Tests techniques Data science en ligne

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À propos de nos tests techniques Data Science 

Nous proposons à votre équipe des tests techniques de Data Science qui sont à la fois réalistes et pratiques, fournissant une évaluation précise des compétences des candidats en Data Science. Avec des outils tels que CoderPad Screen, vous pouvez créer des tests Data Science en seulement une minute, même si vous n'avez pas de connaissances techniques.

Nos tests sont spécifiquement conçus pour englober des concepts cruciaux tels que la programmation orientée objet, les structures de données, les algorithmes, etc. Ils sont soigneusement sélectionnés par nos experts de l'industrie, ce qui garantit leur pertinence par rapport aux scénarios du monde réel et leur efficacité dans l'évaluation des capacités des candidats.

Pour les responsables du recrutement qui souhaitent aller plus loin, il est possible de personnaliser les tests et d'y inclure leurs propres exercices de code.

• Durée recommandée : 30-77 min
• Nombre moyen de questions : 24
• Types d'exercices : QCM, exercices de code
• Niveaux de test : Junior, Senior, Expert

ℹ️ Explorez notre banque de questions et testez par vous-même notre expérience candidat

Exemples de questions sur la Data Science

Question 1 : Maîtrise des grands principes de la Data Science

Laquelle des matrices suivantes aboutira à une image inchangée à l’issue d’une opération de convolution ?

Question 2 : corrigez l'algorithme

Les fonctions de similarité cosinus et de distance euclidienne sont incorrectes. Corrigez le corps des deux fonctions cosinus() frustrent euclidean():

# Utilisez print(var) ou cat("Messages...") pour débuguer votre solution.

# Fonctions d'assistance
norme <- .(x) sqrt(sum(x^2))
point <- .(x, y) sum(x*y)


cosinus <- .(vector1, vector2) {
    # Corrigez-moi
    norme(vecteur1) * norme(vecteur2) / dot(vecteur1, vecteur2)

}

euclidienne <- .(vector1, vector2) {
    # Corrigez-moi
    sqrt(norme(vecteur1 - vecteur2))

}Langage du code : R (r)

ℹ️ Prévisualisez un exemple de rapport de test technique

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Obtenez une meilleure compréhension du processus de réflexion de vos candidats développeurs en matière de résolution de problèmes.

• Témoignez de leur compétence en matière de construction d'algorithmes et évaluez leur approche de la résolution de problèmes à l'aide de ces algorithmes.
• Notez les réactions aux différentes phases de l'entretien afin d'en discuter lors des entretiens suivants.
• Soyez attentif à détecter et à prévenir toute action déplaisante.

Comment tester les compétences en science des données pour embaucher dans votre équipe ?

S'appuyer uniquement sur les CV peut ne pas donner une image précise des compétences et des capacités d'un développeur en science des données, et les compétences déclarées par les intéressés peuvent être douteuses.

Voici cinq façons d'évaluer les compétences en codage des développeurs JavaScript :

• Examiner leur dossier de travail. Cela vous donne une idée plus précise des types de projets de science des données sur lesquels ils ont travaillé et de leur niveau de maîtrise de la langue.
• Explorer leur compte GitHubt pour évaluer la qualité de leur code Python et R, leurs projets et leur implication dans des projets liés à la science des données.
• Demandez-leur s'ils utilisent Stack Overflow ou les communautés de science des données. dans leur développement quotidien afin de comprendre leur niveau de connaissance et leur participation à la communauté de développement de la science des données.
• Utiliser des exercices pratiques de programmation axés sur Python et R pour les développeurs Python et R afin de leur permettre d'évaluer et d'améliorer leurs compétences en matière de codage.
• Mener des entretiens de codage en direct axés sur Python et R où les candidats peuvent démontrer leurs compétences en matière de codage, leurs capacités à résoudre des problèmes et leurs connaissances des concepts Python et R respectivement.

💡 Pour aller plus loin > 5 moyens de tester les compétences d’un développeur avant de l’embaucher

Quelle approche adopter pour effectuer une première sélection parmi vos candidats ?

Les recruteurs craignent que la réalisation de tests de codage sur les candidats au début du processus d'entretien n'effraie les candidats potentiels et ne les décourage de postuler. Toutefois, une bonne gestion de la situation, par exemple en expliquant clairement le processus d'entretien et son importance, permettra aux candidats de comprendre l'objectif et de se sentir à l'aise.

Voici quelques lignes directrices qui vous permettront d'assurer une expérience positive aux candidats lors des premiers tests :

1. Soigner l’offre d’emploi: Veillez à ce que l'annonce contienne toutes les étapes et attentes du processus d'embauche. De cette manière, le candidat ne se sent pas exclu et peut se préparer correctement à l'entretien. Il est également conseillé de communiquer à l'avance les contraintes de temps liées aux entretiens techniques.

2. Mettre l'accent sur l'égalité des chances et la diversité : Soulignez la position de votre organisation sur l'égalité des chances et la promotion de la diversité dans le cadre du processus de test. Il doit être clair que l'objectif principal du test est d'évaluer correctement les compétences du candidat, indépendamment de son parcours.

3. Miser sur des tests courts : Préférez la qualité à la quantité en faisant en sorte que l'évaluation soit brève et axée sur les compétences requises pour le poste. Cela permet d'éviter toute perte de temps et de s'assurer que les candidats peuvent effectuer l'exercice sans problème. Idéalement, l'objectif est de réaliser le test en une heure ou moins, sans compromettre les exigences.

4. Viser la pertinence : Éliminez les redondances en veillant à ce que les tests se concentrent uniquement sur les compétences directement applicables au poste. Les développeurs apprécient l'approche pragmatique qui consiste à se concentrer sur les compétences qui ont un impact pratique sur les tâches quotidiennes.
5. Retour d'information et résultats: À la fin des séries de tests, donnez aux candidats un retour d'information sur leurs performances. En utilisant un outil comme CoderPad Screen, qui génère automatiquement un bref rapport et l'envoie aux candidats, vous pouvez améliorer leur expérience. Ainsi, les candidats qui n'ont pas obtenu de bons résultats comprendront les raisons pour lesquelles ils n'ont pas été sélectionnés pour l'étape suivante.