Introdução às perguntas e respostas da entrevista R
R está em todo lugar. Seja um cientista tentando agregar os dados numéricos sobre seus experimentos ou um analista realizando regressão para resolver um caso de uso de negócios, R é a linguagem de programação de primeira escolha. De fato, o R pode fazer muito mais do que ferramentas estatísticas, pode ser usado para processamento de dados, visualizações e gráficos. Nesta era da informação, R é o idioma mais importante no kit de ferramentas de ciência de dados e tem uma demanda enorme.
Então você finalmente encontrou o emprego dos seus sonhos em R, mas está se perguntando como quebrar a entrevista R e quais poderiam ser as prováveis perguntas da entrevista R 2018. Cada entrevista é diferente e o escopo de um trabalho também é diferente. Tendo isso em mente, criamos as perguntas e respostas mais comuns da entrevista 2019 R para ajudá-lo a obter sucesso em sua entrevista.
Abaixo está a lista de perguntas e respostas da entrevista R 2019, que podem ser feitas durante uma entrevista. Essas perguntas principais da entrevista estão divididas em duas partes:
Parte 1 - R Perguntas da entrevista (básica)
Esta primeira parte abrange perguntas e respostas básicas da entrevista em R
1. Para que serve a função lm ()?
Responda:
'lm' representa um modelo linear. Em R lm (), a função é usada para criar modelos de regressão. Os dois argumentos mais importantes dados à função lm () são fórmula e dados. A fórmula define o modelo de regressão e dados são o conjunto de dados no qual a regressão deve ser realizada.
2. Dê um exemplo de uso do método tapply ()
Responda:
Considere dois vetores ordenados
1) alunos distribuídos por várias escolas (s1 é a escola do primeiro aluno, s2 é a escola do segundo aluno, etc.)
> alunos <- c ("s1", "s2", "s1", "s3", "s3", "s2")
2) Porcentagem das notas de cada aluno
> marcas <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> significa <- nota (notas, alunos, média)
> significa
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
A função tapply () aplica uma função 'mean ()' ao primeiro argumento 'marks', que é agrupado pelo segundo argumento 'students'
Vamos para as próximas perguntas da entrevista R.
3. Como modificar e construir listas? Mostre com um exemplo.
Responda:
Construção de listas:
> Lst <- list (nome = "Jack", idade = 23, número de carros = 3, cars.names = c ("Vagão", "Pára-choques", "Jazz"))
Modificação da lista:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- “WagonR”
4. Quais são as diferentes estruturas de dados no R?
Responda:
Estas são as perguntas básicas da entrevista R feitas em uma entrevista. R possui 5 estruturas de dados: Vector, Matriz, Matriz, Lista e quadros de dados. Dos quais vetores, matrizes e matrizes são homogêneos.
- Vetores são a estrutura de dados mais comum em R. É um objeto unidimensional que indica um conjunto de valores. Uma matriz é uma generalização multidimensional de vetores. Uma matriz é um caso especial de uma matriz, é bidimensional.
- Uma lista consiste em um conjunto ordenado de objetos que podem ser de diferentes tipos ou modos. Um quadro de dados é como uma tabela ou uma matriz com colunas de modos diferentes.
5. Como lidar com valores ausentes nas funções sum (), prod (), min (), max ()?
Responda:
Considere um vetor:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Sua soma resultará em:
> soma (x)
(1) NA
No entanto, podemos definir o argumento na.rm como True para ignorar os valores ausentes
> soma (x, na.rm = VERDADEIRO)
(1) 12
6. Qual é a diferença entre NA e NaN? Como sabemos se o vetor contém um deles?
Responda:
NA é equivalente ao valor ausente. Nos casos em que os componentes dos vetores não são completamente conhecidos, os elementos ausentes são indicados por NA.
Por outro lado, os valores indeterminados resultantes durante os cálculos são indicados por NaN. Um exemplo de resultado NaN pode ser 0/0.
