आर साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर के लिए परिचय
आर साक्षात्कार प्रश्न? आर हर जगह है। चाहे वह एक वैज्ञानिक है जो अपने प्रयोगों के बारे में संख्यात्मक डेटा एकत्र करने का प्रयास कर रहा है या एक विश्लेषक व्यवसाय उपयोग के मामले को हल करने के लिए एकजुट करने का प्रयास कर रहा है, आर पहली पसंद प्रोग्रामिंग भाषा है । वास्तव में, आर आंकड़े औजारों से कहीं अधिक कर सकता है, इसका उपयोग डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और ग्राफिक्स के लिए किया जा सकता है। इस जानकारी में आयु, आर डेटा विज्ञान उपकरणकिट में सबसे महत्वपूर्ण भाषा है और इसकी एक बड़ी मांग है।
तो आपको अंततः आर में अपना सपनों का काम मिल गया है, लेकिन आर साक्षात्कार को तोड़ने और 2018 आर साक्षात्कार प्रश्न के संभावित होने के बारे में सोच रहे हैं। प्रत्येक साक्षात्कार अलग होता है और नौकरी का दायरा भी अलग होता है। इसे ध्यान में रखते हुए हमने आपके साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करने में आपकी सहायता के लिए सबसे आम 2018 आर साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार किए हैं।
मुझे यह सुनिश्चित करने के लिए लोकप्रिय आर साक्षात्कार प्रश्न प्रस्तुत करने दें कि आप ‘आर’ तैयार हैं।
1. एलएम () फ़ंक्शन का उपयोग क्या है?
उत्तर:
‘एलएम’ एक रैखिक मॉडल के लिए खड़ा है । आर एलएम () फ़ंक्शन में रीग्रेशन मॉडल बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। एलएम () फ़ंक्शन को दिए गए दो सबसे महत्वपूर्ण तर्क फॉर्मूला और डेटा हैं। फॉर्मूला रिग्रेशन मॉडल को परिभाषित करता है और डेटा वह डेटासेट होता है जिस पर प्रतिगमन आयोजित किया जाता है।
टीअप्लाइ () विधि का एक उदाहरण उपयोग दें
उत्तर:
दो आदेशित वैक्टरों पर विचार करें
1) विभिन्न विद्यालयों में वितरित छात्र (एस 1 पहले छात्र का स्कूल है, एस 2 दूसरे छात्र का स्कूल है, आदि)
> students <- c(“s1″,”s2″,”s1″,”s3″,”s3″,”s2”)
2) प्रत्येक छात्र के अंक का प्रतिशत
> marks <- c(80,90,75,67,96,67)
> means <- tapply(marks,students,mean)
> means
s1 s2 s3
77.5 78.5 81.5
फ़ंक्शन टीअप्लाइ () पहले तर्क ‘अंक’ पर एक फ़ंक्शन ‘माध्य ()’ लागू करता है, जिसे दूसरे तर्क ‘छात्रों’ द्वारा समूहीकृत किया जाता है।
3. सूचियों को संशोधित और निर्माण कैसे करें? एक उदाहरण के साथ दिखाओ।
उत्तर:
सूची निर्माण:
> Lst <- list(name=”Jack”, age=23, no.cars=3, cars.names = c(“Wagon”, “Bumper”, “Jazz”))
सूची संशोधन:
> Lst$cars.names[1] <- “WagonR” OR > Lst[[4]][1] <- “WagonR”
4. आर में विभिन्न डेटा संरचनाएं क्या हैं?
