68 preguntas de entrevista de R Language (y respuestas) para contratar a los mejores analistas de datos

Reclutar al talento adecuado para puestos de programación en R puede ser una tarea desafiante, ya que necesita evaluar no solo las habilidades técnicas, sino también las capacidades de resolución de problemas y el pensamiento analítico. Hacer preguntas específicas de entrevista sobre el lenguaje R puede ayudarlo a identificar a los mejores candidatos para su equipo, asegurando que sus proyectos se desarrollen sin problemas y de manera efectiva.

Esta entrada de blog presenta una lista completa de preguntas de entrevista sobre el lenguaje R categorizadas para adaptarse a diferentes niveles de experiencia, desde científicos de datos junior hasta analistas de datos de primer nivel. Con secciones centradas en el análisis estadístico, la manipulación de datos y la resolución de problemas situacionales, encontrará preguntas adecuadas para cada etapa de su proceso de entrevista.

Al usar estas preguntas, puede optimizar su proceso de contratación y tomar decisiones bien informadas sobre las capacidades de sus candidatos. Para una evaluación más profunda, considere incorporar una prueba en línea de R antes de realizar las entrevistas para evaluar las habilidades con precisión.

Tabla de contenidos

10 preguntas de entrevista sobre el lenguaje R para iniciar la entrevista

8 preguntas y respuestas de entrevista sobre el lenguaje R para evaluar a científicos de datos junior

15 preguntas y respuestas de entrevista intermedias sobre el lenguaje R para hacer a analistas de datos de nivel medio.

9 preguntas y respuestas de entrevista sobre el lenguaje R relacionadas con el análisis estadístico

12 preguntas de entrevista sobre el lenguaje R sobre manipulación y limpieza de datos

14 preguntas de entrevista situacionales sobre el lenguaje R para contratar a los mejores analistas de datos

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

3 consejos para usar eficazmente las preguntas de la entrevista del lenguaje R

Contrate a programadores R capacitados con evaluaciones y entrevistas específicas

Descargue la plantilla de preguntas de la entrevista del lenguaje R en múltiples formatos

10 preguntas de entrevista sobre el lenguaje R para iniciar la entrevista

Para determinar si sus solicitantes tienen las habilidades y la comprensión adecuadas del lenguaje R, hágales algunas de estas preguntas de entrevista. Estas preguntas le ayudarán a evaluar su competencia técnica y sus habilidades para resolver problemas específicas para roles como Científico de datos.

1. ¿Puedes explicar la diferencia entre un data frame y una matriz en R? 2. ¿Cómo manejarías los valores faltantes en un conjunto de datos usando R? 3. ¿Cuál es el propósito de la familia de funciones 'apply' en R? 4. ¿Cómo instalas y cargas un paquete en R? 5. ¿Puedes describir qué es un factor y cómo se usa en R? 6. ¿Cuáles son algunas bibliotecas comunes de visualización de datos disponibles en R? 7. ¿Cómo realizas una regresión lineal en R? 8. ¿Puedes explicar cómo combinar dos data frames en R? 9. ¿Cuál es la diferencia entre las funciones 'lapply' y 'sapply'? 10. ¿Cómo creas una función personalizada en R? 8 Preguntas y respuestas de entrevistas del lenguaje R para evaluar a los científicos de datos junior

Para determinar si sus candidatos tienen las habilidades fundamentales adecuadas en R, hágales algunas de estas 8 preguntas de entrevista. Estas preguntas están diseñadas para evaluar la comprensión básica y las habilidades de resolución de problemas de los científicos de datos junior, lo que le ayudará a identificar la persona adecuada para su equipo.

1. ¿Puede explicar qué es el 'tidyverse' en R?

El 'tidyverse' es una colección de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos. Incluye paquetes como ggplot2, dplyr y tidyr, que comparten una filosofía de diseño subyacente y están destinados a facilitar la manipulación, exploración y visualización de datos.

