Il team di DevSkiller produce domande per colloqui di Data Science per assistere i reclutatori che intendono assumere scienziati dei dati. I nostri test sono progettati per garantire la ricerca del candidato perfetto attraverso una gamma unica di sfide e domande.
Implementiamo il RealLifeTesting™ nelle domande dei nostri colloqui di Data Science. Questa metodologia è progettata per simulare scenari reali e presentare ai candidati problemi realistici da risolvere. Il RealLifeTesting™ è un metodo all'avanguardia per il reclutamento di sviluppatori. Lasciate che vi aiutiamo a trovare il vostro prossimo Data scientist oggi stesso, utilizzando la nostra gamma di domande per colloqui di Data Science.
valutare la conoscenza di Python 3.x, Pensiero logico, Sequenza, Competenze trasversali
Python | NumPy | Reti convoluzionali grafiche - Implementare una semplice rete convoluzionale grafica.
valutare la conoscenza di Python 3.x
valutare la conoscenza di Python 3.x
Python | Drug Analyzer - Siete un membro di un team di programmazione di biotecnologie responsabile della creazione di un sistema per i tecnici di laboratorio, che li assisterà nell'analisi dei farmaci. Il vostro obiettivo è creare un'applicazione che consenta loro di inserire i risultati nel sistema, fornire un'analisi significativa e verificare la correttezza dei dati inviati.
valutare la conoscenza di Grandi dati, PySpark, Pitone
valutare la conoscenza di SQL
Python | PySpark | Società di gestione delle flotte - Rilevare gli eventi di eccesso di velocità e verificare la correttezza di un predittore esistente.
valutare la conoscenza di Pitone, Scintilla
Python | PySpark | Modello di preferenza del cliente - Implementare un'applicazione di ingegneria dei dati per la pre-elaborazione dei dati di marketing.
valutare la conoscenza di Keras, Apprendimento automatico, Pitone
Python | NLP, Keras | Analisi del sentiment delle recensioni dei clienti - Eseguire l'analisi del sentiment e l'etichettatura delle recensioni dei clienti di film e compagnie aeree, utilizzando un modello di rete neurale multi-output.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, Apprendimento per rinforzo
Python | PyTorch | Reinforcement Learning | Deep Q-Network - Completare l'implementazione dell'algoritmo DQN.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completare l'implementazione della pipeline di trasformazione dei log.
valutare la conoscenza di Scala
Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completare l'implementazione della pipeline di trasformazione dei log.
SQL | Catalogo francobolli | I tre prezzi più alti - Seleziona i tre francobolli (prezzo e nome) con il prezzo più alto.
Python | Pandas | Parser di tabelle HTML - Implementa una funzione per convertire una tabella HTML in un file in formato CSV.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | Pandas | Parser di tabelle HTML - Implementa una funzione per convertire una tabella HTML in un file in formato CSV.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, PyTorch
Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Completare l'implementazione di una pipeline di addestramento dei modelli.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | Rapporto sulle vendite di veicoli - Implementare un'applicazione per creare rapporti basati sul data warehouse delle vendite di veicoli.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | Pandas | Una startup che consegna cibo a domicilio - Trasformare un database di ordini riducendone la dimensionalità e creando una tabella analitica aggiuntiva.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | Client Base Creator - Implementare l'applicazione per recuperare i dati di contatto dei clienti dai messaggi di chat.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, Pitone
Python | Analizzatore di DNA | Creare e pulire filamenti di DNA - Implementare 2 metodi in Python per creare e pulire filamenti di DNA.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico
Python | Analizzatore di DNA - Implementa un metodo in Python che genera rapporti statistici sul DNA.
valutare la conoscenza di *SQL
Python | NumPy | Elaborazione dei dati di misura degli aerei - Applicazione completa per l'elaborazione dei dati che aggrega e comprime i flussi di dati utilizzando NumPy, Python e Data Analysis.
