49 preguntas de entrevista en lenguaje R para hacer a tus solicitantes

En el competitivo campo de la ciencia de datos, los gerentes de contratación necesitan hacer las preguntas de entrevista correctas sobre el lenguaje R para evaluar eficazmente las habilidades de un candidato. Elaborar estas preguntas puede ser un desafío, especialmente cuando se busca identificar a los mejores talentos de manera eficiente sin perder tiempo.

Esta publicación de blog proporciona una lista completa de preguntas de entrevista sobre el lenguaje R adaptadas a diferentes niveles de habilidad, desde científicos de datos junior hasta aquellos con conocimientos estadísticos avanzados. Cubre varios aspectos, como preguntas generales, manipulación de datos y métodos estadísticos para brindar una evaluación exhaustiva de las capacidades de un solicitante.

Al utilizar esta guía, puede optimizar su proceso de entrevista e identificar con confianza a los candidatos más calificados. Para una evaluación inicial más estructurada, considere utilizar nuestra prueba en línea de R para preevaluar a los candidatos antes de las entrevistas.

Tabla de contenidos

8 preguntas y respuestas generales de entrevista sobre el lenguaje R para evaluar a los solicitantes

20 preguntas de entrevista sobre el lenguaje R para hacer a los científicos de datos junior

9 preguntas y respuestas de entrevista sobre el lenguaje R relacionadas con técnicas de manipulación de datos

12 preguntas sobre el lenguaje R relacionadas con métodos estadísticos

¿Qué habilidades de lenguaje R debe evaluar durante la fase de entrevista?

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8 preguntas y respuestas generales de entrevista sobre el lenguaje R para evaluar a los solicitantes

Estas preguntas generales de entrevista sobre el lenguaje R están diseñadas para ayudarle a evaluar la comprensión y el conocimiento práctico de R de los candidatos. Úselas durante el proceso de entrevista para identificar a los solicitantes que pueden utilizar R eficazmente para el análisis de datos y la computación estadística.

1. ¿Puede explicar qué es R y por qué se utiliza?

R es un lenguaje de programación y un entorno de software utilizado para la computación estadística y los gráficos. Es ampliamente utilizado entre estadísticos y mineros de datos para el desarrollo de software estadístico y el análisis de datos.

Los candidatos deben mencionar que R proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas, incluyendo modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, clustering, y otras. Su facilidad de uso y sus potentes capacidades gráficas lo convierten en una opción preferida para el análisis de datos.

2. ¿Cómo se manejan los valores perdidos en un conjunto de datos de R?

Manejar los valores perdidos es crucial para un análisis de datos preciso. En R, los valores perdidos se representan generalmente con NA. Los candidatos podrían mencionar métodos como eliminar filas con valores perdidos, reemplazarlos con una medida de tendencia central (media, mediana) o utilizar técnicas de imputación.

Busque candidatos que puedan explicar las implicaciones de cada método y elegir el mejor enfoque en función del contexto de los datos y los objetivos del análisis. Deben demostrar una comprensión de cómo los valores perdidos pueden afectar a los resultados y cómo mitigar estos problemas eficazmente.

3. ¿Qué es un marco de datos en R?

Un marco de datos es una tabla o una estructura similar a una matriz bidimensional en la que cada columna contiene valores de una variable y cada fila contiene un conjunto de valores de cada columna. Es similar a una tabla en una base de datos o a una matriz de datos.

Una respuesta sólida incluirá que los marcos de datos son una de las estructuras de datos más importantes de R y se utilizan para almacenar tablas de datos. También deben mencionar que los marcos de datos pueden contener diferentes tipos de datos, como numéricos, de caracteres o factoriales, en cada columna.

4. ¿Puede explicar qué son los factores en R y por qué se utilizan?

Los factores en R son variables que toman un número limitado de valores únicos, conocidos como niveles. Se utilizan para manejar datos categóricos y son particularmente útiles en el modelado estadístico donde intervienen predictores categóricos.

Los candidatos deben destacar que los factores son importantes para asegurar que los datos categóricos se traten correctamente en las funciones de modelado y para el almacenamiento eficiente en la memoria. También deben mencionar que los factores pueden mejorar la legibilidad de los datos y la eficiencia de ciertos tipos de procesamiento de datos.

5. ¿Cómo fusionarías dos data frames en R?

Para fusionar dos data frames en R, usamos la función merge(). Esta función te permite especificar las columnas para la fusión y maneja diferentes tipos de uniones (interna, externa, izquierda, derecha).

Las respuestas ideales de los candidatos deben mencionar la importancia de asegurar que las columnas utilizadas para la fusión contengan identificadores únicos y que comprendan los diferentes tipos de fusiones y sus implicaciones en el conjunto de datos resultante.

