{"id":36432,"date":"2023-09-12T07:45:00","date_gmt":"2023-09-12T14:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coderpad.io\/?page_id=36432"},"modified":"2025-05-01T06:59:22","modified_gmt":"2025-05-01T13:59:22","slug":"jupyter-notebook-entretien","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/coderpad.io\/fr\/use-case\/jupyter-notebook-data-science-interview\/","title":{"rendered":"Jupyter Notebook Online pour des entretiens r\u00e9alistes en science des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\"recruter\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\n\t\t
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Il n'a jamais \u00e9t\u00e9 aussi simple de recruter des Data Scientists.<\/h1>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

Cr\u00e9ez des questions pertinentes, cr\u00e9atives et personnalis\u00e9es pour vos entretiens de recrutement avec Jupyter Notebook, Python, R, SQL, vos tableurs et plus encore.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDemandez une d\u00e9mo<\/a>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tTester la sandbox fl\u00e8che droite<\/title><\/svg>\n<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/section>\n\n\n
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\n Comparez le potentiel de vos candidats Data Scientists avec nos tests faciles \u00e0 configurer !\n <\/h3>\n \n
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  • Testez les comp\u00e9tences de vos candidats en Data Science, Data Analysis, SQL, Python et R.<\/li>\n
  • Utilisez notre banque de QCM, questions ouvertes, exercices techniques et tests gamifi\u00e9s.<\/li>\n
  • Envoyez uniquement les candidats plus qualifi\u00e9s en entretien technique.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n
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    \n Personnalisez vos questions d\u2019entretien pour les adapter \u00e0 chaque poste\n <\/h3>\n \n
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    • \u00c9tablissez une base de donn\u00e9es PostgreSQL ou MySQL pour voir comment le candidat traite les donn\u00e9es que vous lui aurez fournies.<\/li>\n
    • G\u00e9n\u00e9rez un dataset dans n\u2019importe quel format (JSON, CSV, Parquet ou tout autre type de donn\u00e9es).<\/li>\n
    • Configurez un environnement sp\u00e9cifique \u00e0 votre entretien tel que Jupyter Notebook (SciPy, Minimal, R, TensorFlow), Tableur (type Excel ou Google Sheet), ou dans d\u2019autres langages comme Python, R ou SQL.<\/li>\n
    • R\u00e9alisez l\u2019entretien en live en mode collaboratif ou soumettez au candidat un projet asynchrone \u00e0 r\u00e9aliser en autonomie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n
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      \n Proposez \u00e0 vos candidats un environnement d\u2019entretien 100 % fonctionnel et r\u00e9aliste\n <\/h3>\n \n
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      • Grande capacit\u00e9 de traitement pour interagir avec des ensembles de donn\u00e9es tr\u00e8s volumineux.<\/li>\n
      • Environnement Jupyter Notebook 100 % fonctionnel.<\/li>\n
      • Possibilit\u00e9 d\u2019importer n\u2019importe quel module.<\/li>\n
      • Combinez vos jeux de donn\u00e9es et ex\u00e9cutez vos formules directement dans le notebook.<\/li>\n
      • Acc\u00e9dez au serveur, au shell et \u00e0 la console.<\/li>\n
      • Codez avec les candidats dans un tableur pleinement fonctionnel<\/li>\n<\/ul>\n\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n
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        \n Passez en revue les candidats avec votre \u00e9quipe pour recruter les meilleurs talents\n <\/h3>\n \n
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        • Notes d\u2019entretien priv\u00e9es pour recueillir les commentaires de tous les membres de votre \u00e9quipe.<\/li>\n
        • Sauvegardez le dernier output du candidat et \u00e9valuez-le en toute objectivit\u00e9.<\/li>\n
        • Lancez votre prochain recrutement de Data Scientist en toute s\u00e9r\u00e9nit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

          Sandbox Jupyter Notebook<\/h2>\n\n\n\n\t