उत्तर:
आर में 5 डेटा संरचनाएं हैं: वेक्टर, ऐरे, मैट्रिक्स, सूची, और डेटाफ्रेम। जिनमें से वेक्टर, ऐरे और मैट्रिक्स सजातीय हैं।
– वेक्टर आर में सबसे आम डेटा संरचना हैं। यह एक आयामी वस्तु है जो मूल्यों का एक सेट दर्शाती है। एक ऐरे वैक्टरों का बहु-आयामी सामान्यीकरण है। एक मैट्रिक्स एक ऐरे का एक विशेष मामला है, यह 2-आयामी है।
– एक सूची में वस्तुओं के क्रमबद्ध सेट होते हैं जो विभिन्न प्रकार या मोड के हो सकते हैं। डेटा-फ्रेम अलग-अलग मोड के कॉलम वाले टेबल या मैट्रिक्स की तरह होता है।
5. योग (), प्रॉड (), मीन (), मॅक्स () फ़ंक्शन में अनुपलब्ध मानों से कैसे निपटें?
उत्तर:
वेक्टर पर विचार करें:
> x <- c(3, 6, 2, NA, 1)
इसके योग का परिणाम होगा:
> sum(x)
[1] NA
हालांकि, हम अनुपलब्ध मानों को अनदेखा करने के लिए एनए. आरएम तर्क को सत्य के रूप में सेट कर सकते हैं
> sum(x, na.rm=TRUE)
[1] 12
- एनए और एनएएन के बीच क्या अंतर है? हम कैसे जानते हैं कि वेक्टर में से कोई भी है या नहीं?
उत्तर:
एनए गुम मूल्य के बराबर है। ऐसे मामलों में जहां वैक्टर के घटक पूरी तरह से ज्ञात नहीं हैं, गायब तत्व एनए द्वारा दर्शाए जाते हैं।
दूसरी ओर, गणना के दौरान परिणामस्वरूप अनिश्चित मूल्य एनएएन द्वारा दर्शाए जाते हैं। एनएएन परिणाम का एक उदाहरण 0/0 हो सकता है।
हम यह जांच सकते हैं कि आइएस.एनए () फ़ंक्शन का उपयोग करके मान एनए या एनएN है। Iएस.एनएएन (एक्स) फ़ंक्शन केवल एनएN के लिए सत्य देता है।
7. अपने कार्यों को कैसे लिखें?
उत्तर:
आर में एक फ़ंक्शन निम्नानुसार लिखा जा सकता है:
> function_name <- function(arg1, arg2, . . . ) expression_in_R
अभिव्यक्ति_इन_आर आम तौर पर एक साथ संगठित विभिन्न अभिव्यक्तियों का एक सेट होता है।
8. आर में मैट्रिक्स क्या हैं?
उत्तर:
एक मैट्रिक्स दो सबस्क्रिप्ट वाली एक ऐरे है। यह ऐरे का एक महत्वपूर्ण विशेष मामला है और आर कई कार्यों को प्रदान करता है जो मैट्रिक्स के लिए विशिष्ट हैं।
उदाहरण के लिए, टी (एक्स) मैट्रिक्स एक्स का एक ट्रांसपोजर देता है, ऑपरेटर% *% मैट्रिक्स गुणा, नारो (एक्स) और एनकॉल (एक्स) के लिए उपयोग किया जाता है पंक्तियों और स्तंभों की संख्या आदि
9. मैट्रिक्स विपरिवर्तन का उपयोग कर रैखिक समीकरणों को कैसे हल करें?
उत्तर:
मैट्रिक्स रूप में रैखिक समीकरणों का प्रतिनिधित्व इस प्रकार किया जा सकता है:
एम * एक्स = सी जहां एम गुणांक के एनएक्सएन मैट्रिक्स है, एक्स आकार एन के वेक्टर चर है और सी आकार एन का निरंतर वेक्टर है।
आर में इस समीकरण को हल करने के लिए, हम हल () फ़ंक्शन का उपयोग निम्नानुसार कर सकते हैं:
X = solve(M, C)
10. इंटर-क्वार्टाइल रेंज (आईक्यूआर) और आर में इसकी गणना कैसे करें?
