Esse teste de codificação R avalia a capacidade dos candidatos de interpretar o código R e depurá-lo com base em um conjunto de requisitos fornecidos. Para esse teste de depuração do R, os candidatos têm 30 minutos para ler os requisitos e corrigir um script que esteja funcionando parcialmente.
Perguntas sobre depuração
Desenvolvedores R, incluindo analistas de dados, cientistas de dados, estatísticos, economistas e pesquisadores, principalmente em cargos seniores, ou para qualquer cargo que exija a capacidade de ler e corrigir código R de outras pessoas.
R é uma linguagem de programação popular usada para análise de dados, estatística e aprendizado de máquina. O R é amplamente utilizado em vários setores, como finanças, saúde e marketing. Sua facilidade de uso e flexibilidade o tornaram uma opçãp popular para cientistas e analistas de dados.
A capacidade de depurar código é uma habilidade essencial para desenvolvedores R bem-sucedidos, com conhecimentos avançados de codificação. À medida que novos recursos são desenvolvidos, erros podem ser introduzidos no código e interromper o funcionamento normal do software.
Portanto, é importante que um desenvolvedor saiba identificar erros no código com base em um conjunto de requisitos e corrigi-los. Dada a natureza colaborativa do desenvolvimento de software, também é fundamental poder trabalhar e corrigir o código de outros desenvolvedores.
Esse teste fornece aos candidatos um pequeno script R que contém um ou mais erros. A descrição esclarece o objetivo do código e fornece exemplos para ilustrar como ele deve funcionar. Os candidatos devem, então, identificar os erros e corrigi-los.
Os candidatos podem executar seu código para ver se determinadas entradas pré-definidas retornam o resultado esperado. Depois que os candidatos enviam seu código, o teste é pontuado automaticamente usando um conjunto mais amplo de casos de teste, que inclui casos complexos mais desafiadores.
Você pode inspecionar o código dos candidatos em seu painel e reproduzi-lo para entender o processo de raciocínio deles e como chegaram à solução.
Gary trabalha na área da ciência de dados há mais de três anos e é proficiente nas áreas de aprendizado de máquina e análise de dados. Ele é bacharel em Economia e tem mestrado em Ciência da Computação. A combinação dessas duas áreas ajuda Gary a obter excelentes resultados.
Ele gosta muito de ciência da computação e adora trabalhar em projetos relacionados à inteligência artificial, que, em sua opinião, é o futuro de nosso mundo.
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