Вступ до питань інтерв'ю R та відповідей
R скрізь. Будь то вчений, який намагається об'єднати числові дані про свої експерименти або аналітик, що проводить регресію для вирішення випадку використання бізнесу, R - мова програмування першого вибору. Насправді R може зробити набагато більше, ніж інструменти статистики, його можна використовувати для обробки даних, візуалізації та графіки. У цю інформаційну епоху R є найважливішою мовою в наборі інструментів Data Science, і вона має величезний попит.
Таким чином, ви нарешті знайшли роботу своєї мрії в R, але цікавитесь, як зламати інтерв'ю R і що може бути ймовірним питанням інтерв'ю 2018 року R. Кожне інтерв'ю різне, а сфера роботи теж різна. Маючи це на увазі, ми розробили найпоширеніші запитання та відповіді на інтерв'ю 2019 року, щоб допомогти вам досягти успіху в інтерв'ю.
Нижче наведено перелік питань та відповідей на інтерв'ю 2019 р., Які можна задати під час інтерв'ю. Ці основні питання інтерв'ю розділені на дві частини:
Частина 1 - R питання щодо інтерв'ю (основні)
Ця перша частина охоплює основні питання та відповіді на інтерв'ю R
1. Для чого використовується функція lm ()?
Відповідь:
'lm' означає лінійну модель. У R lm () функція використовується для створення регресійних моделей. Два найважливіші аргументи, надані функції lm (), - це формула та дані. Формула визначає регресійну модель, а дані - це набір даних, на основі яких має здійснюватися регресія.
2. Наведіть приклад використання методу tapply ()
Відповідь:
Розглянемо два упорядковані вектори
1) учні, розподілені по різних школах (s1 - школа першого учня, s2 - школа другого учня тощо)
> студенти <- c ("s1 ″, " s2 ″, "s1 ″, " s3 ″, "s3 ″, " s2 ")
2) Відсоток балів кожного учня
> позначки <- c (80, 90, 75, 67, 96, 67)
> означає <- tapply (оцінки, студенти, середній)
> засоби
s1 s2 s3
77, 5 78, 5 81, 5
Функція tapply () застосовує функцію 'mean ()' до першого аргументу 'знаки', яка групується за другим аргументом 'students'
Перейдемо до наступних питань R Інтерв'ю.
3. Як змінювати та конструювати списки? Покажіть із прикладом.
Відповідь:
Побудова списків:
> Lst <- список (ім'я = "Джек", вік = 23, но.карів = 3, cars.names = c ("Вагон", "Бампер", "Джаз"))
Модифікація списку:
> Lst $ cars.names (1) Lst ((4)) (1) <- «WagonR»
4.Які різні структури даних у R?
Відповідь:
Це основні питання R інтерв'ю, задані в інтерв'ю. R має 5 структур даних: вектор, масив, матриця, список та кадри даних. З яких вектори, масиви та матриці є однорідними.
- Вектори - найпоширеніша структура даних у Р. Це одновимірний об'єкт, що позначає набір значень. Масив - це багатовимірне узагальнення векторів. Матриця - це особливий випадок масиву, він двовимірний.
- Список складається з упорядкованого набору об'єктів, які можуть бути різних типів або режимів. Кадр даних подібний до таблиці або матриці зі стовпцями різних режимів.
5. Як поводитися з відсутніми значеннями у функціях sum (), prod (), min (), max ()?
Відповідь:
Розглянемо вектор:
> x <- c (3, 6, 2, NA, 1)
Його сума призведе до:
> сума (х)
(1) НС
Однак ми можемо встановити аргумент na.rm як True для ігнорування відсутніх значень
> сума (x, na.rm = ІСТИНА)
(1) 12
6. Яка різниця між NA та NaN? Як ми можемо знати, чи містить вектор будь-який з них?
Відповідь:
NA еквівалентно відсутньому значенню. У випадках, коли компоненти векторів не відомі повністю, відсутні елементи позначаються НА.
З іншого боку, невизначені значення, що виникають під час обчислень, позначаються NaN. Прикладом результату NaN може бути 0/0.
Ми можемо перевірити, чи є значення NA або NaN, використовуючи функцію is.na (). Функція is.nan (X) повертає істину лише для NaN.