valutare la conoscenza di SQL
Python | Analizzatore di DNA - Implementa un metodo in Python che genera rapporti statistici sul DNA.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | NumPy | Elaborazione dei dati di misura degli aerei - Applicazione completa per l'elaborazione dei dati che aggrega e comprime i flussi di dati utilizzando NumPy, Python e Data Analysis.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, Pitone
Python | Analizzatore di DNA | Creare e pulire filamenti di DNA - Implementare 2 metodi in Python per creare e pulire filamenti di DNA.
valutare la conoscenza di Pitone
Python | Analizzatore di DNA - Implementa un metodo in Python che genera rapporti statistici sul DNA.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, Pitone
Estrazione ed elaborazione dati in Python - Completare e aggiornare il codice del programma che estrae i file PDF e li converte in un formato specifico per la visualizzazione/output.
valutare la conoscenza di Apprendimento automatico, Android
Android | Accesso ai social network - Implementare le sezioni mancanti di LoginActivity e MainActivity, LoginManager e CredentialsStorage.
La forza trainante delle domande di intervista DevSkiller Data Science è la metodologia RealLifeTesting™. Essa è alla base del nostro approccio unico al testing degli sviluppatori. RealLifeTesting™ si basa sul principio che, per ottenere il meglio da uno sviluppatore, è necessario sottoporlo a sfide simili a quelle del suo lavoro quotidiano. Utilizziamo RealLifeTesting™ per simulare l'ambiente di lavoro di uno sviluppatore e quindi sottoporgli sfide realistiche da superare. In questo modo, siamo in grado di offrirvi una panoramica completa dei punti di forza e di debolezza di un candidato sviluppatore fin dalla fase iniziale di selezione.
Dite addio a ore interminabili di monotoni test interni. Devskiller è in grado di offrirvi una chiara comprensione delle conoscenze, della capacità di codifica, del pensiero critico e delle capacità di gestione del tempo dei vostri candidati. Il nostro metodo di test funziona in modo remoto ed efficiente, facendovi risparmiare ore di tempo e fatica durante il processo di assunzione.
La scienza dei dati è un modo per prendere decisioni e fare previsioni attraverso l'analisi causale predittiva, l'analisi prescrittiva e l'apprendimento automatico. Le responsabilità di un data scientist comprendono l'analisi esplorativa dei dati, l'apprendimento automatico e gli algoritmi avanzati e l'ingegnerizzazione dei prodotti di dati.
Le domande di DevSkiller per i colloqui sulla scienza dei dati possono aiutarvi a selezionare i candidati che sono i migliori pensatori critici. Gli scienziati dei dati devono possedere la capacità di analizzare obiettivamente i dati che vengono loro presentati prima di formarsi un'opinione. Il candidato Data Science che sceglierete di assumere dovrà dimostrare la propria competenza nella codifica ed essere a suo agio con una varietà di compiti di programmazione.
Sarà preferibile che il candidato Data Science conosca diversi linguaggi di programmazione, ma soprattutto Python e R. Il candidato analizzerà i dati quotidianamente, quindi dovrà dimostrare di possedere competenze in matematica e statistica.
Infine, se il candidato è in grado di dimostrare abilità nell'apprendimento automatico, nell'apprendimento profondo o nell'intelligenza artificiale, tutto ciò andrà a suo favore. I progressi in queste aree si susseguono rapidamente, quindi sarà vantaggioso che il vostro Data scientist sia aggiornato sui progressi del settore, per rimanere all'avanguardia.
Alcuni dei nostri clienti passati hanno creato le proprie domande per il colloquio, adattandole alle esigenze della loro azienda. Forse anche voi volete fare lo stesso?
La nostra gamma di test di codifica di Data Science può essere modificata in base alle vostre esigenze. Scegliete la durata del test che più vi aggrada, scegliete le domande più pertinenti e modificate il livello di difficoltà di ogni test.
I test a distanza consentono di valutare comodamente i candidati da ogni parte del mondo. Vi abbiamo detto che potete anche osservare i test in tempo reale? Esatto, potete scegliere di osservare le prestazioni di ciascun candidato anche mentre sta svolgendo il test!
