データサイエンスオンラインテスト

データサイエンティストを選別するための正しいデータサイエンステスト

当社のデータ・サイエンス・テストは、次のような職務にお勧めです。

• ジュニアデータサイエンティスト
• ミドルデータサイエンティスト
• シニアデータサイエンティスト
• 機械学習エンジニア
• 機械学習科学者
• アプリケーションアーキテクト
• エンタープライズアーキテクト
• データアーキテクト
• インフラストラクチャアーキテクト
• データエンジニア
• ビジネスインテリジェンス開発者
• データアナリスト

データサイエンス・オンラインテストの仕組み

DevSkiller Data Scienceのオンラインテストには、RealLifeTesting™という手法が使われています。この方法論は、受験者が入社初日に遭遇するであろう実際の作業シナリオを使ってテストを行うものです。この方法論のユニークな点は、アカデミックな知識に焦点を当てるのではなく、受験者の実践的なコーディングスキル、クリティカルシンキング、タイムマネージメントなどを見極めることができることです。

主な特徴

• 候補者がテストを受けている様子をリアルタイムで観察
• 便利で費用対効果の高いリモートテスト
• RealLifeTesting™の手法は、候補者が自分のIDEを使い、GITにクローンし、ユニットテストを実行し、Stack Overflow/GitHub/Googleにアクセスして研究することができる、より優れた候補者体験を提供します。
• データサイエンスのコーディング問題では、候補者の学術的な知識だけでなく、実践的なスキルを知ることができます。
• 厳格な盗作防止ツール
• 結果は、技術者でなくても理解できるレポートが自動的に生成されます。
• ジュニアからシニアレベルのポジションのためのデータサイエンスのコーディング問題

DevSkiller Data Scienceテストの対象スキル

• Pythonによるデータ分析
• データサイエンス
• パイソン
• エスエッチエル
• エスエスキューライト
• 次元モデリング
• パンダ
• パイソン3.x
• 機械学習
• データ構造
• ナムパイ
• オーシーアール
• ピーディーエフしょり
• データ抽出

データサイエンティストに求められるもの

データサイエンスは、主に予測型因果分析、予測型分析、機械学習などを活用して、意思決定と予測の両方を行うために使用されます。データサイエンティストは、探索的なデータ分析、機械学習と高度なアルゴリズム、データ製品のエンジニアリングを担当します。

データサイエンティストには、何よりもまず、意見や判断を下す前にデータを客観的に分析するための批判的思考力が求められます。また、データサイエンティストの候補者は、コーディングに精通し、さまざまなプログラミング作業を快適にこなせることが求められます。プログラミング言語について幅広い知識を持っていることが望ましいですが、データサイエンスの分野ではPythonが主流となっており、Rも注目されています。データサイエンスのキャリアには、数学と統計学の両方に精通していることが不可欠です。最後に、機械学習、深層学習、AIの経験は、データサイエンティストの候補者が持っていると有利です。これらの分野では産業界の動きが速いため、データサイエンティストは常に最先端の研究を行い、どの技術をいつ適用すべきかを理解していなければなりません。

独自のカスタムテストを構築してみませんか？

DevSkillerのオンライン・タスク・ウィザードを使って、独自のカスタム・テストを作成できることをご存知でしょうか？その通り、DevSkillerを使えば、完全にカスタマイズ可能な独自のテストを簡単に作成することができます。テストの期間、問題数、難易度を選択し、独自のコードベースをアップロードすることもできます。次のデータサイエンティストを見つけるのは、DevSkillerとデータサイエンス・コーディング・インタビューの質問で簡単です。

データサイエンス・コーディング・インタビューの質問に興味があるが、まだ確信が持てない。

私たちは、貴社のために採用を決定することが容易ではないことを理解しており、いきなり採用に踏み切る前に考慮すべきことがあります。もし、まだDevSkillerのデータサイエンス・コーディング面接問題に納得されていないようでしたら、私たちの満足しているお客様の声をお聞きください。

ベリデー

ベリデーは、カスタマーエンゲージメントと金融サービステクノロジー（フィンテック）を専門とする企業で、顧客体験を変革する製品やソリューションを提供しています。ベリデーは年間約40人の開発者を採用しています。DevSkillerを導入する前、Veridayの採用プロセスは長く、退屈で、コストのかかるものでした。彼らが直面していた最大の問題は、価値のない候補者を面接することで時間とリソースを浪費していたことです。このような候補者は、選考過程で技術的なスキルをカバーしていなかったため、面接の段階までしかたどり着けませんでした。

DevSkillerを導入したVeridayは、技術テストの送信と評価に必要な手作業を減らすことができました。また、技術的な不合格を25%削減することができました。DevSkillerを導入したことで、Veridayは、10人採用するごとに30人の開発者と面接するようになりました（従来は50人）。

"技術的な拒絶反応が減ったのは素晴らしいことです。DevSkillerの導入後、現時点で25%の改善が見られました。このプラットフォームは、候補者のプログラミングスキルを評価し、IT専門家の問題解決能力に論理的なアプローチを提供するのに本当に役立っています。DevSkillerのおかげで、私たちは立ち上がりの間に多くの時間を節約することができ、テストで好成績を収めた質の高い候補者を招待することができ、最終的には選考基準を改善することができました。"

さぶぱっぷ - ベリデーでのタレント・アクイジション・リード

よくある質問

RealLifeTestingTMとは？

RealLifeTestingTMの手法は、データサイエンスのコーディング問題を含むすべてのDevSkillerのオンラインテストの基礎となっています。ゲームやアルゴリズム・パズルを超えて、開発者のスキルを360度見渡すことができます。RealLifeTestingTMは、開発者の開発スキルを評価するには、実際の開発作業を反映したワークサンプルテストが最適であるという信念に基づいています。当社のオンラインテストでは、採用後に行うようなプロジェクトアプリの構築や既存アプリへの機能追加が求められます。そのためには、コーディング、インスタックリソース、Stack Overflowのようなリソースを使って解決策を見つけたり、遭遇した問題を解決するための最善の方法を見つける意思決定などの知識を示す必要があります。表示される結果は、候補者のコーディングスキル、意思決定、コードのきれいさ、問題解決能力を示しています。

データサイエンスのオンラインテストはどのように評価されますか？

このプラットフォームは、候補者がソリューションを評価するテストを完了すると、すぐに動作を開始します。テスト結果はすぐにレポートとしてまとめられ、チームや部門間でわかりやすく共有できます。候補者は、ソリューションが実行されるかどうか（すべてのソフトウェア開発において不可欠な要素）、コードにエラーがないかどうか、コードの品質、エッジケースでの動作などについて評価されます。また、過去のソリューションと結果がどれだけ似ているかを示す強固な剽窃機能もあります。

DevSkillerの設定にはどのくらいの時間がかかりますか？

最短5分で最初のデータサイエンス・オンラインテストを送信できます。DevSkillerの豊富な定義済みオンラインテストのライブラリを利用すれば、アカウントを設定した直後から候補者のテストを開始することができます。