Введение в R Интервью Вопросы и ответы
R везде. Будь то ученый, пытающийся собрать числовые данные о своих экспериментах, или аналитик, проводящий регрессию для решения бизнес-задач, R - это язык выбора первого выбора. На самом деле R может сделать гораздо больше, чем инструменты статистики, его можно использовать для обработки данных, визуализации и графики. В наш информационный век R является наиболее важным языком в наборе данных Data Science, и у него огромный спрос.
Итак, вы, наконец, нашли работу своей мечты в R, но задаетесь вопросом, как взломать R Интервью и какие могут быть вероятные Вопросы Интервью R 2018. Каждое собеседование отличается и объем работы также отличается. Помня об этом, мы разработали самые распространенные вопросы и ответы для интервью 2019 R, чтобы помочь вам добиться успеха на собеседовании.
Ниже приведен список вопросов и ответов для интервью 2019 R, которые можно задать во время интервью. Эти главные вопросы интервью делятся на две части:
Часть 1 - R Интервью Вопросы (основные)
Эта первая часть охватывает основные вопросы и ответы R интервью
1. Какая польза от функции lm ()?
Ответ:
«lm» обозначает линейную модель. В R lm () функция используется для создания регрессионных моделей. Двумя наиболее важными аргументами, данными функции lm (), являются формула и данные. Формула определяет модель регрессии, а данные - это набор данных, по которому должна проводиться регрессия.
2. Приведите пример использования метода tapply ()
Ответ:
Рассмотрим два упорядоченных вектора
1) ученики, распределенные по различным школам (s1 - школа первого ученика, s2 - школа второго ученика и т. Д.)
> студенты <- c («s1», «s2», «s1», «s3», «s3», «s2»)
2) Процент оценок каждого студента
> оценки <- с (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> означает <- применить (оценки, студенты, значит)
> означает
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
Функция tapply () применяет функцию 'mean ()' к первому аргументу 'marks', которая группируется по второму аргументу 'Students'
Давайте перейдем к следующему R Интервью Вопросы.
3. Как изменить и построить списки? Покажите с примером.
Ответ:
Построение списков:
> Lst <- список (name = ”Jack”, age = 23, no.cars = 3, cars.names = c («Wagon», «Bumper», «Jazz»))
Модификация списка:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- «WagonR»
4. Каковы различные структуры данных в R?
Ответ:
Это основные R вопросы интервью, задаваемые в интервью. R имеет 5 структур данных: Vector, Array, Matrix, List и фреймы данных. Из которых векторы, массивы и матрицы являются однородными.
- Векторы - самая распространенная структура данных в R. Это одномерный объект, обозначающий набор значений. Массив - это многомерное обобщение векторов. Матрица - это частный случай массива, он двумерный.
- Список состоит из упорядоченного набора объектов, которые могут быть разных типов или режимов. Фрейм данных похож на таблицу или матрицу со столбцами разных режимов.
5. Как бороться с отсутствующими значениями в функциях sum (), prod (), min (), max ()?
Ответ:
Рассмотрим вектор:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Его сумма приведет к:
> сумма (х)
(1) нет данных
Однако мы можем установить аргумент na.rm как True, чтобы игнорировать пропущенные значения
> сумма (x, na.rm = ИСТИНА)
(1) 12
6. В чем разница между NA и NaN? Как мы узнаем, содержит ли вектор какой-либо из них?
Ответ:
NA эквивалентно отсутствующему значению. В тех случаях, когда компоненты векторов не полностью известны, отсутствующие элементы обозначаются NA.
С другой стороны, неопределенные значения, полученные в ходе вычислений, обозначаются как NaN. Примером результата NaN может быть 0/0.
Мы можем проверить, является ли значение NA или NaN, используя функцию is.na (). Функция is.nan (X) возвращает true только для NaN.
7. Как написать свои собственные функции?