7. Як записати власні функції?
Відповідь:
Функцію в R можна записати так:
> function_name <- функція (arg1, arg2, .) express_in_R
express_in_R зазвичай являє собою набір різних виразів, поєднаних разом.
Частина 2 - R питання щодо інтерв'ю (розширено)
Давайте тепер подивимось на передові питання щодо інтерв'ю R.
8. Що таке матриці в R?
Відповідь:
Матриця - це масив з двома підписками. Це важливий особливий випадок масиву, і R забезпечує безліч функцій, характерних для матриць.
Наприклад, t (X) дає транспонування матриці X, для множення матриці використовується оператор% *%, nrow (X) і ncol (X) дають кількість рядків і стовпців тощо
9. Як розв’язувати лінійні рівняння за допомогою матричної інверсії?
Відповідь:
Лінійні рівняння в матричній формі можуть бути представлені:
M * X = C, де M - nxn матриця коефіцієнтів, X - векторна величина розміру n, а C - постійний вектор розміру n.
Для вирішення цього рівняння в R ми можемо використовувати функцію rješava () наступним чином:
X = вирішити (M, C)
Перейдемо до наступних питань R Інтерв'ю.
10. Що таке міжквартильний діапазон (IQR) і як обчислити його в R?
Відповідь:
Квартілі - це значення, які розділяють набір даних. Кожен квартал, виходячи зі свого положення в упорядкованому наборі даних, називається першим (Q1), другим (Q2) та третім (Q3) кварталом. Q2 - медіана набору даних. Q1 - медіана першої половини, а Q3 - медіана верхньої половини впорядкованого набору даних. IQR = Q3-Q1
У R IQR обчислюється викликом функції IQR:
> IQR (набір даних)
11. Що робить функція plot ()?
Відповідь:
Це найчастіше задані питання R інтерв'ю в інтерв'ю. Діаграма є загальною функцією і залежно від типу аргументів вона створює тип сюжету. Наприклад,
Якщо x і y є векторами, графік (x, y) виробляє розсіювання y проти x.
Якщо z - список, що містить два елементи x і y, або матриця з двома стовпцями, графік (z) робить те саме, що вище.
12. Як застосувати функцію до всіх стовпців кадру даних?
Відповідь:
Ми можемо використовувати функцію apply (). Він бере два аргументи - фрейм даних та функцію, яку потрібно застосувати.
13.Як перетворити кадри даних у матриці і чому це потрібно?
Відповідь:
Функція as.matrix () використовується для перетворення кадру даних в матрицю. R забезпечує потужні бібліотеки, характерні для матриць. Отже, кадри даних, перетворені на матриці, можна проаналізувати за допомогою цих матричних формул.
Перейдемо до наступних питань R Інтерв'ю.
14. Як відформатувати масиви символів у дати в R?
Відповідь:
Ви можете використовувати функцію as.Date (), яка приймає векторний масив символів та формат для перетворення їх в об'єкт дати.
Наприклад,
> as.Date ("22: 2: 2001 ″, формат ="% d:% m:% Y ")
15. Знайдіть найменше і найбільше число між 7000 і 70000, яке ділиться на 233.
Відповідь:
> Знайти (функція (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000)
(1) 7223
> Знайти (функція (x) x %% 233 == 0, 7000: 70000, праворуч = ІСТИНА)
(1) 69900
Висновок
Ми висвітлювали питання інтерв'ю, що стосуються деяких найпоширеніших понять у Р. Оскільки R підтримує широку бібліотеку, робота над R часто є безперервним навчальним процесом. Крім того, ви можете залишатися на зв'язку з R-співтовариством та перевірити додаткові ресурси на CRAN. Все найкраще для вашого інтерв'ю!
Рекомендована стаття
Це був посібник до списку R запитань щодо інтерв'ю та відповідей, щоб кандидат міг легко розправити ці запитання щодо інтерв'ю. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Питання для інтерв'ю на основі інформаційного сценарію
- Корисні 10 запитань щодо інтерв'ю Tableau
- 10 дивовижних запитань щодо інтерв'ю
- Питання для інтерв'ю з тестуванням програмного забезпечення
- SAP проти Oracle Які переваги