Introduzione a R Intervista Domande e risposte
R è ovunque. Che si tratti di uno scienziato che cerca di aggregare i dati numerici relativi ai suoi esperimenti o di un analista che conduce una regressione per risolvere un caso d'uso aziendale, R è il linguaggio di programmazione di prima scelta. In effetti, R può fare molto di più degli strumenti statistici, può essere utilizzato per l'elaborazione dei dati, le visualizzazioni e la grafica. In questa era dell'informazione, R è il linguaggio più importante nel toolkit di Data Science e ha una grande richiesta.
Quindi hai finalmente trovato il lavoro dei tuoi sogni in R, ma ti stai chiedendo come rompere l'intervista R e quali potrebbero essere le probabili domande sull'intervista R 2018. Ogni colloquio è diverso e anche la portata di un lavoro è diversa. Tenendo presente questo, abbiamo progettato le domande e le risposte più comuni per l'intervista R 2019 per aiutarti a ottenere il successo nel tuo colloquio.
Di seguito è riportato l'elenco delle domande e risposte dell'intervista R 2019, che possono essere poste durante un'intervista. Queste domande principali dell'intervista sono divise in due parti:
Parte 1 - Domande di intervista R (di base)
Questa prima parte copre le domande e le risposte di base dell'intervista a R
1. A che serve la funzione lm ()?
Risposta:
'lm' sta per un modello lineare. In R lm () la funzione viene utilizzata per creare modelli di regressione. I due argomenti più importanti dati alla funzione lm () sono formula e dati. La formula definisce il modello di regressione e i dati sono il set di dati su cui deve essere condotta la regressione.
2. Dare un esempio di utilizzo del metodo tapply ()
Risposta:
Considera due vettori ordinati
1) studenti distribuiti in varie scuole (s1 è la scuola del primo studente, s2 è la scuola del secondo studente, ecc.)
> studenti <- c (“s1 ″, ” s2 ″, ”s1 ″, ” s3 ″, ”s3 ″, ” s2 ”)
2) Percentuale dei voti di ogni studente
> marchi <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> significa <- tapply (voti, studenti, media)
> significa
s1 s2 s3
77.5 78.5 81.5
La funzione tapply () applica una funzione 'mean ()' al primo argomento 'marchi', che è raggruppato dal secondo argomento 'studenti'
Passiamo alle prossime domande sul colloquio.
3. Come modificare e costruire elenchi? Mostra con un esempio.
Risposta:
Costruzione delle liste:
> Lst <- list (name = "Jack", age = 23, no.cars = 3, cars.names = c ("Wagon", "Bumper", "Jazz"))
Modifica elenco:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- “WagonR”
4.Quali sono le diverse strutture dati in R?
Risposta:
Queste sono le domande di base dell'intervista a R poste in un'intervista. R ha 5 strutture dati: Vector, Array, Matrix, List e data frame. Di cui vettori, matrici e matrici sono omogenei.
- I vettori sono la struttura di dati più comune in R. È un oggetto monodimensionale che indica un insieme di valori. Un array è una generalizzazione multidimensionale di vettori. Una matrice è un caso speciale di una matrice, è bidimensionale.
- Un elenco è costituito da un insieme ordinato di oggetti che possono essere di diversi tipi o modalità. Un frame di dati è come una tabella o una matrice con colonne di diverse modalità.
5. Come gestire i valori mancanti nelle funzioni sum (), prod (), min (), max ()?
Risposta:
Considera un vettore:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
La sua somma comporterà:
> somma (x)
(1) NA
Tuttavia, possiamo impostare l'argomento na.rm su True per ignorare i valori mancanti
> sum (x, na.rm = TRUE)
(1) 12
6. Qual è la differenza tra NA e NaN? Come facciamo a sapere se il vettore contiene uno di essi?
Risposta:
NA equivale al valore mancante. Nei casi in cui i componenti dei vettori non sono completamente noti, gli elementi mancanti sono indicati da NA.
D'altra parte, i valori indeterminati risultanti durante i calcoli sono indicati da NaN. Un esempio di risultato NaN potrebbe essere 0/0.