Ответ:
Функция в R может быть записана следующим образом:
> имя_функции <- функция (arg1, arg2, …) expression_in_R
expression_in_R обычно представляет собой набор различных выражений, объятых вместе.
Часть 2 - R Интервью Вопросы (Advanced)
Давайте теперь посмотрим на расширенные вопросы R интервью.
8. Что такое матрицы в R?
Ответ:
Матрица - это массив с двумя индексами. Это важный частный случай массива, и R предоставляет множество функций, специфичных для матриц.
Например, t (X) дает транспонирование матрицы X, оператор% *% используется для умножения матрицы, nrow (X) и ncol (X) дают количество строк и столбцов и т. Д.
9. Как решать линейные уравнения с использованием матричной инверсии?
Ответ:
Линейные уравнения в матричной форме могут быть представлены:
M * X = C, где M - матрица коэффициентов nxn, X - векторная переменная размера n, а C - постоянный вектор размера n.
Чтобы решить это уравнение в R, мы можем использовать функцию solve () следующим образом:
X = решить (M, C)
Давайте перейдем к следующему R Интервью Вопросы.
10. Что такое межквартильный диапазон (IQR) и как рассчитать его в R?
Ответ:
Квартили - это значения, которые делят набор данных. Каждый квартиль, основанный на его позиции в упорядоченном наборе данных, называется первым (Q1), вторым (Q2) и третьим (Q3) квартилем. Q2 является медианой набора данных. Q1 - это медиана первой половины, а Q3 - медиана верхней половины упорядоченного набора данных. IQR = Q3-Q1
В R IQR рассчитывается путем вызова функции IQR:
> IQR (набор данных)
11. Что делает функция plot ()?
Ответ:
Это часто задаваемые R вопросы интервью в интервью. Сюжет является универсальной функцией и в зависимости от типа аргументов создает тип сюжета. Например,
Если x и y являются векторами, plot (x, y) создает диаграмму рассеяния y против x.
Если z является списком, содержащим два элемента x и y или матрицу из двух столбцов, plot (z) делает то же, что и выше.
12. Как применить функцию ко всем столбцам фрейма данных?
Ответ:
Мы можем использовать функцию apply (). Он принимает два аргумента - фрейм данных и применяемую функцию.
13.Как преобразовать фреймы данных в матрицы и зачем это нужно?
Ответ:
Функция as.matrix () используется для преобразования кадра данных в матрицу. R предоставляет мощные библиотеки, специфичные для матриц. Следовательно, кадры данных, преобразованные в матрицы, могут быть проанализированы с использованием этих матричных формул.
Давайте перейдем к следующему R Интервью Вопросы.
14. Как отформатировать символьные массивы в даты в R?
Ответ:
Вы можете использовать функцию as.Date (), которая берет вектор символьных массивов и формат для преобразования их в объект даты.
Например,
> as.Date («22: 2: 2001», формат = «% d:% m:% Y»)
15. Найдите наименьшее и наибольшее число от 7000 до 70000, которое делится на 233.
Ответ:
> Найти (функция (х) х %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Найти (функция (х) х %% 233 == 0, 7000: 70000, справа = ИСТИНА)
(1) 69900
Вывод
Мы рассмотрели вопросы интервью, относящиеся к некоторым наиболее распространенным понятиям в R. Поскольку R поддерживает обширную библиотеку, работа над R часто является непрерывным процессом обучения. Кроме того, вы можете оставаться на связи с R-Community и проверить дополнительные ресурсы по CRAN. Всего наилучшего для вашего интервью!
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Списку Вопросов об Интервью R и Ответов, чтобы кандидат мог легко расправиться с этими Вопросами Интервью R. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Informatica Сценарий на основе вопросов интервью
- 10 полезных вопросов для интервью
- 10 удивительных вопросов для интервьюера Data Engineer
- Интервью по тестированию программного обеспечения
- SAP против Oracle Каковы преимущества