Úvod k otázkam a odpovediam na rozhovor
R je všade. Či už je to vedkyňa, ktorá sa snaží zhromaždiť číselné údaje o svojich experimentoch alebo analytička vykonávajúca regresiu, aby vyriešila prípad použitia v podnikaní, R je programovací jazyk prvej voľby. V skutočnosti môže R urobiť oveľa viac ako štatistické nástroje, môže sa použiť na spracovanie údajov, vizualizácie a grafiku. V tomto informačnom veku je R najdôležitejším jazykom v súbore nástrojov Data Science a má obrovský dopyt.
Takže ste konečne našli svoju vysnívanú prácu v R, ale premýšľate, ako rozlúštiť R Interview a aké by mohli byť pravdepodobne 2018 R Interview otázky. Každý pohovor je iný a rozsah zamestnania je tiež odlišný. S ohľadom na to sme navrhli najbežnejšie otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru 2019 R, ktoré vám pomôžu dosiahnuť úspech v pohovore.
Nižšie je uvedený zoznam otázok a odpovedí z roku 2019 R Interview, ktoré sa môžu opýtať počas rozhovoru. Tieto najčastejšie otázky na pohovor sú rozdelené do dvoch častí:
1. časť - Otázky na pohovor (základné)
Táto prvá časť sa venuje základným otázkam a odpovediam na R rozhovor
1. Aké je použitie funkcie lm ()?
odpoveď:
'lm' znamená lineárny model. Vo funkcii R lm () sa používa na vytváranie regresných modelov. Dva najdôležitejšie argumenty uvedené pre funkciu lm () sú vzorec a dáta. Vzorec definuje regresný model a údaje sú súborom údajov, na ktorom sa má regresia vykonať.
2. Uveďte príklad použitia metódy tapply ()
odpoveď:
Zvážte dva objednané vektory
1) študenti rozdelení medzi rôzne školy (s1 je škola prvého študenta, s2 je škola druhého študenta atď.)
> študenti <- c („s1“, „s2 ″, „ s1 ″, ”s3 ″, ” s3 ″, ”s2”)
2) Percentuálny podiel známok každého študenta
> značky <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> znamená <- tapply (známky, študenti, stredná hodnota)
> znamená
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
Funkcia tapply () aplikuje funkciu „stredný ()“ na prvý argument „známky“, ktorý je zoskupený podľa druhého argumentu „študenti“.
Prejdime k ďalším otázkam R Interview.
3. Ako upraviť a zostaviť zoznamy? Zobraziť s príkladom.
odpoveď:
Konštrukcie zoznamov:
> Lst <- zoznam (meno = “Jack”, vek = 23, no.cars = 3, cars.names = c (“Vagón”, “Nárazník”, “Jazz”))
Úprava zoznamu:
> Lst $ cars.names (1) Lst (4)) (1) <- “WagonR”
4.Aké sú rôzne dátové štruktúry v R?
odpoveď:
Toto sú základné otázky týkajúce sa rozhovoru R, ktoré boli položené počas rozhovoru. R má 5 dátových štruktúr: Vektor, Pole, Matica, Zoznam a dátové rámce. Z toho sú vektory, polia a matice homogénne.
- Vektory sú najbežnejšou dátovou štruktúrou v R. Je to jednorozmerný objekt označujúci skupinu hodnôt. Pole je viacrozmerná generalizácia vektorov. Matica je špeciálny prípad poľa, je dvojrozmerná.
- Zoznam pozostáva z usporiadanej sady objektov, ktoré môžu byť rôznych typov alebo režimov. Dátový rámec je ako tabuľka alebo matica so stĺpcami rôznych režimov.
5. Ako riešiť chýbajúce hodnoty vo funkciách sum (), prod (), min (), max ()?
odpoveď:
Zvážte vektor:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Jeho suma bude mať za následok:
> súčet (x)
(1) neuvádza sa
Argument na.rm však môžeme nastaviť ako True na ignorovanie chýbajúcich hodnôt
> súčet (x, na.rm = TRUE)
(1) 12
6. Aký je rozdiel medzi NA a NaN? Ako zistíme, či vektor obsahuje niektorý z nich?
odpoveď:
NA je ekvivalent chýbajúcej hodnoty. V prípadoch, keď zložky vektorov nie sú úplne známe, chýbajúce prvky sú označené NA.
Na druhej strane sú neurčité hodnoty, ktoré vyplynú z výpočtov, označené NaN. Príkladom výsledku NaN môže byť 0/0.
