Pythonのオンラインテストでデータ分析

DevSkiller Data Analysis with Pythonのオンライン試験は我々の専門チームによって準備されました。当社のオンラインコーディングテストの範囲は、あなたが適切な候補者と戦うことができるように意図的に設計されています。我々は様々なポジションで利用可能な Python でのデータ分析のテストを持っています。

DevSkiller のオンラインテストは、当社独自の RealLifeTesting™ テスト手法を採用しています。この方法論は、求職者が入社初日に遭遇する可能性の高い実世界のタスクをエミュレートすることで機能します。DevSkiller のプラットフォームとオンライン・コーディング・テストを利用すれば、Python スキルを持つ次のデータ・アナリストを簡単に見つけることができます。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
120 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|車両販売レポート - 車両販売データウェアハウスに基づいてレポートを作成するアプリケーションを実装します。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
70 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|DNA Analyzer|DNA鎖を作成してきれいにする - DNA鎖を作成してきれいにする2つのメソッドをPythonで実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
49 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

ナムパイ
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

の知識を評価するエスエッチエル

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|NumPy|航空機計測データ処理 - NumPy、Python、データ解析を用いてデータストリームを集約・圧縮する完全データ処理アプリケーション。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
54 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 エスエッチエル

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
70 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|NumPy|航空機計測データ処理 - NumPy、Python、データ解析を用いてデータストリームを集約・圧縮する完全データ処理アプリケーション。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|DNA Analyzer|DNA鎖を作成してきれいにする - DNA鎖を作成してきれいにする2つのメソッドをPythonで実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
69 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Pythonデータ抽出、処理 - PDFファイルを抽出して処理し、表示/出力用の特定の形式に変換するプログラムのコードを完成させ、更新します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
66 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | 学生の詳細アプリケーション - 欠けている部分を完成させ、必要に応じてコードを更新して、すべてのユニットテストを通過させます。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
44 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|Django|Web Scraper with Frequency Analysis - Wordスクレイピングアプリケーションのためのすべてのユニットテストを通過させるために、コードとビルド機能を修正します。

Pythonを使ったデータ分析のオンラインテストでおすすめの役割

  • ジュニアPython開発者
  • Pythonのミドル開発者
  • シニアPython開発者
  • データサイエンティスト
  • ソフトウェアエンジニア
  • ジュニアデータアナリスト
  • ミドルデータアナリスト
  • シニアデータアナリスト

Pythonのオンラインテストを使ったデータ分析の仕組み

すべての DevSkiller オンラインコーディングテストは、学術的な知識よりも深く掘り下げた RealLifeTesting™ の方法論を採用しています。この方法論は、受験者に実際の作業をさせるため、他の技術的なスクリーニングツールとは異なります。候補者の知識、コーディングスキル、批判的思考、および時間管理についての明確な理解を得ることができます。

主な特徴

  • アカデミックな知識だけではなく、候補者のコーディング能力をテストします。
  • 受験者が試験を行う際にリアルタイムで観察することができます。
  • RealLifeTesting™ の方法論は、受験者が自分の IDE を使用したり、Git にクローンしたり、ユニットテストを実行したり、Stack Overflow/GitHub/Google にアクセスして研究をしたりすることができる、より優れたユーザー体験を提供します。
  • システム内で提出されたすべての回答と回答を比較し、高度な位置特定によってサポートされている厳格な盗作防止ツールです。
  • 技術者でない採用担当者でも理解できるように、明確で簡潔な自動化された結果
  • Pythonを使ったデータ分析のオンラインテストで年功序列を問わず

Pythonテストによるデータ分析でカバーされているスキル

  • pythonでのデータ分析
  • 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
  • 機械学習
  • パイソン3.x
  • ジャンゴ
  • ウェブスクレイピング

データアナリストに求めるもの

データ分析とは、データを洗浄、変換、モデル化して重要な情報を明らかにし、ビジネスの意思決定の舵取りを行うプロセスです。それは、ビジネスの成長と発展を支援する貴重な洞察を提供します。Pythonは今日、世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つです。1991年に初めてリリースされ、そのシンプルさとパワーで人気を博しました。

データアナリストのPythonスキルを確認する際には、彼らがどのような商業的なプログラミング言語の経験を持っているかを判断することが重要です。さらに、候補者が異なるPythonライブラリの知識とその重要性を理解しているかどうかも重要です。最後に、候補者がDjango、Flask、Bottle、Tornado、web2pyなどのPythonフレームワークの知識を持っているかどうかを確認することは、職務への適性を判断する上で重要です。

他に何かお探しですか?