Cuando los candidatos expliquen el 'tidyverse', busque una comprensión clara de su propósito y de los paquetes comunes incluidos. Un candidato ideal debería ser capaz de mencionar al menos algunos paquetes clave y describir sus casos de uso generales.

2. ¿Cómo describiría el propósito del paquete 'ggplot2'?

'ggplot2' es un paquete de R potente y flexible para crear gráficos complejos y de múltiples capas. Implementa la gramática de los gráficos, lo que facilita la construcción de un gráfico capa por capa definiendo los datos, los mapeos estéticos y los objetos geométricos.

Los candidatos deben mencionar que 'ggplot2' permite una amplia personalización y se utiliza ampliamente para crear visualizaciones de calidad de publicación. Busque una respuesta que muestre familiaridad con su flexibilidad y aplicaciones típicas en la visualización de datos.

3. ¿Qué entiende por 'manipulación de datos' (data wrangling) en R?

La manipulación de datos se refiere al proceso de limpiar, estructurar y enriquecer datos sin procesar en un formato deseado para el análisis. En R, esto a menudo implica el uso de paquetes como dplyr y tidyr para filtrar, seleccionar, mutar, ordenar y resumir datos.

Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos específicos de tareas de manipulación de datos, como el manejo de valores faltantes, la fusión de conjuntos de datos y la remodelación de datos. Su respuesta debe reflejar experiencia práctica en la preparación de datos para el análisis.

4. ¿Puede explicar el concepto de 'vectorización' en R y sus beneficios?

La vectorización en R se refiere a la práctica de aplicar operaciones a vectores o arrays enteros, en lugar de usar bucles. Este enfoque es a menudo más eficiente porque aprovecha el código C optimizado subyacente, lo que conduce a una ejecución más rápida.

Los candidatos deben mencionar que las operaciones vectorizadas pueden conducir a un código más limpio, más legible y un mejor rendimiento. Una buena respuesta demostrará una comprensión de por qué la vectorización es preferida en la programación en R.

5. ¿Cómo maneja las variables categóricas en R?

Las variables categóricas en R se representan típicamente como factores. Los factores se utilizan para almacenar datos categóricos y pueden ser ordenados o no ordenados. Permiten el almacenamiento y la manipulación eficientes de datos categóricos.

El candidato debe mencionar que los factores se pueden crear utilizando la función 'factor()' y que son particularmente útiles para el modelado estadístico. Busque una explicación de cómo los factores se pueden usar para gestionar niveles y etiquetas.

6. ¿Qué es el operador 'pipe' en R y por qué es útil?

El operador 'pipe', representado como '%>%', es parte del paquete 'magrittr' y se usa comúnmente en el 'tidyverse'. Permite encadenar múltiples funciones, haciendo que el código sea más legible y fácil de entender.

Los candidatos deben explicar que el operador pipe pasa el resultado de una función como la entrada a la siguiente función, permitiendo un flujo de transformación de datos más intuitivo y lineal. Busque una respuesta que enfatice su papel en la mejora de la claridad del código.

7. ¿Puede describir qué es la 'imputación de datos' y por qué podría ser necesaria?

La imputación de datos es el proceso de reemplazar datos faltantes con valores sustituidos. Esto a menudo es necesario para asegurar que los conjuntos de datos estén completos y sean adecuados para el análisis, ya que muchos métodos analíticos requieren datos completos.

Los candidatos deben mencionar métodos de imputación comunes como la sustitución de la media, la mediana o la moda, y técnicas más avanzadas como la imputación de k-vecinos más cercanos. Busque una comprensión de cuándo y por qué usar diferentes estrategias de imputación.

8. ¿Cómo asegura la reproducibilidad en sus proyectos de R?

Garantizar la reproducibilidad en los proyectos de R implica varias prácticas como el uso de sistemas de control de versiones como Git, la creación de scripts de R que se puedan volver a ejecutar fácilmente y la documentación exhaustiva del flujo de trabajo. Además, el uso de herramientas como RMarkdown o cuadernos Jupyter puede ayudar a compartir tanto el código como los resultados de manera reproducible.

