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在大数据的繁荣中，R开发人员满足了复杂的分析需求

The big data 市场呈上升趋势，行情强劲 CAGR of 13.5%. 与此同时，对可重复性研究的需求也越来越大. 为了应对这些激增, r是一种为专门的数据分析而设计的功能强大的编程语言，它一直在不断地扩展和发展. 经历了某些R函数 增长了十倍 在不到十年的时间里，它被广泛使用，并且根据 TIOBE index.

大数据的增长和R的互补优势加剧了对熟练的R程序员的竞争, 导致工资上涨，人才库萎缩. 对于涉及大量统计分析等专业任务的项目， 复杂的数据可视化或者综合报告，雇佣R开发人员可以确保最佳的项目结果. 由于该语言广泛收集了针对医疗保健等领域量身定制的软件包, pharmaceuticals, and academia, R程序员填补了一个高度专业化的细分市场.

本指南提供了R的概述, 与此同时，这些资源还能帮助你在竞争激烈的环境中游刃有余地做出明智的招聘决定. 对丰富的可用R库和工具有宝贵的见解, 以及有效评估候选人所需的核心概念, 您将做好充分准备，找到并吸引合适的人才来推动组织的数据分析计划向前发展.

是什么属性将优秀的R开发者与其他开发者区分开来?

R程序员拥有独特的技能，可以在信息项目中显著地使客户受益. 成功的R专业人员在数学和以数据为中心的概念方面有很强的基础, 以及向团队成员和利益相关者展示发现所需的补充软技能:

Statistics R工程师的主要职责之一是使用统计概念导航复杂的数据集. 假设检验的专业知识, 线性回归, 概率论, 因果关系使开发人员能够提取有意义的信息并得出可操作的结论.

数据可视化 and manipulation – Skilled candidates excel in data visualization; they can harness the powerful capabilities of R to communicate complex visual information clearly and effectively. 这种能力可以帮助涉众快速掌握洞察力并做出明智的决策. In addition, 数据操作和清理 技能对于有效处理混乱和非结构化数据以及生成准确可靠的分析至关重要.

数据库管理 -使用数据库是R开发人员的常见需求. 熟练掌握SQL和使用MySQL或PostgreSQL等关系数据库的经验有助于工程师检索, manipulate, 有效地存储数据.

Machine learning 预测分析 熟悉机器学习算法和预测分析技术对R程序员来说变得越来越重要. 精通为分类等任务实现和评估模型的专家, regression, clustering, 推荐系统可以为组织增加价值. 尤其要寻找那些紧跟最新算法的候选人 deep learning 一是帮助您的企业在快速发展的机器学习领域保持竞争力.

可再生的研究 -使用工具创建可重复的工作流的能力，如 R Markdown and 文学编程 技术确保分析可以很容易地复制和共享, 使公司的数据分析项目更加可靠.

Version control 熟练使用版本控制系统，如 Git 是协作软件开发的关键. 虽然R专家可能不会完全融入开发环境, 他们应该有Git工作流程的经验, repositories, 以及分支和合并等命令.

Problem-solving -软技能，如较强的问题解决能力，对于应对数据分析的复杂挑战至关重要. 候选人还必须具备创造性和分析性思维能力，以创新和有效地克服障碍.

沟通与协作 -在处理数据时，简明地传达分析过程结果的能力是至关重要的. R专业人员应该能够有效地表达他们的发现和见解, 作为团队的一部分，确保项目顺利执行并促进高效的协作.

以及这些通用的R开发人员技能, 对于R工程师来说，熟悉所处的行业是有利的, 您还需要确定项目所需的任何专业知识.

您如何确定理想的R开发人员?

确定能够有效地提升R应用程序的专业技能, 你应该首先定义你的技能差距或撰写一个问题陈述. 项目可能需要特定的高级技术, 因此，将候选人的技能与你的业务需求相匹配是成功的关键. 这些步骤确保您为项目聘请的工程师具有处理复杂任务并交付高质量结果的专业知识. 您还可以考虑您的项目是否允许雇用远程R开发人员，或者是否需要现场工程师，以及您是寻找专门的还是自由的R开发人员.

