Úvod do otázek a odpovědí na rozhovor
R je všude. Ať už se jedná o vědce, který se snaží agregovat numerické údaje o svých experimentech nebo analytik provádějící regresi, aby vyřešil případ obchodního použití, R je programovací jazyk první volby. Ve skutečnosti může R udělat mnohem více než statistické nástroje, lze jej použít pro zpracování dat, vizualizace a grafiku. V tomto informačním věku je R nejdůležitějším jazykem v sadě nástrojů Data Science a má obrovskou poptávku.
Takže jste konečně našli svou vysněnou práci v R, ale přemýšlíte, jak crackovat R Interview a jaké by mohly být pravděpodobné 2018 R Interview otázky. Každý rozhovor je jiný a rozsah práce je také jiný. S ohledem na tuto skutečnost jsme navrhli nejčastější dotazy a odpovědi týkající se rozhovoru 2019 R, které vám pomohou dosáhnout úspěchu v rozhovoru.
Níže je uveden seznam otázek a odpovědí na rozhovor R 2019, které lze položit během pohovoru. Tyto hlavní otázky na pohovor jsou rozděleny do dvou částí:
Část 1 - Otázky k pohovoru R (základní)
Tato první část se zabývá základními otázkami a odpověďmi na rozhovor
1. Jaké je použití funkce lm ()?
Odpovědět:
'lm' znamená lineární model. Ve funkci R lm () se používá k vytváření regresních modelů. Dva nejdůležitější argumenty dané funkci lm () jsou vzorec a data. Vzorec definuje regresní model a data jsou datový soubor, na kterém má být provedena regrese.
2. Uveďte příklad použití metody tapply ()
Odpovědět:
Zvažte dva uspořádané vektory
1) studenti rozděleni do různých škol (s1 je škola prvního studenta, s2 je škola druhého studenta atd.)
> studenti <- c („s1“, „s2 ″, „ s1 ″, ”s3 ″, ” s3 ″, ”s2”)
2) Procento známek každého studenta
> značky <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> znamená <- tapply (známky, studenti, střední hodnota)
> znamená
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
Funkce tapply () aplikuje funkci 'střední ()' na první argument 'známky', který je seskupen podle druhého argumentu 'studenti'
Přejdeme k dalším otázkám R Interview.
3. Jak upravit a sestavit seznamy? Zobrazit s příkladem.
Odpovědět:
Konstrukce seznamů:
> Lst <- seznam (jméno = „Jack“, věk = 23, no.cars = 3, cars.names = c („Vůz“, „Nárazník“, „Jazz“))
Úprava seznamu:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- „WagonR“
4. Jaké jsou různé datové struktury v R?
Odpovědět:
Toto jsou základní otázky týkající se rozhovoru R položené v rozhovoru. R má 5 datových struktur: vektorové, pole, matice, seznam a datové rámce. Z toho vektory, pole a matice jsou homogenní.
- Vektory jsou nejčastější strukturou dat v R. Jedná se o jednorozměrný objekt označující sadu hodnot. Pole je vícerozměrná generalizace vektorů. Matice je zvláštní případ pole, je dvourozměrná.
- Seznam se skládá z uspořádané sady objektů, které mohou být různých typů nebo režimů. Datový rámec je jako tabulka nebo matice se sloupci různých režimů.
5. Jak se vypořádat s chybějícími hodnotami funkcí sum (), prod (), min (), max ()?
Odpovědět:
Zvažte vektor:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Jeho součet povede k:
> součet (x)
(1) NA
Můžeme však nastavit argument na.rm jako True pro ignorování chybějících hodnot
> součet (x, na.rm = PRAVDA)
(1) 12
6. Jaký je rozdíl mezi NA a NaN? Jak zjistíme, zda vektor obsahuje některý z nich?
Odpovědět:
NA je ekvivalent k chybějící hodnotě. V případech, kdy složky vektorů nejsou zcela známy, jsou chybějící prvky označeny NA.
Na druhé straně jsou neurčité hodnoty vzniklé během výpočtů označeny NaN. Příkladem výsledku NaN může být 0/0.
Pomocí funkce is.na () můžeme zkontrolovat, zda je hodnota NA nebo NaN. Funkce is.nan (X) vrací true pouze pro NaN.