Podemos verificar se um valor é NA ou NaN usando a função is.na (). A função is.nan (X) retorna true somente para NaN.
7. Como escrever suas próprias funções?
Responda:
Uma função em R pode ser escrita da seguinte maneira:
> nome_da_função <- função (arg1, arg2, …) expressão_em_R
expression_in_R é geralmente um conjunto de expressões diferentes agrupadas.
Parte 2 - R Perguntas da entrevista (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas avançadas da entrevista R.
8. O que são matrizes em R?
Responda:
Uma matriz é uma matriz com dois subscritos. É um caso especial importante de matriz e R fornece muitas funções específicas para matrizes.
Por exemplo, t (X) fornece uma transposição da matriz X, o operador% *% é usado para multiplicação de matrizes, nrow (X) e ncol (X) fornecem o número de linhas e colunas, etc.
9. Como resolver equações lineares usando inversão de matriz?
Responda:
As equações lineares em forma de matriz podem ser representadas por:
M * X = C onde M é uma matriz nxn de coeficientes, X é uma variável vetorial de tamanho n e C é um vetor constante de tamanho n.
Para resolver esta equação em R, podemos usar a função resolve () da seguinte maneira:
X = resolver (M, C)
Vamos para as próximas perguntas da entrevista R.
10. O que é um intervalo interquartil (IQR) e como calculá-lo em R?
Responda:
Quartis são os valores que dividem o conjunto de dados. Cada quartil com base em sua posição em um conjunto de dados ordenado é chamado de primeiro (Q1), segundo (Q2) e terceiro (Q3) quartil. Q2 é a mediana do conjunto de dados. Q1 é a mediana da primeira metade, enquanto Q3 é a mediana da metade superior de um conjunto de dados ordenados. IQR = Q3-Q1
Em R, o IQR é calculado chamando a função IQR:
> IQR (conjunto de dados)
11. O que a função plot () faz?
Responda:
Estas são as perguntas mais frequentes da entrevista R em uma entrevista. O gráfico é uma função genérica e, dependendo do tipo de argumento, produz um tipo de gráfico. Por exemplo,
Se x e y são vetores, o gráfico (x, y) produz um gráfico de dispersão de y contra x.
Se z é uma lista que contém dois elementos x e y ou uma matriz de duas colunas, o gráfico (z) faz o mesmo que acima.
12. Como aplicar uma função a todas as colunas de um quadro de dados?
Responda:
Podemos usar a função apply (). É preciso dois argumentos - o quadro de dados e a função a ser aplicada.
13.Como converter quadros de dados em matrizes e por que é necessário?
Responda:
A função as.matrix () é usada para converter um quadro de dados em uma matriz. O R fornece bibliotecas poderosas que são específicas para matrizes. Portanto, os quadros de dados convertidos em matrizes podem ser analisados usando essas fórmulas de matriz.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista R.
14. Como formatar matrizes de caracteres em datas no R?
Responda:
Você pode usar a função as.Date (), que recebe um vetor de matrizes de caracteres e um formato para convertê-los em um objeto de data.
Por exemplo,
> as.Date ("22: 2: 2001", formato = "% d:% m:% Y")
15. Encontre o menor e o maior número entre 7000 e 70000 que é divisível por 233.
Responda:
> Localizar (função (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Localizar (função (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, direita = VERDADEIRO)
(1) 69900
Conclusão
Cobrimos perguntas da entrevista referentes a alguns dos conceitos mais comuns em R. Como o R suporta uma extensa biblioteca, trabalhar com o R é frequentemente um processo de aprendizado contínuo. Além disso, você pode manter contato com a Comunidade R e verificar os recursos adicionais no CRAN. Tudo de bom para a sua entrevista!
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Este foi um guia para a lista de perguntas e respostas da entrevista R, para que o candidato possa reprimir essas perguntas da entrevista R facilmente. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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