Los candidatos deben destacar la importancia de establecer una semilla para los procesos aleatorios y el uso de herramientas de gestión de paquetes como 'packrat' o 'renv' para mantener versiones consistentes de los paquetes. Busque una respuesta que muestre conciencia de la importancia de la reproducibilidad y los pasos prácticos para lograrla.

15 preguntas y respuestas intermedias de la entrevista del lenguaje R para hacer a analistas de datos de nivel medio.

Para evaluar las habilidades de programación en R de los analistas de datos de nivel medio, utilice estas 15 preguntas intermedias de la entrevista del lenguaje R. Estas preguntas le ayudarán a evaluar la competencia de los candidatos en la manipulación de datos, funciones avanzadas y técnicas estadísticas en R.

1. ¿Cómo usarías el paquete 'dplyr' para realizar operaciones por grupos en un conjunto de datos? 2. ¿Puedes explicar el concepto de 'evaluación perezosa' en R y cómo es beneficiosa? 3. ¿Cuáles son las diferencias clave entre los bucles 'for' y 'while' en R? 4. ¿Cómo crearías y manipularías una lista de listas en R? 5. ¿Puedes describir el propósito y el uso de la función 'aggregate' en R? 6. ¿Cuál es la diferencia entre las funciones 'rbind' y 'cbind', y cuándo usarías cada una? 7. ¿Cómo manejas y analizas datos de series temporales en R? 8. ¿Puedes explicar el concepto de 'recursión' y proporcionar un ejemplo en R? 9. ¿Qué son los sistemas de objetos S3 y S4 en R, y en qué se diferencian? 10. ¿Cómo realizarías un agrupamiento k-means en R? 11. ¿Puedes explicar qué son las 'expresiones regulares' y cómo usarlas en R? 12. ¿Cuál es el propósito del paquete 'reshape2' en R? 13. ¿Cómo crearías un gráfico personalizado usando gráficos base de R? 14. ¿Puedes explicar el concepto de 'alcance' en R y cómo afecta la accesibilidad de las variables? 15. ¿Cómo optimizarías el código R para un mejor rendimiento?

9 preguntas y respuestas de entrevistas sobre el lenguaje R relacionadas con el análisis estadístico

Para evaluar si sus candidatos pueden realizar eficazmente análisis estadísticos utilizando R, considere preguntar algunas de estas preguntas prácticas de entrevista. Estas preguntas están diseñadas para evaluar su comprensión de los conceptos estadísticos y su capacidad para aplicarlos utilizando el lenguaje R en escenarios del mundo real.

1. ¿Cómo explicaría el concepto de prueba de hipótesis en R?

La prueba de hipótesis en R implica hacer una suposición sobre un parámetro de población y luego usar datos de muestra para probar si es probable que esta suposición sea verdadera. Las pruebas comunes incluyen pruebas t, pruebas chi-cuadrado y ANOVA.

Los candidatos deben mencionar la importancia de establecer hipótesis nulas y alternativas, elegir la prueba adecuada en función del tipo de datos y la distribución, e interpretar los valores p para tomar decisiones.

Busque candidatos que puedan explicar la lógica detrás de la prueba de hipótesis y cómo garantizan la validez de sus resultados. Haga un seguimiento pidiendo ejemplos de su trabajo anterior.

2. ¿Puede describir cómo realizaría un análisis de correlación en R?

Para realizar un análisis de correlación en R, normalmente utiliza la función 'cor', que calcula el coeficiente de correlación entre dos variables numéricas. Este coeficiente oscila entre -1 y 1, lo que indica la fuerza y la dirección de la relación.

Los candidatos deben hablar sobre la verificación de supuestos como la linealidad y mencionar que podrían visualizar la relación utilizando diagramas de dispersión. Además, deben ser conscientes de los diferentes tipos de coeficientes de correlación como Pearson, Spearman y Kendall.

3. ¿Cómo explicaría el concepto de valor p en el contexto de las pruebas estadísticas?

