Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Paling Populer & Tes Online
Platform edukasi untuk persiapan wawancara, tes online, tutorial, dan latihan langsung

Bangun keterampilan dengan jalur belajar terfokus, tes simulasi, dan konten siap wawancara.

WithoutBook menghadirkan pertanyaan wawancara per subjek, tes latihan online, tutorial, dan panduan perbandingan dalam satu ruang belajar yang responsif.

Prepare Interview
Beranda / Subjek Wawancara / R Language
WithoutBook LIVE Mock Interviews R Language Related interview subjects: 9

Interview Questions and Answers

Know the top R Language interview questions and answers for freshers and experienced candidates to prepare for job interviews.

Total 30 questions Interview Questions and Answers

The Best LIVE Mock Interview - You should go through before interview

Know the top R Language interview questions and answers for freshers and experienced candidates to prepare for job interviews.

Interview Questions and Answers

Search a question to view the answer.

Intermediate / 1 to 5 years experienced level questions & answers

Ques 3

Explain the concept of factor variables in R.

Factor variables are used to represent categorical data in R. They can have levels, which represent the categories.

Example:

gender <- factor(c('Male', 'Female', 'Male'), levels=c('Male', 'Female'))
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 4

How do you handle missing values in a data frame in R?

You can use the na.omit() function to remove rows with missing values, or use functions like is.na() to identify missing values.

Example:

cleaned_data <- na.omit(df)
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 5

Explain the purpose of the 'dplyr' package in R.

The 'dplyr' package provides a grammar of data manipulation, with functions like filter(), select(), and mutate(), making data manipulation tasks more intuitive.

Example:

library(dplyr)
filtered_data <- filter(df, Age > 25)
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 6

Explain the purpose of the 'purrr' package in R.

'purrr' is a package in R that enhances functional programming with a consistent and concise syntax, making it easier to work with lists and vectors.

Example:

library(purrr)
map(my_list, my_function)
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 7

What is the purpose of the 'reshape2' package in R?

'reshape2' is a package used for reshaping data frames. It provides functions like melt() and cast() for converting between wide and long formats.

Example:

library(reshape2)
melted_data <- melt(my_data, id.vars=c('id', 'name'))
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 8

How do you handle exceptions in R?

You can use the 'tryCatch()' function to handle exceptions in R. It allows you to define code to be executed in case an error occurs.

Example:

tryCatch({
  # code that might cause an error
}, error = function(e) {
  # code to handle the error
})
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments
Ques 9

Explain the purpose of the 'caret' package in R.

'caret' is a package in R used for streamlining the process of applying machine learning models. It provides a unified interface for various modeling techniques.

Example:

library(caret)
model <- train(y ~ ., data = my_data, method = 'lm')
Simpan untuk Revisi

Simpan untuk Revisi

Bookmark item ini, tandai sebagai sulit, atau masukkan ke dalam set revisi.

Buka Perpustakaan Belajar Saya
Apakah ini membantu?
Add Comment View Comments

Most helpful rated by users:

Hak Cipta © 2026, WithoutBook.