Introduction aux questions et réponses d'entrevue R
R est partout. Que ce soit un scientifique essayant d'agréger les données numériques sur ses expériences ou un analyste effectuant une régression pour résoudre un cas d'utilisation commerciale, R est le langage de programmation de premier choix. En fait, R peut faire bien plus que des outils statistiques, il peut être utilisé pour le traitement des données, les visualisations et les graphiques. À l'ère de l'information, R est le langage le plus important de la boîte à outils Data Science et il a une énorme demande.
Vous avez donc finalement trouvé votre emploi de rêve dans R, mais vous vous demandez comment résoudre l'interview R et quelles pourraient être les questions probables de l'interview R 2018. Chaque entretien est différent et la portée d'un travail est également différente. Gardant cela à l'esprit, nous avons conçu les questions et réponses d'entrevue R 2019 les plus courantes pour vous aider à réussir votre entrevue.
Vous trouverez ci-dessous la liste des questions et réponses d'entrevue R 2019, qui peuvent être posées lors d'une entrevue. Ces principales questions d'entrevue sont divisées en deux parties:
Partie 1 - Questions d'entrevue R (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses de base de l'entretien R
1. À quoi sert la fonction lm ()?
Répondre:
«lm» représente un modèle linéaire. Dans R lm (), la fonction est utilisée pour créer des modèles de régression. Les deux arguments les plus importants donnés à la fonction lm () sont la formule et les données. La formule définit le modèle de régression et les données sont l'ensemble de données sur lequel la régression doit être effectuée.
2. Donnez un exemple d'utilisation de la méthode tapply ()
Répondre:
Considérons deux vecteurs ordonnés
1) élèves répartis dans différentes écoles (s1 est l'école du premier élève, s2 est l'école du deuxième élève, etc.)
> étudiants <- c ("s1", "s2", "s1", "s3", "s3", "s2")
2) Pourcentage des notes de chaque élève
> marques <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> signifie <- tapply (notes, étudiants, moyenne)
> signifie
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
La fonction tapply () applique une fonction 'moyenne ()' au premier argument 'marques', qui est groupée par le deuxième argument 'étudiants'
Passons aux prochaines questions d'entrevue R.
3. Comment modifier et construire des listes? Montrez avec un exemple.
Répondre:
Construction des listes:
> Lst <- list (name = ”Jack”, age = 23, no.cars = 3, cars.names = c (“Wagon”, “Bumper”, “Jazz”))
Modification de la liste:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- «WagonR»
4.Quelles sont les différentes structures de données dans R?
Répondre:
Ce sont les questions de base de l'entretien R posées lors d'un entretien. R a 5 structures de données: Vector, Array, Matrix, List et data frames. Parmi lesquels les vecteurs, les matrices et les matrices sont homogènes.
- Les vecteurs sont la structure de données la plus courante dans R. C'est un objet unidimensionnel désignant un ensemble de valeurs. Un tableau est une généralisation multidimensionnelle de vecteurs. Une matrice est un cas particulier d'un tableau, elle est bidimensionnelle.
- Une liste se compose d'un ensemble ordonné d'objets qui peuvent être de différents types ou modes. Une trame de données est comme un tableau ou une matrice avec des colonnes de différents modes.
5. Comment gérer les valeurs manquantes dans les fonctions sum (), prod (), min (), max ()?
Répondre:
Considérons un vecteur:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Sa somme se traduira par:
> somme (x)
(1) NA
Cependant, nous pouvons définir l'argument na.rm sur True pour ignorer les valeurs manquantes
> somme (x, na.rm = TRUE)
(1) 12
6. Quelle est la différence entre NA et NaN? Comment savoir si le vecteur en contient un?
Répondre:
NA équivaut à une valeur manquante. Dans les cas où les composants des vecteurs ne sont pas complètement connus, les éléments manquants sont désignés par NA.
En revanche, les valeurs indéterminées résultant des calculs sont désignées par NaN. Un exemple de résultat NaN pourrait être 0/0.
Nous pouvons vérifier si une valeur est NA ou NaN en utilisant la fonction is.na (). La fonction is.nan (X) renvoie vrai uniquement pour NaN.