Un valor p es una medida que le ayuda a determinar la significancia de los resultados de su prueba. Indica la probabilidad de observar los resultados de la prueba bajo la hipótesis nula. Un valor p bajo (típicamente menor a 0.05) sugiere que la hipótesis nula puede ser falsa.

Los candidatos deben mencionar que los valores p no miden la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera, sino más bien la probabilidad de los datos observados dado que la hipótesis nula es verdadera.

Busque respuestas que incluyan las limitaciones de los valores p y la importancia de considerar el tamaño del efecto y los intervalos de confianza. Preguntar sobre cómo informan sus hallazgos en contexto puede proporcionar información más profunda.

4. ¿Cuál es el papel de AIC y BIC en la selección de modelos en R?

AIC (Criterio de Información de Akaike) y BIC (Criterio de Información Bayesiano) son criterios utilizados para la selección de modelos. Ayudan a comparar diferentes modelos y elegir el que mejor equilibra el ajuste de la bondad con la complejidad del modelo. Se prefieren valores más bajos de AIC y BIC.

Los candidatos deben mencionar que si bien ambos criterios penalizan el número de parámetros en el modelo, BIC tiene una penalización más fuerte en comparación con AIC, lo que lo hace más adecuado para conjuntos de datos más grandes.

Un candidato ideal explicará su enfoque para usar estos criterios en la práctica, incluidos los compromisos que consideran. Siga preguntando por ejemplos específicos de cómo han utilizado AIC y BIC en proyectos anteriores.

5. ¿Cómo interpreta los resultados de una prueba ANOVA en R?

ANOVA (Análisis de Varianza) se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos para ver si al menos uno de ellos es significativamente diferente. En R, normalmente se utiliza la función 'aov' para realizar ANOVA.

Los candidatos deben mencionar que observan el estadístico F y el valor p correspondiente para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los grupos. Un valor p significativo sugiere que no todas las medias de los grupos son iguales.

Busque explicaciones sobre las pruebas post-hoc si el ANOVA es significativo, para identificar qué grupos específicos difieren. Haga un seguimiento preguntando cómo se aseguran de que se cumplan los supuestos de ANOVA antes de realizar la prueba.

6. ¿Puede describir cómo verificaría la multicolinealidad en un conjunto de datos utilizando R?

La multicolinealidad ocurre cuando las variables predictoras en un modelo de regresión están altamente correlacionadas. Para verificar la multicolinealidad en R, puede usar la función 'vif' del paquete 'car', que calcula el Factor de Inflación de la Varianza.

Los candidatos deben explicar que los valores VIF mayores a 10 indican una alta multicolinealidad, lo que puede hacer que las estimaciones del modelo no sean fiables. También podrían mencionar el examen de matrices de correlación o valores propios.

Una respuesta ideal incluirá los pasos que tomarían para abordar la multicolinealidad, como eliminar o combinar variables. Haga un seguimiento preguntando cómo deciden qué variables conservar o eliminar.

7. ¿Cuáles son algunas formas comunes de manejar los valores atípicos en un conjunto de datos usando R?

El manejo de valores atípicos puede implicar varias estrategias, como la transformación, el límite superior o su eliminación. En R, funciones como 'boxplot' pueden ayudar a visualizar los valores atípicos, y 'quantile' puede usarse para limitar los valores en ciertos umbrales.

Los candidatos deben discutir la importancia de comprender el contexto de los valores atípicos y no simplemente eliminarlos arbitrariamente. También deben mencionar el uso de métodos estadísticos robustos o transformaciones como logaritmo o raíz cuadrada para mitigar el efecto de los valores atípicos.

Busque respuestas reflexivas que demuestren una comprensión de las compensaciones involucradas en el manejo de valores atípicos. Haga un seguimiento preguntando por ejemplos específicos de cómo han lidiado con valores atípicos en proyectos anteriores.

8. ¿Cómo explicaría el concepto de un intervalo de confianza a una persona no técnica?

Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores dentro del cual podemos esperar que se encuentre el verdadero parámetro de la población, con un cierto nivel de confianza (generalmente 95%). Es como decir: 'Estamos 95% seguros de que la media verdadera se encuentra dentro de este rango.'