Pythonを使ったデータ分析オンラインテストの見た目が好きですが、もっと何か必要ですか?私たちはあなたをカバーしています!オンラインタスクウィザードを使って、独自のコードベースを使ってカスタムテストを作成できます。オンラインタスクウィザードを使用して、独自のコードベースを使用してカスタムテストを作成することができます。これらのテストは完全にカスタマイズ可能です。テストの長さや範囲、難易度、質問の種類(学術的な質問、コードギャップなど)を選択することができます。Python のスキルを持った次のデータアナリストを見つけるのは、DevSkiller を使えばこれまで以上に簡単になります。

Pythonテストによるデータ分析が実際に機能することを証明したいですか?

あなたの会社のプロセスに新しいツールを導入するかどうかを決めることは、軽々しく考えてはいけない大きな決断です。私たちの話を聞くことは一つのことですが、もし私たちのPythonテストを使ったデータ分析がどのように機能するかを本当に知りたいのであれば、私たちの満足しているお客様の話を聞いてみてください。

クリテオ。

Criteoは、コマースマーケティングのグローバルリーダーです。Criteoの広告ソリューションにより、B2B企業は、小売、旅行、金融サービス、自動車、教育の各分野で、適切なリードをターゲットとしたパーソナライズされた広告キャンペーンを構築することができます。

Criteoは毎年約100名の技術者を採用しています。このような採用ニーズの大きさから、Criteoは採用率を維持できる効果的なソリューションを必要としていました。また、15の拠点でチーム全体で使用できる標準化された技術スキル評価プロセスも必要でした。

CriteoではDevSkillerを導入する前に、技術系の候補者(R&Dを除く)に自宅でのケーススタディを送付していました。このタスクは、チームとの面接を行う前に最初に使用されていました。Criteoは、ケーススタディの完了を追跡することが不可能であること、結果の妥当性を把握することができないこと、そして最も重要なことは、無駄な時間と不必要な面接による採用プロセスの遅延など、多くの課題に直面していました。

解決策は?DevSkillerの実装。

"当社では、3つのリージョン(US/APAC/EMEA)を中心に15拠点でDevSkillerを利用しています。地域のTA(リクルーター)には7人の常用者がおり、技術採用マネージャーのユーザーは現在のニーズに応じてローテーションしています。30人以上のユーザーが、課題を確認したりテストを作成したりするために、一度プラットフォームにログインしています。" ジュリアン・ゴーティス - タレントアクイジションマネージャー(EMEA) at Criteo

よくある質問

RealLifeTestingTMとは?

RealLifeTestingTMの手法は、Pythonを使用したすべてのDevSkillerデータ分析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最良の方法は、実際の開発作業を反映したサンプルテストであるという信念に基づいています。

私たちのPythonを使ったデータ分析テストでは、採用された後に行うのと同じように、候補者はフルプロジェクトのアプリを構築したり、既存のアプリに機能を追加したりする必要があります。そのためには、コーディングの知識やスタックリソース、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ための意思決定力を示す必要があります。あなたが見る結果は、候補者のコーディングスキル、意思決定、コードの清潔さ、問題解決能力を示しています。

Pythonを使ったデータ分析のテストを受験するには?

Devskillerの「Data Analysis with Python」のオンラインテストは、世界中どこからでも受験することができます。採用担当者は候補者にテストの招待状を送るだけです。これらの招待状は、特定の時間帯に利用できるように設定することができます。受験者はいつでも好きな時に好きな場所でテストを開始することができます。テストを通して、受験者はユニットテストを実行して、ソリューションが想定通りに動作するかどうかを確認することができます。テストは設定された時間だけ続きます。制限時間が終了すると、テストは自動的に評価され、リクルーターにレポートが送られます。

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