R vs .的用例. Python开发人员

Although Python比R语言更流行，这两种语言在应用于具体问题时都表现出色:

Use Case	Python开发人员	R Developers
通用的网络或软件开发	✔	[ Possible ]
System scripting	✔	[ Possible ]
统计分析	[ Possible ]	✔
数据可视化	[ Yes, e.g., 图论数据 via NetworkX ]	✔
Reporting	[ Possible ]	✔
数据操纵和争论	✔	✔
大型数据集上的重复任务	✔	[可能，但需要解决内存限制的方法]
AI /毫升应用程序	✔	[ Possible ]

On the whole, 与Python开发人员相比，R工程师的通用性较差，可用的AI或机器学习(ML)库也较少, 谁使用通用编程语言. However, 当涉及到强大的统计计算方法和数据可视化或报告功能时，R工程师最好是Python开发人员，从事这些类型项目的招聘经理应该选择精通R的候选人.

R vs .的用例. SQL Developers

R和SQL开发人员在数据分析方面扮演着不同但互补的角色:

• R developers 最适合统计建模、数据分析和数据可视化项目. R为这些目的提供了更复杂的工具集, with a vast array of statistical tests and models readily available; however, 它不是为处理数据库中的数据检索而设计的.
• SQL developers 擅长数据提取, 操纵数据库结构, 进行基础分析和数据清理, 因为SQL是为管理和操作关系数据库中的结构化数据而设计的.

In short, R工程师完成数据分析需求，而SQL专家专注于数据的准备和处理. 在许多数据密集型项目中, 这些技能通常是互补的:用SQL检索和清理的数据可以使用R进行分析和可视化. 为了理解查询，SQL的基本知识对R开发人员很有用. 招聘经理通常会同时寻找这两种类型的工程师，或者寻找精通SQL和R的候选人.

R Programming vs. R数据分析:你的业务需要哪些数据?

考虑哪些R技能更适合你的项目, 编程或数据分析. 这两种专业化都可以为业务增加价值，每种专业化都有略微不同的用例:

• R programming 是开发自定义函数所必需的吗, scripts, and applications, 以及将R与其他工具集成. 当企业需要创建新的算法时，这一点至关重要, 构建自定义分析工具, 或者自动化数据相关的任务.
• R data analysis Best服务于需要对大型数据集进行深入分析的工作, 统计建模, 预测分析, 数据驱动的决策.

通过管理练习，您可以检查R编程候选人的编码能力. 您可以通过候选人如何处理样本数据集来评估R数据分析技能. Additionally, 你可以要求过去的数据分析或编程项目来洞察候选人执行任务的能力.

初级和高级人才的选择

最后，你必须决定是投资高级人才还是初级人才. 这个决定取决于项目的复杂性和紧迫性. 初级工程师通常足以胜任不太复杂或风险较低的项目，在这些项目中，学习曲线较低，数据结构良好. 另一方面, senior developers are necessary for tasks that require specialized skills and a deep understanding of the subject matter; they can handle complex problems and build innovative solutions with minimal supervision. 当数据不容易获得或分析需要高级工具时，高级人才是理想的选择 scraping、ML算法或交互式仪表板. 公司应该仔细评估他们的项目需求, complexity, 以及权衡雇用高级人才和初级人才的利弊的紧迫性.

如何为您的项目编写R开发人员职位描述

职位描述最重要的方面是清楚地说明你的需求和项目要求. 当考虑聘用R开发人员时, 你可以根据自己的目标选择不同的专业技能:

Focus Area	常用技能
Reporting	ggplot2, Highcharts, R Markdown
Data wrangling	dplyr, Tidyverse
ML或深度学习	caret, Keras
交互式仪表板	Shiny

你也可以写一些关于公司和职位的重要信息:

• 行业和你的数据来源
• 你想要获得的见解
• 所使用的技术栈
• 你所寻求的专业水平
• 角色位置和类型(远程开发人员或现场工程师)

分享这些细节可以让应聘者评估他们的技能是否符合你目前的目标，让你离理想的工程团队更近一步.