Per migliorare l'esperienza dei candidati durante i nostri test online su Python, Devskiller ha implementato un IDE Pycharm integrato direttamente nel browser. Il nostro IDE Pycharm, già riscaldato e pronto all'uso, ridurrà i tempi dei test. Ciò aumenterà l'esperienza d'uso per i vostri candidati e contribuirà a ridurre l'abbandono dei candidati durante il processo di assunzione.
I candidati non devono più clonare il codice, attendere l'installazione delle dipendenze o la creazione degli indici. Possono letteralmente iniziare a codificare non appena aprono l'invito al test. Questa caratteristica unica è solo una delle innovazioni che distinguono DevSkiller TalentScore dalla concorrenza per quanto riguarda lo screening degli sviluppatori.
Se non siete ancora del tutto convinti dei nostri test di codifica Data Science, date un'occhiata a ciò che gli altri dicono di noi:
"Abbiamo sostituito una soluzione interna ad alta manutenzione con DevSkiller. Il nostro processo è identico, ma il prodotto ci offre prestazioni migliori. I risultati sono anche molto più facili da valutare.
"DevSkiller ci ha aiutato a risparmiare tempo prezioso in loco per i candidati che sono già probabilmente adatti. Stiamo risparmiando 3 ore per ogni candidato: questo era il tempo che prima dedicavamo ai candidati su un compito tecnico".
La metodologia RealLifeTestingTM è alla base di tutte le domande dei colloqui di Data Science e dei test di codifica di DevSkiller. Non utilizziamo quiz tradizionali simili a giochi o puzzle algoritmici che non valutano accuratamente le prestazioni effettive di uno sviluppatore nel ruolo. Utilizziamo invece il RealLifeTestingTM per ricreare l'ambiente di lavoro quotidiano di uno scienziato dei dati e valutarlo con sfide che riflettono quelle che incontra abitualmente. Il RealLifeTestingTM fornisce a noi e ai nostri clienti una visione olistica dell'intero set di competenze di ciascun candidato. Quando le sfide rispecchiano problemi reali, le risposte riflettono la capacità del candidato di affrontarli.
Le nostre domande per i colloqui di Data Science prevedono che i candidati possiedano il pensiero critico necessario per determinare il metodo migliore per risolvere i problemi che possono incontrare. I risultati vengono generati automaticamente e valutano le capacità decisionali e di risoluzione dei problemi del candidato.
Uno dei principali vantaggi dei test DevSkiller è che le nostre domande per i colloqui di Data Science sono facilmente accessibili online. I selezionatori possono inviare inviti al test ai loro candidati e poi i test stessi possono essere svolti da qualsiasi luogo essi scelgano. Si tratta di un grande risparmio di tempo, in quanto i candidati Data Science possono inviare i loro test non appena hanno finito, senza dover aspettare che i test interni siano completati.
Ancora meglio è che i nostri test vengono valutati automaticamente. Una volta che il candidato ha terminato il test, il nostro sistema si mette al lavoro sulle sue risposte e produce un rapporto automatico, non tecnico, che illustra le sue prestazioni. In questo modo il selezionatore non deve fare altro che inviare gli inviti e attendere i risultati.
Il feedback che riceviamo dai candidati sviluppatori è che amano la somiglianza dei nostri test con il lavoro reale che svolgono. Gli sviluppatori spesso si stancano dei test per sviluppatori che prevedono test algoritmici e compiti che recitano schemi di codifica, perché questo metodo non consente loro di mettere davvero in mostra le proprie capacità. Quando si rendono conto che i nostri test non seguono lo stesso schema, apprezzano la possibilità di esibirsi.
I nostri test consentono ai candidati di lavorare sul nostro IDE in-browser all'avanguardia o di utilizzare il proprio, e di eseguire test unitari, proprio come farebbero nel loro lavoro reale. Gli sviluppatori hanno la possibilità di dimostrare le loro reali capacità di sviluppo del software e di utilizzare i normali strumenti e convenzioni di codifica che riflettono il loro lavoro. Per i candidati è una bella soddisfazione poter dimostrare le proprie capacità in un contesto equo.