6. ¿Cuál es la diferencia entre una matriz y un data frame en R?

Una matriz es una estructura de datos bidimensional y homogénea, lo que significa que solo puede contener elementos del mismo tipo (por ejemplo, todos numéricos o todos de caracteres). En contraste, un data frame es una estructura de datos bidimensional y heterogénea, que permite diferentes tipos de elementos en cada columna.

Los candidatos deben explicar que las matrices se usan a menudo para cálculos matemáticos, mientras que los data frames son más flexibles y adecuados para la mayoría de las tareas de análisis de datos debido a su capacidad para manejar tipos de datos mixtos. Busque su comprensión de cuándo usar cada estructura de datos según la tarea en cuestión.

7. ¿Cómo se instala y carga un paquete en R?

Para instalar un paquete en R, se utiliza la función install.packages() con el nombre del paquete como una cadena de texto. Para cargar el paquete en la sesión de R, se utiliza la función library() con el nombre del paquete.

Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos de paquetes comúnmente utilizados y que comprendan la importancia de los paquetes para extender la funcionalidad de R. También deben mencionar que la carga de un paquete hace que sus funciones y conjuntos de datos estén disponibles para su uso en la sesión de R.

8. ¿Puede explicar qué es la familia de funciones apply en R?

La familia de funciones apply en R incluye apply(), lapply(), sapply(), tapply(), y otras. Estas funciones se utilizan para tareas repetitivas y aplican una función a los márgenes de una matriz o a elementos de una lista.

Los candidatos deben mencionar que el uso de estas funciones puede hacer que el código sea más eficiente y legible en comparación con los bucles tradicionales. También deben demostrar comprensión de los casos de uso específicos para cada función de la familia apply y sus ventajas en el procesamiento de datos.

20 preguntas de entrevista sobre el lenguaje R para hacer a científicos de datos junior

Para determinar si sus candidatos a científicos de datos junior tienen una base sólida en R, considere usar estas 20 preguntas de entrevista. Le ayudarán a evaluar su comprensión de los conceptos cruciales de R y su capacidad para aplicarlos. Para obtener más orientación, puede consultar nuestra descripción del puesto de científico de datos.

1. ¿Cómo se lee un archivo CSV en R?
2. ¿Cuál es la diferencia entre las funciones `read.csv()` y `read.csv2()`?
3. ¿Puede explicar cómo usar la función `subset()` en R?
4. Describa el proceso de creación de un diagrama de dispersión usando `ggplot2`.
5. ¿Cómo manejaría los valores atípicos en su conjunto de datos en R?
6. ¿Cuál es el propósito del paquete `dplyr`?
7. Explique el uso de la función `filter()` en `dplyr`.
8. ¿Cómo realiza una prueba t en R?
9. ¿Cuál es el comando para crear un histograma en R?
10. Discuta la diferencia entre `lapply()` y `sapply()`.
11. ¿Cómo convierte un vector de caracteres a un factor en R?
12. ¿Para qué se utiliza la función `str()`?
13. ¿Puede demostrar cómo crear e interpretar un diagrama de caja en R?
14. Explique la función `mutate()` en `dplyr`.
15. ¿Cómo se escribe una función en R?
16. ¿Cuál es la diferencia entre `plot()` y `qplot()`?
17. Describa una situación en la que usaría la función `aggregate()`.
18. ¿Cómo realiza una regresión lineal en R?
19. ¿Cuál es el propósito de la función `summary()` en R?
20. Explique la función `group_by()` en `dplyr`.

9 preguntas y respuestas de entrevistas sobre el lenguaje R relacionadas con las técnicas de manipulación de datos

Para asegurarse de que sus candidatos tengan las habilidades adecuadas para la manipulación de datos en R, explore estas 9 preguntas esenciales. Están diseñadas para evaluar la capacidad de un solicitante para manejar tareas de datos del mundo real de manera efectiva, asegurando que sus entrevistas sean completas y perspicaces.

1. ¿Cómo se renombran las columnas en un marco de datos en R?

Para renombrar las columnas en un marco de datos, puede usar la función colnames(). Por ejemplo, la asignación de nuevos nombres a las columnas de un marco de datos se puede hacer estableciendo colnames(data_frame) <- c('nuevo_nombre1', 'nuevo_nombre2').

Un candidato ideal debe ser capaz de explicar este proceso claramente y puede mencionar diferentes métodos como el uso del paquete dplyr, que proporciona una forma más optimizada con la función rename().

2. ¿Qué pasos seguiría para filtrar filas en un marco de datos en función de una condición?

Para filtrar filas en función de una condición, puede usar la función subset() o la función filter() del paquete dplyr. Por ejemplo, subset(data_frame, condición) o filter(data_frame, condición).