R开发人员面试中最重要的问题是什么?

准备深思熟虑的R面试问题将帮助你评估候选人对R的熟练程度以及他们处理日常项目工作挑战的能力. 你可以从一些问题开始，这些问题旨在衡量候选人在工作环境中对R语言的熟悉程度:

• 你对R的包生态系统有什么经验? 您是如何使用库来扩展语言的功能的?
• 你能举几个你用R实现数据可视化的项目的例子吗?
• 你熟悉吗? Shiny? 你能描述一下你以前做过的仪表板吗?

应试者应该熟悉(并具有实际经验)常用的软件包，例如 Tidyverse，需要R工程师进行数据分析. In addition, they should be well equipped to compose good visualizations; experienced candidates may detail the visualization tools they have used, such as Plotly or Tidyverse’s ggplot2. However, 这些工具没有应聘者构建简单且可解释的图表的能力重要. Finally, 如果您希望在仪表板中实现高度交互的可视化, 确保应聘者熟悉Shiny.

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Next, 你应该在与你的项目相关的更复杂的话题上试探候选人, 比如数据格式化需求, integrations, 和先进的R技术:

您以前处理过哪些数据格式?

这个问题将有助于了解候选人对各种数据类型的熟悉程度. 您不应该假设所有R程序员都对所有格式有广泛的了解. 它们通常专注于某种格式，如文本、音频或图像. 提前确定项目可用的数据类型，以便更好地筛选所需的专业数据专家.

你有什么将R与其他语言和工具(如Python或SQL)集成的经验吗? 您如何处理工作流中的集成?

候选人的回答应该反映出与R有很强的互补能力. 例如，SQL对于大多数数据分析人员的日常活动是必不可少的. 理解Python是一个很大的好处，因为它扩展了候选人的能力，包括重复的数据操作, scripting, AI/ML tasks, 以及更一般的软件开发任务.

你能描述一下为企业带来价值的高级R应用程序和技术吗?

当雇用影响项目方向的高级开发人员和做出有影响力决策的架构师时，这个问题是最重要的. 这些候选人可以处理复杂的任务, 提高组织效率, 推动商业创新. 他们应该能够说明使用高级R技术的好处, 比如优化的性能和创新，或者处理大型数据集的能力.

高级R应用程序和技术包括ML算法, 用于处理大型数据集的高性能计算, 网页抓取和API集成, 以及用于交互式web应用程序的Shiny应用程序开发. 为了运用这些策略，应试者必须精通诸如 caret (for ML), data.table (对于大型数据集)， TensorFlow (用于深度学习)和Shiny(用于交互式仪表板).

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你可以问其他问题 machine learning, SQL, or 数据分析面试问题 如果你需要在面试阶段进一步评估候选人的技术背景.

为什么公司要雇佣R开发人员?

跨越所有行业, 数据驱动决策的兴起要求复杂的数据可视化和报告——这是R擅长的两个领域. 这就是R专家为企业增加价值的地方. R工程师以各种方式为发现和分析关键信息做出贡献, including:

• 识别隐藏模式.
• 应用统计软件概念和假设检验.
• 有效地可视化数据.
• 清理和操作数据.
• 创建自动和交互式报表.
• 清晰地呈现结果.

R程序员可以顺利地适应各种行业的特定需求，因为可以使用广泛的工具来帮助他们合成不同类型的信息. 有了这个指导, 您可以确定并雇用具有符合您项目需求的技能和图书馆知识的R专家, 给你一个竞争优势，推动你的项目走向成功.

本文介绍的技术内容由 Margarida坎波斯.