उत्तर:
क्वार्टाइल वे मान हैं जो डेटा सेट को विभाजित करते हैं। आदेशित डेटा-सेट में अपनी स्थिति के आधार पर प्रत्येक चतुर्भुज को पहला (क्यू 1), दूसरा (क्यू 2), और तीसरा (क्यू 3) क्वार्टाइल कहा जाता है। प्रश्न 2 डेटा सेट का औसत है। क्यू 1 पहली छमाही का औसत है जबकि क्यू 3 ऑर्डर किए गए डेटासेट के ऊपरी हिस्से का औसत है। आईक्यूआर = क्यू 3-क्यू 1
आर में, आईक्यूआर की गणना आईक्यूआर फ़ंक्शन को कॉल करके की जाती है:
> IQR(dataset)
11. प्लॉट () फ़ंक्शन क्या करता है?
उत्तर:
प्लॉट एक सामान्य कार्य है और तर्क के प्रकार के आधार पर यह एक प्रकार का प्लॉट पैदा करता है। उदाहरण के लिए,
यदि एक्स और वाई वैक्टर हैं, प्लॉट (एक्स, वाई) एक्स के खिलाफ वाई के स्कैटरप्लॉट का उत्पादन करता है।
यदि ज़ेड एक सूची है जिसमें दो तत्व एक्स और वाई या दो-कॉलम मैट्रिक्स हैं, तो प्लॉट (ज़ेड) उपर्युक्त जैसा ही है।
12. डेटा फ्रेम के सभी कॉलम पर फ़ंक्शन कैसे लागू करें?
उत्तर:
हम फ़ंक्शन सॅप्लाइ () का उपयोग कर सकते हैं। इसमें दो तर्क होते हैं – डेटा फ्रेम और फ़ंक्शन लागू किया जाना चाहिए।
13. डेटा फ्रेम को मैट्रिक्स में कैसे परिवर्तित करें और इसकी आवश्यकता क्यों है?
उत्तर:
फ़ंक्शन aएस.मैट्रिक्स () का उपयोग डेटा फ्रेम को मैट्रिक्स में कनवर्ट करने के लिए किया जाता है। आर शक्तिशाली पुस्तकालय प्रदान करता है जो मैट्रिक्स के लिए विशिष्ट हैं। इसलिए, मैट्रिक्स में परिवर्तित डेटा फ्रेम का विश्लेषण इन मैट्रिक्स सूत्रों का उपयोग करके किया जा सकता है।
14. आर में तारीखों में चरित्र ऐरे कैसे प्रारूपित करें?
उत्तर:
आप फ़ंक्शन को .डेट () के रूप में उपयोग कर सकते हैं जो चरित्र ऐरे का वेक्टर लेता है और उन्हें किसी दिनांक ऑब्जेक्ट में रूपांतरित करने के लिए एक प्रारूप लेता है।
उदाहरण के लिए,
> as.Date(“22:2:2001″,format=”%d:%m:%Y”)
- 7000 और 70000 के बीच सबसे छोटी और सबसे बड़ी संख्या खोजें जो 233 तक विभाजित है।
उत्तर:
> Find(function(x) x %% 233 == 0, 7000:70000)
[1] 7223
> Find(function(x) x %% 233 == 0, 7000:70000, right = TRUE) [1] 69900
निष्कर्ष – आर साक्षात्कार प्रश्न
हमने आर में सबसे आम अवधारणाओं से संबंधित साक्षात्कार प्रश्नों को कवर किया है। आर आर एक व्यापक पुस्तकालय का समर्थन करता है, आर पर काम करना अक्सर एक सतत सीखने की प्रक्रिया है। इसके अलावा, आप आर-समुदाय के संपर्क में रह सकते हैं और सीआरएएन पर अतिरिक्त संसाधनों की जांच कर सकते हैं। आपके साक्षात्कार के लिए सबसे अच्छा!
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यह आर साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर की सूची के लिए एक मार्गदर्शक रहा है ताकि उम्मीदवार इन आर साक्षात्कार प्रश्न को आसानी से कार्रवाई कर सकें। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
