20 preguntas y respuestas comunes de la entrevista R para 2022

En los últimos años, el lenguaje de programación R ha ganado una tracción significativa en las comunidades de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esto se debe principalmente a que es un lenguaje multipropósito que se puede usar para análisis estadístico, visualización de datos, manipulación de datos, modelado predictivo, análisis de pronósticos y mucho más.

A medida que las oportunidades laborales relacionadas con R aumentan rápidamente y los cursos de ciencia de datos prosperan, hoy nos centraremos en la primera parte de conseguir un trabajo en el dominio: la entrevista R. ¡Aquí hay una lista de las preguntas más frecuentes en las entrevistas de R!

1. ¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación y un entorno diseñado específicamente para computación estadística y gráficos. Viene con un extenso catálogo de métodos estadísticos y gráficos que incluyen regresión lineal, clasificación, agrupamiento, análisis de series de tiempo, inferencia estadística y algoritmos ML, por nombrar algunos.

2. Nombre las diferentes estructuras de datos en R.

R tiene cuatro estructuras de datos primarias:

• Vector – Es una secuencia de elementos de datos que pertenecen al mismo tipo. Los miembros dentro de un vector se conocen como componentes.
• Lista: es un objeto R que puede contener elementos de diferentes tipos, incluidos números, cadenas, vectores u otra lista.
• Matriz: es una estructura de datos bidimensional que puede unir vectores de la misma longitud. Los elementos dentro de una matriz deben ser del mismo tipo: numéricos, de caracteres, lógicos o complejos.
• Dataframe: es una versión más genérica de una matriz, es decir, puede contener elementos de diferentes tipos de datos. Un Dataframe combina las características de Matrices y Listas como una lista rectangular, y sus columnas suelen tener diferentes tipos de datos.

3. Nombre los diversos componentes de la gramática de los gráficos.

Los diferentes componentes de la gramática de los gráficos son:

• capa de datos
• capa facetada
• Capa de temas
• Capa estética
• Capa de geometría
• capa de coordenadas

4. ¿Cómo instalar un paquete en R?

Para instalar un paquete en R, debe escribir este comando:

install.packages(“<nombre_del_paquete>”)

5. ¿Cómo se importan los datos en R?

Para importar datos en R, debe usar la GUI de R Commander escribiendo el comando "Rcmdr" en la consola de R. Hay tres formas de importar datos en R:

Puede ingresar el nombre del conjunto de datos o elegir el conjunto de datos en el cuadro de diálogo como lo considere adecuado.

• Puede ingresar los datos directamente usando el editor de R Commander: Datos->Nuevo conjunto de datos. Esto funciona mejor para conjuntos de datos de tamaño pequeño a mediano.
• Puede importar datos desde el portapapeles, una URL, un archivo de texto sin formato (ASCII) o cualquier paquete estadístico.

6. ¿Qué es Rmarkdown?

RMarkdown es la herramienta de informes de R. Le permite crear informes de alta calidad de código R.

Hay tres tipos de formato de salida de Rmarkdown:

• HTML
• PALABRA
• PDF

7. ¿Qué es "t-tests()" en R?

En R, la prueba t() se usa para determinar si las medias de dos grupos son iguales entre sí.

8. ¿Cuáles son los paquetes R utilizados para la imputación de datos?

Los paquetes de R más utilizados para la imputación de datos son:

• Mi
• RATONES
• Hmisc
• Amelia
• imputar
• señoritabosque

9. ¿Qué es una "matriz de confusión" en R?

En R, se utiliza una matriz de confusión para evaluar la precisión de un modelo desarrollado. Ofrece un cálculo de tabulación cruzada de las clases observadas y pronosticadas mediante el uso de la función "confusionmatrix()" contenida en el paquete "caTools".

10. ¿Qué es un bosque aleatorio? ¿Cómo se puede construir y evaluar un Random Forest en R?

Random Forest es un clasificador de conjunto creado a partir de una combinación de muchos modelos de árboles de decisión. Dado que combina los resultados de numerosos modelos de árboles de decisión, el resultado es mucho más preciso que el de los modelos individuales.

Para construir un modelo Random Forest en R, debe tener un conjunto de datos de entrenamiento. Luego proceda haciendo lo siguiente:

Primero, separe el conjunto de datos en el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba->

• Ahora, construye el modelo Random Forest en el tren->
• Finalmente, prediga el modelo Random Forest en el conjunto de prueba->

11. ¿Qué es ShinyR?

ShinyR es un paquete R que permite el desarrollo fácil y seguro de aplicaciones web interactivas directamente usando R.

Con ShinyR, puede alojar aplicaciones independientes en una página web o también puede incrustarlas en documentos Rmarkdown. Además, puede ampliar sus aplicaciones brillantes para que funcionen con temas CSS, acciones JavaScript y widgets HTML.

12. Nombre los paquetes utilizados para la minería de datos en R.

Los paquetes R utilizados para la minería de datos son:

• Rpart y símbolo de intercalación
• Tabla de datos
• Pronóstico
• GGplot
• Arules
• t.m.

13. ¿Cuáles son los propósitos de la regresión logística y la regresión de Poisson?

Mientras que la regresión logística ayuda a predecir el resultado binario del conjunto dado de variables predictoras continuas, la regresión de Poisson se usa para predecir la variable de resultado que representa "recuentos" del conjunto dado de variables predictoras continuas.

14. ¿Cómo se representan los valores faltantes en R?

En R, los valores faltantes están representados por la función NA (No disponible). Sin embargo, para valores imposibles, se usa NaN (no un número).

15. ¿Qué función se usa para agregar conjuntos de datos en R?

En R, la función "rbind" se usa para unir dos marcos de datos o conjuntos de datos. Sin embargo, los dos marcos de datos/conjuntos de datos deben contener variables del mismo tipo.

16. ¿Cómo se guardan los datos en R?

Si bien hay muchas formas de guardar datos en R, la forma más eficiente de hacerlo es:

Datos > Conjunto de datos activo > Exportar conjunto de datos activo

Después de esto, verá aparecer un cuadro de diálogo ante usted. Cuando hace clic en ese cuadro de diálogo, puede guardar sus datos como lo haría normalmente.

17. ¿Cuáles son los algoritmos de clasificación en R?

R tiene cinco tipos de algoritmos de clasificación:

• Clasificación de selección
• Clasificación de cubo
• Ordenamiento de burbuja
• Ordenar por fusión
• Ordenación rápida

18. ¿Qué es un modelo de Ruido Blanco?

Un modelo de ruido blanco (WN) es un modelo de serie temporal. Es la forma más sencilla de representar un proceso estacionario.

Un modelo WN se compone de:

• Una media constante fija
• Una varianza constante fija
• Sin correlación en el tiempo

19. Nombre las funciones de importación en R.

Las diferentes funciones de importación en R incluyen:

• leer.csv()->
• leer_sas()->
• leer_excel()->
• leer_sav()->

20. Nombre las funciones utilizadas para la depuración en R.

Las funciones utilizadas para la depuración en R son:

• rastrear()
• depurar()
• navegador()
• rastro()
• recuperar()

¡Ahí vas! Estas son algunas de las preguntas de entrevista R más frecuentes. Espero que esto te ayude a romper el hielo y profundizar constantemente en el idioma a medida que avanzas.

¡Feliz aprendizaje!