Dieser R-Programmiertest bewertet die Fähigkeit von Kandidaten, R-Code zu interpretieren und ihn auf der Grundlage vorgegebener Anforderungen zu debuggen. Bei diesem R-Debugging-Test haben die Kandidaten 30 Minuten Zeit, um die Anforderungen zu lesen und ein teilweise funktionierendes Skript zu korrigieren.
Fragen zur Fehlersuche
R-Entwickler, einschließlich Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Statistiker, Wirtschaftswissenschaftler und Forscher, insbesondere in leitenden Positionen, oder jede Position, die die Fähigkeit erfordert, den R-Code anderer zu lesen und zu korrigieren.
R ist eine beliebte Programmiersprache, die für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen verwendet wird. R ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing. Seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität haben es zu einer beliebten Wahl für Datenwissenschaftler und Analysten gemacht.
Die Fähigkeit, Code zu debuggen, ist eine wesentliche Fähigkeit für erfolgreiche R-Entwickler mit fortgeschrittenen Programmierkenntnissen. Bei der Entwicklung neuer Funktionen können Fehler in den Code eingeschleust werden und die reguläre Funktion Ihrer Software stören. Daher ist es wichtig, dass ein Entwickler in der Lage ist, Fehler im Code auf der Grundlage einer Reihe von Anforderungen zu identifizieren und zu beheben. Angesichts des kooperativen Charakters der Softwareentwicklung ist es auch entscheidend, mit dem Code anderer Entwickler zusammenarbeiten und ihn korrigieren zu können.
Bei diesem Test erhalten die Kandidaten ein kleines R-Skript, das einen oder mehrere Fehler enthält. Die Beschreibung verdeutlicht das Ziel des Codes und zeigt anhand von Beispielen, wie er funktionieren sollte. Die Kandidaten müssen dann die Fehler identifizieren und sie beheben.
Die Kandidatinnen und Kandidaten können ihren Code ausführen, um zu sehen, ob bestimmte vordefinierte Eingaben das erwartete Ergebnis liefern. Sobald die Kandidaten ihren Code einreichen, wird der Test automatisch mit einer größeren Anzahl von Testfällen bewertet, die auch anspruchsvollere Eckfälle enthalten. Sie können dann den Code der Kandidaten von Ihrem Dashboard aus inspizieren und abspielen, um ihren Denkprozess und die Art und Weise, wie sie zu ihrer Lösung gekommen sind, zu sehen.
Gary arbeitet seit mehr als drei Jahren im Bereich der Datenwissenschaft und verfügt über fundierte Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen und Datenanalyse. Er hat einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften und einen Master-Abschluss in Computerwissenschaften. Die Kombination dieser beiden Fachgebiete hilft Gary, noch bessere Ergebnisse zu erzielen.
Er ist ein begeisterter Informatiker und arbeitet gerne an Projekten im Bereich der künstlichen Intelligenz, die seiner Meinung nach die Zukunft unserer Welt ist.
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