Los candidatos deben enfatizar que los intervalos más amplios indican más incertidumbre, mientras que los intervalos más estrechos sugieren más precisión. También podrían mencionar que los intervalos de confianza se calculan a partir de datos de muestra y proporcionan una forma de estimar los parámetros de la población.

Busque explicaciones claras y sencillas que eviten la jerga. Continúe preguntando cómo explicarían el concepto en el contexto de un proyecto o análisis de datos específico.

9. ¿Cuál es el propósito de realizar una prueba de chi-cuadrado en R y cómo se interpretan sus resultados?

La prueba de chi-cuadrado se utiliza para determinar si existe una asociación significativa entre variables categóricas. En R, puede usar la función 'chisq.test' para realizar esta prueba.

Los candidatos deben mencionar que observan el estadístico de chi-cuadrado y el valor p. Un valor p bajo indica una asociación significativa entre las variables. También deben hablar sobre la verificación de los supuestos de la prueba, como las frecuencias esperadas.

Las respuestas ideales incluirán una comprensión de cuándo usar esta prueba y cómo interpretar los resultados de manera significativa. Siga preguntando por ejemplos de cuándo han usado una prueba de chi-cuadrado en la práctica.

12 preguntas de entrevista de R Language sobre manipulación y limpieza de datos

Para determinar si sus solicitantes poseen las habilidades necesarias para la manipulación y limpieza de datos en R, considere usar estas preguntas de entrevista. Estas preguntas le ayudarán a evaluar su competencia en el manejo de tareas de datos complejas, que son cruciales para roles como analista de datos y científico de datos.

1. ¿Puedes demostrar cómo filtrar filas en un marco de datos basándote en una condición utilizando el paquete 'dplyr'?
2. ¿Cómo utilizarías el paquete 'tidyr' para remodelar un marco de datos de formato ancho a largo?
3. ¿Cuál es el uso de la función 'mutate' en el paquete 'dplyr', y puedes proporcionar un ejemplo?
4. ¿Cómo eliminas filas duplicadas de un marco de datos en R?
5. ¿Puedes explicar cómo utilizar el paquete 'stringr' para la limpieza de datos de texto en R?
6. ¿Qué técnicas utilizas en R para identificar y manejar valores atípicos en un conjunto de datos?
7. ¿Cómo fusionarías múltiples marcos de datos en R con diferentes esquemas?
8. ¿Puedes describir cómo realizar la normalización y escalado de datos en R?
9. ¿Cómo manejas formatos de datos inconsistentes en una columna utilizando R?
10. ¿Cuál es el propósito del paquete 'lubridate', y cómo lo utilizas para manejar datos de fecha y hora?
11. ¿Puedes demostrar cómo utilizar el paquete 'forcats' para manipular los niveles de factor en R?
12. ¿Cómo utilizarías 'regex' en R para tareas avanzadas de limpieza de datos?

14 preguntas situacionales de entrevista en el lenguaje R para contratar a los mejores analistas de datos

Para determinar si tus solicitantes tienen la comprensión situacional y las habilidades de resolución de problemas correctas en R, pregúntales algunas de estas 14 preguntas de entrevista en el lenguaje R adaptadas para contratar a los mejores analistas de datos. Estas preguntas están diseñadas para evaluar cómo los candidatos abordan escenarios y desafíos del mundo real en R.