Possiamo verificare se un valore è NA o NaN usando la funzione is.na (). La funzione is.nan (X) restituisce true solo per NaN.
7. Come scrivere le tue funzioni?
Risposta:
Una funzione in R può essere scritta come segue:
> nome_funzione <- funzione (arg1, arg2, …) espressione_in_R
expression_in_R è in genere un insieme di espressioni diverse raggruppate insieme.
Parte 2 - Domande di intervista R (Avanzate)
Diamo ora uno sguardo alle domande di intervista R avanzate.
8. Cosa sono le matrici in R?
Risposta:
Una matrice è una matrice con due pedici. È un caso speciale importante di array e R fornisce molte funzioni specifiche delle matrici.
Ad esempio, t (X) fornisce una trasposizione di Matrix X, l'operatore% *% viene utilizzato per la moltiplicazione di matrici, nrow (X) e ncol (X) forniscono il numero di righe e colonne, ecc.
9. Come risolvere le equazioni lineari usando l'inversione di matrice?
Risposta:
Le equazioni lineari in forma di matrice possono essere rappresentate da:
M * X = C dove M è una matrice nxn di coefficienti, X è una variabile vettoriale di dimensione n e C è un vettore costante di dimensione n.
Per risolvere questa equazione in R, possiamo usare la funzione resol () come segue:
X = risolvi (M, C)
Passiamo alle prossime domande sul colloquio.
10. Cos'è un intervallo inter-quartile (IQR) e come calcolarlo in R?
Risposta:
I quartili sono i valori che dividono il set di dati. Ogni quartile basato sulla sua posizione in un set di dati ordinato è chiamato il primo (Q1), il secondo (Q2) e il terzo (Q3) quartile. Q2 è la mediana del set di dati. Q1 è la mediana della prima metà mentre Q3 è la mediana della metà superiore di un set di dati ordinato. IQR = Q3-Q1
In R, IQR viene calcolato chiamando la funzione IQR:
> IQR (set di dati)
11. Cosa fa la funzione plot ()?
Risposta:
Queste sono le domande frequenti sull'intervista R in un'intervista. La trama è una funzione generica e, a seconda del tipo di argomenti, produce un tipo di trama. Per esempio,
Se xey sono vettori, il diagramma (x, y) produce un diagramma a dispersione di y contro x.
Se z è un elenco contenente due elementi xey o una matrice a due colonne, il diagramma (z) fa lo stesso come sopra.
12. Come applicare una funzione a tutte le colonne di un frame di dati?
Risposta:
Possiamo usare la funzione apply (). Comprende due argomenti: il frame di dati e la funzione da applicare.
13.Come convertire i frame di dati in matrici e perché è necessario?
Risposta:
La funzione as.matrix () viene utilizzata per convertire un frame di dati in una matrice. R fornisce potenti librerie specifiche per le matrici. Pertanto, i frame di dati convertiti in matrici possono essere analizzati utilizzando queste formule di matrice.
Passiamo alle prossime domande sul colloquio.
14. Come formattare le matrici di caratteri in date in R?
Risposta:
È possibile utilizzare la funzione as.Date () che accetta un vettore di matrici di caratteri e un formato per convertirli in un oggetto data.
Per esempio,
> as.Date ("22: 2: 2001 ″, formato ="% d:% m:% Y ")
15. Trova il numero più piccolo e il più grande tra 7000 e 70000 che è divisibile per 233.
Risposta:
> Trova (funzione (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Trova (funzione (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, destra = VERO)
(1) 69900
Conclusione
Abbiamo trattato le domande di intervista relative ad alcuni dei concetti più comuni in R. Poiché R supporta un'ampia biblioteca, lavorare su R spesso è un processo di apprendimento continuo. Inoltre, puoi rimanere in contatto con la R-Community e controllare le risorse aggiuntive su CRAN. Tutto il meglio per la tua intervista!
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Questa è stata una guida all'elenco delle domande e risposte dell'intervista R in modo che il candidato possa facilmente reprimere queste domande. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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