Busque candidatos que puedan explicar la importancia del filtrado y proporcionar ejemplos de condiciones que podrían usar en escenarios prácticos, como filtrar datos no relevantes o centrarse en grupos específicos dentro del conjunto de datos.

3. ¿Cómo se agrega una nueva columna a un marco de datos existente en R?

Puede agregar una nueva columna a un marco de datos existente simplemente usando el operador $ o usando la función mutate() del paquete dplyr. Por ejemplo, data_frame$new_column <- values o mutate(data_frame, new_column = values).

Los candidatos deben demostrar una comprensión de ambos métodos y discutir por qué podrían elegir uno sobre el otro. Una respuesta ideal mostrará flexibilidad y conocimiento de las técnicas eficientes de manipulación de datos.

4. ¿Cómo ordenaría un marco de datos por múltiples columnas?

Puede ordenar un marco de datos por múltiples columnas usando la función order(). Por ejemplo, data_frame[order(data_frame$column1, data_frame$column2), ]. Alternativamente, la función arrange() del paquete dplyr se puede usar como arrange(data_frame, column1, column2).

Los candidatos fuertes deben explicar las ventajas de la clasificación y cómo ayuda a organizar los datos para el análisis. También deben mencionar escenarios prácticos donde la clasificación por múltiples columnas es útil.

5. ¿Puede explicar cómo eliminar filas duplicadas de un marco de datos?

Para eliminar filas duplicadas, puede usar la función unique() o la función distinct() del paquete dplyr. Por ejemplo, unique(data_frame) o distinct(data_frame).

La respuesta ideal debe incluir una comprensión de por qué la eliminación de duplicados es importante para garantizar la calidad y precisión de los datos. Los candidatos también deben mencionar escenarios prácticos donde han encontrado y gestionado datos duplicados.

6. ¿Cómo se combinan data frames por filas en R?

Se pueden combinar data frames por filas usando la función rbind(). Por ejemplo, rbind(data_frame1, data_frame2) apilará las filas de los dos data frames juntas.

Busque candidatos que puedan explicar este proceso claramente y discutir cualquier problema potencial, como nombres de columnas o tipos de datos incompatibles, y cómo los resolverían para asegurar una combinación fluida de conjuntos de datos.

7. ¿Cómo pivotaría datos del formato ancho al formato largo?

Para pivotar datos del formato ancho al formato largo, puede usar la función gather() del paquete tidyr. Esta función le permite especificar qué columnas recolectar y sus nuevos nombres.

Los candidatos deben demostrar familiaridad con el concepto de remodelación de datos y explicar escenarios prácticos donde pivotar datos es necesario, como preparar datos para análisis de series temporales o visualización.

8. ¿Cuál es su enfoque para resumir datos en R?

Resumir datos se puede hacer usando funciones como summary(), aggregate(), o summarize() del paquete dplyr. Estas funciones ayudan a calcular estadísticas como la media, la mediana, la suma y más para diferentes grupos dentro de los datos.

Un candidato fuerte debe discutir diferentes métodos y herramientas que ha utilizado para resumir datos y cómo estos resúmenes brindan información sobre sus conjuntos de datos. También debe mencionar la importancia de comprender las distribuciones y tendencias de los datos.

9. ¿Cómo manejas y cambias los tipos de datos en R?

Cambiar los tipos de datos en R se puede hacer usando funciones como as.numeric(), as.character(), as.factor(), etc. Estas funciones te permiten convertir datos de un tipo a otro, asegurando la compatibilidad y la precisión en el análisis.

Espera que los candidatos expliquen por qué cambiar los tipos de datos es importante, como garantizar cálculos y análisis correctos. Podrían compartir ejemplos de problemas de tipos de datos que han encontrado y cómo los resolvieron.

12 preguntas sobre el lenguaje R relacionadas con métodos estadísticos

Para evaluar la competencia de un candidato en métodos estadísticos utilizando R, considera incorporar estas 12 preguntas en tu proceso de entrevista. Estas preguntas están diseñadas para evaluar las habilidades estadísticas requeridas para roles como Científico de Datos o Analista de Datos, centrándose en las aplicaciones prácticas de R en el análisis estadístico.

1. ¿Cómo realizaría e interpretaría una prueba de chi-cuadrado en R?
2. ¿Puede explicar cómo realizar un ANOVA de una vía usando R?
3. ¿Qué funciones de R usaría para verificar la normalidad en un conjunto de datos?
4. ¿Cómo se crea e interpreta un gráfico Q-Q en R?
5. Explique cómo realizaría una regresión lineal múltiple en R e interpretaría los resultados.
6. ¿Cómo manejaría la multicolinealidad en un modelo de regresión usando R?
7. ¿Puede describir el proceso de realizar una regresión logística en R?
8. ¿Qué paquetes de R usaría para el análisis de series temporales y por qué?
9. ¿Cómo realiza e interpreta una prueba de suma de rangos de Wilcoxon en R?
10. Explique cómo realizaría un análisis de potencia para una prueba t en R.
11. ¿Cómo crearía e interpretaría una matriz de correlación en R?
12. ¿Puede explicar cómo realizar la agrupación k-means en R y determinar el número óptimo de clústeres?