1. Describe una vez cuando tuviste que limpiar un conjunto de datos muy desordenado. ¿Qué pasos seguiste usando R?
2. ¿Cómo abordarías la optimización de un script R de ejecución lenta que procesa un conjunto de datos grande?
3. ¿Puedes dar un ejemplo de cómo usaste R para un proyecto sensible al tiempo? ¿Cuáles fueron los desafíos y cómo los superaste?
4. Imagina que se te da un conjunto de datos con formatos de datos mixtos en una sola columna. ¿Cómo manejarías esto usando R?
5. Explica una situación en la que tuviste que elegir entre diferentes paquetes de R para resolver un problema. ¿Cuál fue tu proceso de toma de decisiones?
6. Describe un proyecto en el que utilizaste R para integrar datos de múltiples fuentes. ¿Cuáles fueron los desafíos clave y cómo los abordaste?
7. ¿Cómo manejarías una situación en la que tu código R produce resultados inesperados? ¿Qué pasos tomarías para depurarlo?
8. ¿Puedes hablar de una vez cuando tuviste que usar R para realizar una prueba A/B? ¿Cuáles fueron los pasos y cómo aseguraste la validez estadística?
9. ¿Alguna vez has tenido que trabajar con datos no estructurados en R? ¿Cómo lo abordaste y qué herramientas utilizaste?
10. ¿Qué estrategias utilizas para garantizar que tu código R sea mantenible y comprensible por otros miembros del equipo?
11. Describe un escenario en el que tuviste que utilizar funciones avanzadas de R para resolver una tarea compleja de análisis de datos. ¿Qué funciones utilizaste y por qué?
12. ¿Cómo has automatizado tareas repetitivas de procesamiento de datos en R? ¿Puedes proporcionar un ejemplo específico?
13. ¿Puedes describir una vez cuando tuviste que visualizar datos complejos en R para un público no técnico? ¿Cómo aseguraste la claridad?
14. ¿Qué pasos sigues para validar la precisión de tus resultados al utilizar R para el análisis de datos?

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

Si bien es difícil evaluar la experiencia completa de un candidato en una entrevista, centrarse en las habilidades básicas del lenguaje R puede proporcionar una evaluación sólida de sus capacidades. Esta sección se enfoca en las habilidades fundamentales requeridas para los roles de análisis de datos que utilizan R, lo que garantiza una evaluación enfocada y efectiva.

Manipulación de datos

La manipulación de datos es una habilidad clave en R, vital para preparar y transformar datos para el análisis. Saber cómo usar eficientemente funciones como dplyr o data.table asegura que los candidatos puedan manejar conjuntos de datos de manera efectiva en R.

Podrías considerar usar un examen en línea de R que incluye preguntas de opción múltiple (MCQs) para evaluar preliminarmente la competencia en manipulación de datos, filtrando candidatos de manera eficiente.

Durante la entrevista, haz preguntas específicas relacionadas con la manipulación de datos para ver sus habilidades de aplicación práctica en acción.

¿Cómo fusionarías dos data frames en R y cuáles son las consideraciones clave a tener en cuenta al realizar esta operación?

Busca claridad en su enfoque, comprensión de la sintaxis de R y conocimiento de posibles problemas como la coincidencia de columnas clave y el manejo de datos faltantes.

Análisis estadístico

El análisis estadístico es fundamental para el uso de R en la ciencia de datos, lo que permite una interpretación sofisticada de datos y la toma de decisiones. Los candidatos deben demostrar la capacidad de realizar análisis de regresión, pruebas de hipótesis y resumen de datos.

Una evaluación personalizada con MCQs del examen en línea de R puede ayudar a evaluar la comprensión de un candidato de los conceptos estadísticos aplicados en R.

Para sondear aún más su experiencia, plantea una pregunta directa sobre métodos estadísticos durante la entrevista.

¿Puedes explicar cómo usarías R para realizar un análisis de regresión lineal en un conjunto de datos? ¿Qué diagnósticos ejecutarías para validar el modelo?

Evalúe su familiaridad con las funciones de regresión en R y su capacidad para discutir técnicas de validación de modelos como gráficos de residuos y multicolinealidad.

Visualización de datos

La visualización efectiva de datos es clave para comunicar información. Los candidatos deben ser hábiles en el uso de paquetes de R como ggplot2 para crear representaciones visuales claras e informativas de los datos.

Evalúe su capacidad práctica para crear historias visuales pidiéndoles que describan cómo visualizarían datos complejos.

Describa cómo usaría ggplot2 en R para visualizar la relación entre múltiples variables en un conjunto de datos.

