Les tests en ligne de DevSkiller Data Science ont été conçus par notre équipe d'experts pour vous aider à passer des tests pour des postes juniors, intermédiaires et seniors. Nos tests en ligne Data Science sont parfaits pour la sélection technique et les entretiens en ligne.
Les tests en ligne DevSkiller Data Science sont alimentés par la méthodologie RealLifeTesting™. Cette technologie vous permet d'affiner votre recherche et d'embaucher le candidat qui possède les bonnes compétences en simulant des scénarios de travail réels.
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Python | Pandas | HTML table parser - Implémentation d'une fonction pour convertir un tableau HTML en un fichier au format CSV.
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Chaque test en ligne de DevSkiller Data Science est alimenté par la méthodologie RealLifeTesting™. Cette technologie interne fonctionne en testant les candidats avec des scénarios de travail réels qu'ils rencontreraient probablement lors de leur premier jour de travail. Ce qui est unique dans cette méthodologie, c'est qu'elle donne un aperçu des compétences pratiques du candidat en matière de codage, de réflexion critique, de gestion du temps, au lieu de se concentrer sur les connaissances académiques.
La science des données est principalement utilisée pour prendre des décisions et faire des prédictions en recourant à l'analyse causale prédictive, à l'analyse prescriptive et à l'apprentissage automatique. Un data scientist est responsable de l'analyse exploratoire des données, de l'apprentissage automatique et des algorithmes avancés, ainsi que de l'ingénierie des produits de données.
Avant tout, les scientifiques des données doivent faire preuve d'esprit critique afin d'analyser objectivement les données avant de se forger une opinion ou de rendre un jugement. Les candidats au poste de data scientist doivent également maîtriser le codage et être à l'aise dans la gestion de tâches de programmation variées. Bien qu'une connaissance étendue des langages de programmation soit préférable, la science des données s'oriente de plus en plus vers Python, tandis que R est également très répandu. La maîtrise des mathématiques et des statistiques est essentielle pour une carrière dans la science des données. Enfin, une expérience de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'IA est souhaitable pour un candidat à la science des données. Compte tenu de la vitesse à laquelle les industries évoluent dans ces domaines, un data scientist doit rester à la pointe de la recherche et comprendre quelles technologies appliquer et à quel moment.
Saviez-vous que vous pouviez créer vos propres tests personnalisés à l'aide de l'assistant de tâches en ligne de DevSkiller ? C'est vrai, créer vos propres tests entièrement personnalisables est facile avec DevSkiller. Choisissez la durée de votre test, le nombre de questions, la difficulté, et téléchargez même votre propre base de code. Trouver votre prochain data scientist est facile avec DevSkiller et nos questions d'entretien de codage en science des données.
Nous sommes conscients qu'il n'est pas facile de prendre des décisions en matière de recrutement pour votre entreprise et qu'il convient d'y réfléchir avant de se lancer. Si vous n'êtes pas encore convaincu par les questions d'entretien de DevSkiller Data Science, écoutez ce que certains de nos clients satisfaits ont à dire :
Veriday
Veriday est une société de technologie des services financiers (fin-tech) spécialisée dans les produits et les solutions qui transforment l'expérience des clients. Veriday recrute environ 40 développeurs par an. Avant de mettre en œuvre DevSkiller, le processus d'embauche de Veriday était long, fastidieux et coûteux. Le plus gros problème auquel ils étaient confrontés était la perte de temps et de ressources pour interviewer des candidats indignes. Ces candidats n'atteignaient le stade de l'entretien que parce que le processus de sélection ne couvrait aucune compétence technique.
Après avoir mis en place DevSkiller, Veriday a pu réduire l'intervention manuelle nécessaire pour envoyer et évaluer le test technique. Elle a également pu réduire le nombre de refus techniques de 25%. Grâce à DevSkiller, Veriday interviewe désormais 30 développeurs (au lieu de 50) pour 10 embauches.
"Nous avons réduit le nombre de rejets techniques, ce qui est très bien. Nous avons constaté une amélioration de 25% à ce stade après la mise en œuvre de DevSkiller. La plateforme nous aide vraiment à évaluer les compétences en programmation des candidats et à fournir une approche logique des compétences en résolution de problèmes des professionnels de l'informatique. DevSkiller nous a fait gagner beaucoup de temps pendant la phase de montée en charge et nous a aidés à inviter des candidats de bonne qualité ayant obtenu de bons résultats au test, ce qui a finalement permis d'améliorer les critères de sélection."
Sabu Pappu - Responsable de l'acquisition des talents chez Veriday
La méthodologie RealLifeTestingTM est à la base de tous les tests en ligne DevSkiller, y compris les questions de codage en Data Science. Elle va au-delà des jeux et des puzzles algorithmiques pour fournir une vue à 360 degrés des compétences d'un développeur. Le RealLifeTestingTM repose sur la conviction que la meilleure façon d'évaluer les compétences d'un développeur est de lui faire passer un test basé sur un échantillon de travail qui reflète le travail de développement réel qu'il effectuera. Nos tests en ligne demandent aux candidats de créer des applications complètes ou d'ajouter des fonctionnalités à des applications existantes, comme ils le feront après avoir été embauchés. Pour ce faire, ils devront démontrer leur connaissance du codage, des ressources in stack, des ressources comme Stack Overflow pour trouver des solutions et de la prise de décision pour trouver la meilleure façon de résoudre les problèmes qu'ils rencontrent. Les résultats que vous voyez montrent les compétences du candidat en matière de codage, de prise de décision, de propreté du code et de résolution de problèmes.
La plateforme se met immédiatement au travail une fois que le candidat a terminé les tests d'évaluation de la solution. Peu après, les résultats sont générés dans un rapport facile à comprendre et à partager entre les équipes et les départements. Les candidats sont évalués en fonction de l'exécution de la solution (un facteur essentiel dans tout développement de logiciel), des erreurs éventuelles dans le code, de la qualité du code et de son fonctionnement dans les cas extrêmes. Il existe également des fonctions de plagiat robustes qui vous montrent à quel point les résultats sont similaires à ceux de solutions antérieures.
Vous pouvez envoyer votre premier test en ligne Data Science en seulement 5 minutes. Grâce à la vaste bibliothèque de tests en ligne prédéfinis de DevSkiller, vous pouvez commencer à tester vos candidats dès la création de votre compte, sans autre formalité.
