation de la connaissance des Scala
Scala | Spark | ML Logs Transformer - Achever la mise en œuvre de la filière de transformation des grumes.
SQL | Catalogue de timbres | Les trois prix les plus élevés - Sélectionnez les trois timbres (prix et nom) ayant le prix le plus élevé.
Python | Pandas | Analyseur de tables HTML - Implémente une fonction pour convertir une table HTML en un fichier au format CSV.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | Pandas | Analyseur de tables HTML - Implémente une fonction pour convertir une table HTML en un fichier au format CSV.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, PyTorch
Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Achever la mise en place d'un pipeline de formation de modèles.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | Rapport sur les ventes de véhicules - Mise en place d'une application permettant de créer des rapports basés sur l'entrepôt de données des ventes de véhicules.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | Pandas | A food delivery startup - Transformer une base de données de commandes en réduisant sa dimensionnalité et en créant un tableau analytique supplémentaire.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | Client Base Creator - Mise en place de l'application permettant de récupérer les données de contact des clients à partir des messages de chat.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Python
Python | Analyseur d'ADN | Créer et nettoyer des brins d'ADN - Implémentez 2 méthodes en Python qui créent et nettoient des brins d'ADN.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique
Python | Analyseur d'ADN - Implémente une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.
l'évaluation de la connaissance des *SQL
Python | NumPy | Traitement des données de mesure des avions - Application complète de traitement des données qui regroupe et compresse les flux de données en utilisant NumPy, Python et Data Analysis.
l'évaluation de la connaissance des SQL
Python | Analyseur d'ADN - Implémente une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | NumPy | Traitement des données de mesure des avions - Application complète de traitement des données qui regroupe et compresse les flux de données en utilisant NumPy, Python et Data Analysis.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Python
Python | Analyseur d'ADN | Créer et nettoyer des brins d'ADN - Implémentez 2 méthodes en Python qui créent et nettoient des brins d'ADN.
l'évaluation de la connaissance des Python
Python | Analyseur d'ADN - Implémente une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Python
Python Data Extraction, Processing - Compléter et mettre à jour le code du programme qui extrait les fichiers PDF de traitement et les convertit dans un format spécifique pour l'affichage/la sortie.
l'évaluation de la connaissance des Apprentissage automatique, Android
Connexion aux réseaux sociaux Android | - Mettre en œuvre les sections manquantes de LoginActivity et MainActivity, LoginManager et CredentialsStorage.
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.
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.
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 !
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.
Si vous n'êtes toujours pas complètement convaincu par nos tests de codage Data Science, regardez ce que les autres disent de nous :
"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.
"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".
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.
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.
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.
Certifications de sécurité et conformité. Nous veillons à ce que vos données soient sûres et sécurisées.