7. Comment écrire vos propres fonctions?
Répondre:
Une fonction dans R peut s'écrire comme suit:
> nom_fonction <- fonction (arg1, arg2, …) expression_in_R
expression_in_R est généralement un ensemble d'expressions différentes regroupées.
Partie 2 - Questions d'entrevue R (avancé)
Jetons maintenant un coup d'œil aux questions d'entrevue avancées de R.
8. Que sont les matrices dans R?
Répondre:
Une matrice est un tableau avec deux indices. C'est un cas spécial important de tableau et R fournit de nombreuses fonctions spécifiques aux matrices.
Par exemple, t (X) donne une transposition de la matrice X, l'opérateur% *% est utilisé pour la multiplication matricielle, nrow (X) et ncol (X) donnent le nombre de lignes et de colonnes, etc.
9. Comment résoudre des équations linéaires en utilisant l'inversion matricielle?
Répondre:
Les équations linéaires sous forme matricielle peuvent être représentées par:
M * X = C où M est une matrice de coefficients nxn, X est une variable vectorielle de taille n et C est un vecteur constant de taille n.
Pour résoudre cette équation dans R, nous pouvons utiliser la fonction resolver () comme suit:
X = résoudre (M, C)
Passons aux prochaines questions d'entrevue R.
10. Qu'est-ce qu'une plage inter-quartile (IQR) et comment la calculer dans R?
Répondre:
Les quartiles sont les valeurs qui divisent l'ensemble de données. Chaque quartile basé sur sa position dans un ensemble de données ordonné est appelé le premier (Q1), le deuxième (Q2) et le troisième (Q3) quartile. Q2 est la médiane de l'ensemble de données. Q1 est la médiane de la première moitié tandis que Q3 est la médiane de la moitié supérieure d'un ensemble de données ordonnées. IQR = Q3-Q1
Dans R, IQR est calculé en appelant la fonction IQR:
> IQR (jeu de données)
11. Que fait la fonction plot ()?
Répondre:
Ce sont les questions d'entrevue R les plus fréquemment posées dans une interview. Le tracé est une fonction générique et, selon le type d'arguments, il produit un type de tracé. Par exemple,
Si x et y sont des vecteurs, le tracé (x, y) produit un nuage de points de y contre x.
Si z est une liste contenant deux éléments x et y ou une matrice à deux colonnes, plot (z) fait la même chose que ci-dessus.
12. Comment appliquer une fonction à toutes les colonnes d'un bloc de données?
Répondre:
Nous pouvons utiliser la fonction apply (). Il prend deux arguments - le bloc de données et la fonction à appliquer.
13.Comment convertir des trames de données en matrices et pourquoi cela est-il nécessaire?
Répondre:
La fonction as.matrix () est utilisée pour convertir une trame de données en matrice. R fournit des bibliothèques puissantes spécifiques aux matrices. Par conséquent, les trames de données converties en matrices peuvent être analysées à l'aide de ces formules matricielles.
Passons aux prochaines questions d'entrevue R.
14. Comment formater les tableaux de caractères en dates dans R?
Répondre:
Vous pouvez utiliser la fonction as.Date () qui prend un vecteur de tableaux de caractères et un format pour les convertir en un objet date.
Par exemple,
> as.Date («22: 2: 2001 ″, format =»% d:% m:% Y »)
15. Trouvez le plus petit et le plus grand nombre entre 7000 et 70000 divisible par 233.
Répondre:
> Rechercher (fonction (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Rechercher (fonction (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, droite = VRAI)
(1) 69900
Conclusion
Nous avons couvert les questions d'entrevue relatives à certains des concepts les plus courants dans R. Comme R prend en charge une bibliothèque étendue, travailler sur R est souvent un processus d'apprentissage continu. De plus, vous pouvez rester en contact avec la R-Community et consulter les ressources supplémentaires sur CRAN. Meilleurs vœux pour votre entretien!
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Ceci a été un guide pour la liste des questions et réponses d'entrevue R afin que le candidat puisse réprimer ces questions d'entrevue R facilement. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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