¿Qué habilidades del lenguaje R deberías evaluar durante la fase de entrevista?

No es realista esperar evaluar todas las habilidades potenciales de un candidato en una sola entrevista. Sin embargo, para el lenguaje R, hay algunas habilidades principales en las que debes concentrarte para evaluar y obtener una comprensión integral de la competencia del candidato.

Análisis Estadístico

Para filtrar esta habilidad, puedes utilizar una prueba de evaluación que formule preguntas de opción múltiple relevantes. Considera utilizar la prueba en línea de R disponible en nuestra biblioteca.

Durante la entrevista, haz preguntas específicas diseñadas para juzgar sus habilidades de análisis estadístico.

¿Puedes explicar cómo usarías R para realizar una prueba t en dos muestras independientes?

Busca una comprensión clara del proceso de la prueba t, incluyendo la preparación de datos, la verificación de supuestos y la interpretación de la salida de la función de la prueba t en R.

Manipulación de Datos

Evalúa esta habilidad utilizando una prueba centrada en R que incluya preguntas sobre la manipulación de datos. Nuestra prueba en línea de R es un excelente recurso para esto.

Haz preguntas que se centren en su capacidad para manipular y transformar datos utilizando R.

¿Cómo usarías el paquete dplyr para filtrar filas, seleccionar columnas y ordenar los datos en un orden específico?

Se espera que el candidato mencione funciones como filter(), select() y arrange(), y que proporcione un ejemplo de cómo estas funciones pueden usarse juntas para manipular un conjunto de datos.

Visualización de datos

Use una prueba de evaluación para medir su capacidad para crear visualizaciones en R. La prueba en línea de R incluye preguntas que miden esta habilidad.

En la entrevista, haga preguntas específicas para evaluar su experiencia y enfoque en la visualización de datos en R.

¿Puede describir cómo usaría ggplot2 para crear un gráfico de barras con barras de error basado en un conjunto de datos dado?

El candidato debe describir el proceso de creación de un gráfico de barras básico, agregando barras de error y personalizando el gráfico con funciones de ggplot2 como geom_bar() y geom_errorbar().

Encuentre al mejor experto en el lenguaje R para su equipo con Adaface

Al contratar para habilidades en el lenguaje R, es importante asegurarse de que los candidatos posean la experiencia necesaria. Esto significa evaluar tanto el conocimiento teórico como la aplicación práctica de R en escenarios del mundo real.

La forma más efectiva de evaluar estas habilidades es a través de pruebas de habilidades personalizadas. Considere usar nuestra prueba en línea de R para medir con precisión la competencia de los candidatos.

Una vez que administre esta prueba, podrá preseleccionar a los mejores solicitantes según su desempeño. Esto agiliza el proceso de entrevista, lo que le permite concentrarse en los candidatos que realmente cumplen con sus requisitos.

Para dar el siguiente paso, visite nuestra biblioteca de pruebas de evaluación para explorar más opciones de prueba o regístrese para comenzar.

Prueba en línea de R

40 minutos | 8 preguntas de opción múltiple y 1 pregunta de codificación

La prueba en línea de R utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos en su conocimiento del lenguaje de programación R, incluida su competencia para trabajar con estructuras de datos, estructuras de control, funciones y visualización de datos utilizando bibliotecas de R como ggplot2. La prueba incluye una pregunta de codificación para evaluar las habilidades prácticas de programación en R y tiene como objetivo evaluar la capacidad de un candidato para trabajar con R de manera efectiva para el análisis de datos y el modelado estadístico.

[

Prueba el Test en Línea de R

](https://www.adaface.com/assessment-test/r-online-test)

Descarga la plantilla de preguntas para entrevistas sobre el lenguaje R en múltiples formatos

Los temas clave incluyen la manipulación de datos, métodos estadísticos, conceptos generales de programación en R y la aplicación práctica de R en proyectos de ciencia de datos.

Haz preguntas sobre la sintaxis básica de R, las estructuras de datos, el uso de paquetes y tareas simples de análisis de datos para evaluar sus conocimientos fundamentales.

Concéntrate en técnicas que utilicen dplyr, tidyr y funciones base de R para filtrar, transformar y agregar datos.

Pregunta sobre la implementación de pruebas estadísticas comunes, análisis de regresión e interpretación de resultados utilizando las funciones y paquetes estadísticos de R.