7. Jak napsat vlastní funkce?
Odpovědět:
Funkci v R lze napsat následovně:
> function_name <- function (arg1, arg2, ….) expression_in_R
expression_in_R je obvykle sada různých výrazů sdružených dohromady.
Část 2 - Otázky k pohovoru R (pokročilé)
Pojďme se nyní podívat na pokročilé otázky R Interview.
8. Co jsou matice v R?
Odpovědět:
Matice je pole se dvěma odběry. Je to důležitý zvláštní případ pole a R poskytuje mnoho funkcí, které jsou specifické pro matice.
Například t (X) dává transpozici Matice X, operátor% *% se používá pro násobení matic, nrow (X) a ncol (X) udávají počet řádků a sloupců atd.
9. Jak řešit lineární rovnice pomocí inverze matic?
Odpovědět:
Lineární rovnice v maticové podobě mohou být reprezentovány:
M * X = C, kde M je matice nxn koeficientů, X je vektorová proměnná velikosti n a C je konstantní vektor velikosti n.
K vyřešení této rovnice v R můžeme použít funkci resol () takto:
X = vyřešit (M, C)
Přejdeme k dalším otázkám R Interview.
10. Co je mezikvartilové rozmezí (IQR) a jak jej vypočítat v R?
Odpovědět:
Kvartily jsou hodnoty, které dělí sadu dat. Každý kvartil na základě své pozice v uspořádané datové sadě se nazývá první (Q1), druhý (Q2) a třetí (Q3) kvartil. Q2 je medián datové sady. Q1 je střední hodnota v první polovině, zatímco Q3 je střední hodnota v horní polovině uspořádané sady dat. IQR = Q3-Q1
V R se IQR počítá voláním funkce IQR:
> IQR (dataset)
11. Co dělá funkce plot ()?
Odpovědět:
Toto jsou nejčastěji kladené otázky ohledně pohovoru v rozhovoru. Spiknutí je obecná funkce a v závislosti na typu argumentů vytváří spiknutí. Například,
Pokud jsou x a y vektory, vykreslení (x, y) vytvoří rozptyl y proti x.
Pokud z je seznam obsahující dva prvky x a y nebo matici ve dvou sloupcích, vykreslí graf (z) totéž jako výše.
12. Jak použít funkci na všechny sloupce datového rámce?
Odpovědět:
Můžeme použít funkci apply (). Bere to ve dvou argumentech - datový rámec a funkce, které mají být použity.
13.Jak převést datové rámce na matice a proč je to nutné?
Odpovědět:
Funkce as.matrix () se používá k převodu datového rámce na matici. R poskytuje výkonné knihovny, které jsou specifické pro matice. Datové rámce převedené na matice lze tedy analyzovat pomocí těchto maticových vzorců.
Přejdeme k dalším otázkám R Interview.
14. Jak formátovat znaková pole na data v R?
Odpovědět:
Můžete použít funkci as.Date (), která převede vektorová pole znaků a formát na jejich převedení na objekt data.
Například,
> as.Date (“22: 2: 2001 ″, format =”% d:% m:% Y ”)
15. Najděte nejmenší a největší číslo mezi 7000 a 70000, které je dělitelné 233.
Odpovědět:
> Najít (funkce (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Najít (funkce (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, vpravo = PRAVDA)
(1) 69900
Závěr
Pokryli jsme otázky týkající se rozhovorů, které se týkají některých nejběžnějších konceptů v R. Protože R podporuje rozsáhlou knihovnu, práce na R je často kontinuální proces učení. Dále můžete zůstat v kontaktu s komunitou R a podívat se na další zdroje na CRAN. Všechno nejlepší pro váš rozhovor!
Doporučený článek
Toto byl průvodce seznamem otázek a odpovědí na rozhovor s R, aby uchazeč mohl snadno provést zásah do těchto dotazů na pohovor. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Rozhovorové otázky založené na informačním scénáři
- Užitečné otázky k rozhovoru s 10 tabulkami
- 10 úžasných otázek rozhovoru s datovým inženýrem
- Rozhovory s otázkami testování softwaru
- SAP vs Oracle Jaké jsou výhody