Pomocou funkcie is.na () môžeme skontrolovať, či je hodnota NA alebo NaN. Funkcia is.nan (X) vracia true iba pre NaN.
7. Ako napísať svoje vlastné funkcie?
odpoveď:
Funkciu v R možno zapísať takto:
> function_name <- function (arg1, arg2, …) expression_in_R
expression_in_R je zvyčajne skupina rôznych výrazov spojených do jedného celku.
2. časť - Otázky na pohovor (rozšírené)
Pozrime sa teraz na pokročilé otázky týkajúce sa R rozhovoru.
8. Čo sú matice v R?
odpoveď:
Matica je pole s dvoma odbermi. Je to dôležitý špeciálny prípad poľa a R poskytuje veľa funkcií, ktoré sú špecifické pre matice.
Napríklad t (X) poskytuje transpozíciu Matice X, operátor% *% sa používa na násobenie matíc, null (X) a ncol (X) udávajú počet riadkov a stĺpcov atď.
9. Ako riešiť lineárne rovnice pomocou inverznej matice?
odpoveď:
Lineárne rovnice v maticovej podobe môžu byť reprezentované:
M * X = C, kde M je matica nxn koeficientov, X je vektorová premenná veľkosti n a C je konštantný vektor veľkosti n.
Na vyriešenie tejto rovnice v R môžeme použiť funkciu resol () nasledovne:
X = vyriešiť (M, C)
Prejdime k ďalším otázkam R Interview.
10. Čo je medzikvartilové rozpätie (IQR) a ako ho vypočítať v R?
odpoveď:
Kvartily sú hodnoty, ktoré rozdeľujú množinu údajov. Každý kvartil na základe svojej polohy v usporiadanej množine údajov sa nazýva prvý (Q1), druhý (Q2) a tretí (Q3) kvartil. Q2 je medián množiny údajov. Q1 je stredná hodnota v prvej polovici, zatiaľ čo Q3 je stredná hodnota v hornej polovici usporiadaného súboru údajov. IQR = Q3-Q1
V R sa IQR vypočíta volaním funkcie IQR:
> IQR (dataset)
11. Čo robí funkcia plot ()?
odpoveď:
Toto sú najčastejšie kladené otázky počas rozhovoru. Graf je generická funkcia av závislosti od typu argumentu vytvára typ grafu. Napríklad,
Ak sú x a y vektory, graf (x, y) vytvorí rozptyl y proti x.
Ak z je zoznam obsahujúci dva prvky x a y alebo maticu s dvoma stĺpcami, graf (z) robí to isté ako vyššie.
12. Ako aplikovať funkciu na všetky stĺpce dátového rámca?
odpoveď:
Môžeme použiť funkciu apply (). Vychádza z dvoch argumentov - dátový rámec a funkcia, ktorá sa má použiť.
13.Ako previesť dátové rámce na matice a prečo je to potrebné?
odpoveď:
Funkcia as.matrix () sa používa na konverziu dátového rámca na maticu. R poskytuje výkonné knižnice, ktoré sú špecifické pre matice. Preto sa dátové rámce konvertované na matice môžu analyzovať pomocou týchto maticových vzorcov.
Prejdime k ďalším otázkam R Interview.
14. Ako formátovať pole znakov do dátumov v R?
odpoveď:
Môžete použiť funkciu ako.Date (), ktorá vezme vektor znakových polí a formát ich previesť na objekt dátumu.
Napríklad,
> as.Date (“22: 2: 2001 ″, format =”% d:% m:% Y ”)
15. Nájdite najmenšie a najväčšie číslo medzi 7000 a 70000, ktoré je deliteľné 233.
odpoveď:
> Nájsť (funkcia (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Nájsť (funkcia (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, doprava = TRUE)
(1) 69900
záver
Zaoberali sme sa otázkami na pohovor, ktoré sa týkajú niektorých najbežnejších konceptov v R. Keďže R podporuje rozsiahlu knižnicu, práca na R je často nepretržitý proces učenia. Ďalej môžete zostať v kontakte s komunitou R a pozrieť si ďalšie zdroje informácií o CRAN. Všetko najlepšie pre váš rozhovor!
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca zoznamom otázok a odpovedí na R rozhovory, aby kandidát mohol ľahko vykonať tvrdé zásahy do týchto otázok. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Rozhovorové otázky založené na informačnom scenári
- Užitočné otázky týkajúce sa rozhovorov s 10 tablami
- 10 Amazing Data Engineer Interview Otázky
- Rozhovor Otázky na testovanie softvéru
- SAP vs Oracle Aké sú výhody