Concéntrese en su capacidad para seleccionar tipos de visualización apropiados y su conocimiento de los parámetros y funciones de ggplot2.

3 consejos para usar eficazmente las preguntas de la entrevista del lenguaje R

A medida que se prepara para implementar las ideas de esta guía, aquí hay algunos consejos a considerar antes de poner su conocimiento en acción.

1. Implemente pruebas de habilidades antes de las entrevistas

Utilizar pruebas de habilidades antes de las entrevistas puede ayudar a evaluar eficazmente las capacidades técnicas de un candidato. Estas evaluaciones pueden proporcionar información clara sobre su dominio del lenguaje R, habilidades de manipulación de datos y capacidades de análisis estadístico. Considere usar pruebas como el test online de R para evaluar habilidades de programación específicas, o el test de análisis de datos para competencias analíticas más amplias. Estas evaluaciones personalizadas ayudan a garantizar que los candidatos cumplan con el nivel de habilidad requerido para el puesto. Al integrar estas pruebas en su proceso de contratación, puede filtrar a los candidatos de manera más eficiente, enfocando su tiempo de entrevista en aquellos que muestran la mayor aptitud. Esto prepara el terreno para discusiones más profundas en las entrevistas que siguen, lo que nos lleva a nuestro siguiente consejo.

2. Elaborar preguntas de entrevista relevantes

Al entrevistar, las limitaciones de tiempo significan que no puede hacer todas las preguntas que podría tener. Es esencial elegir un conjunto equilibrado de preguntas relevantes que cubran habilidades críticas y sub-habilidades necesarias para el puesto. Además de las preguntas específicas del lenguaje R, considere preguntar sobre habilidades relacionadas, como análisis de datos, métodos estadísticos o incluso habilidades blandas como la comunicación y el trabajo en equipo. Puede encontrar información valiosa consultando preguntas sobre temas como ciencia de datos o visualización de datos.

Al priorizar y acotar sus preguntas, puede maximizar la profundidad de su evaluación a la vez que se asegura de que todos los aspectos importantes se cubran durante la entrevista.

3. Incorpore Preguntas de Seguimiento

Simplemente hacer preguntas de entrevista no es suficiente; las preguntas de seguimiento son necesarias para descubrir perspectivas más profundas. Ayudan a verificar las respuestas de un candidato y a garantizar que posea una experiencia genuina en lugar de un conocimiento superficial.

Por ejemplo, si un candidato menciona que puede implementar la regresión lineal en R, una buena pregunta de seguimiento sería: '¿Puede explicar cómo validaría la precisión del modelo?' Esta pregunta anima a los candidatos a mostrar su comprensión de las técnicas de evaluación del modelo, revelando su profundidad de conocimiento en el tema.

Contrate a programadores R cualificados con evaluaciones y entrevistas específicas

¿Busca contratar a alguien con habilidades de programación en R? Asegúrese de que tengan las habilidades adecuadas utilizando una prueba online de R. Este método es rápido y preciso para evaluar la competencia de los candidatos en R antes de las entrevistas.

Después de utilizar la prueba para preseleccionar a los mejores solicitantes, invítelos a las entrevistas. Para un proceso de contratación sin problemas, consulte nuestra plataforma de evaluación online para gestionar sus evaluaciones y entrevistas en un solo lugar.

Prueba online 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 sobre su conocimiento del lenguaje de programación R, incluida su competencia en el manejo de 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.

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Prueba en línea de R

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

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Preguntas frecuentes sobre las preguntas de la entrevista del lenguaje R

Las preguntas clave incluyen aquellas sobre sintaxis básica, estructuras de datos y funciones estadísticas simples.

Haga preguntas sobre bibliotecas como dplyr y funciones para la limpieza y transformación de datos.

Busque claridad en las explicaciones con respecto a las pruebas estadísticas, los valores p y los intervalos de confianza.

Sí, ayudan a evaluar cómo los candidatos aplican sus habilidades a problemas de datos del mundo real.

El número varía, pero una entrevista completa debe incluir una combinación de preguntas básicas, intermedias y situacionales.