About this course: This course covers advanced topics in R programming that are necessary for developing powerful, robust, and reusable data science tools. Topics covered include functional programming in R, robust error handling, object oriented programming, profiling and benchmarking, debugging, and proper design of functions. Upon completing this course you will be able to identify and abstract common data analysis tasks and to encapsulate them in user-facing functions. Because every data science environment encounters unique data challenges, there is always a need to develop custom software specific to your organization’s mission. You will also be able to define new data types in R and to develop a universe of functionality specific to those data types to enable cleaner execution of data science tasks and stronger reusability within a team.
Created by: Johns Hopkins University
Taught by: Roger D. Peng, PhD, Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Taught by: Brooke Anderson, Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University
| Basic Info | Course 2 of 5 in the Mastering Software Development in R Specialization |
| Level | Intermediate |
| Language | English, Subtitles: Chinese (Simplified) |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
| User Ratings |
Syllabus
WEEK 1
Welcome to Advanced R Programming
This course covers advanced topics in R programming that are necessary for developing powerful, robust, and reusable data science tools. Topics covered include functional programming in R, robust error handling, object oriented programming, profiling and benchmarking, debugging, and proper design of functions. Upon completing this course you will be able to identify and abstract common data analysis tasks and to encapsulate them in user-facing functions. Because every data science environment encounters unique data challenges, there is always a need to develop custom software specific to your organization’s mission. You will also be able to define new data types in R and to develop a universe of functionality specific to those data types to enable cleaner execution of data science tasks and stronger reusability within a team.
1 video, 3 readings
- Video: Welcome to Advanced R Programming
- Материал для самостоятельного изучения: Syllabus
- Материал для самостоятельного изучения: Course Textbook: Mastering Software Development in R
- Материал для самостоятельного изучения: swirl Assignments
Functions
This module begins with control structures in R for controlling the logical flow of an R program. We then move on to functions, their role in R programming, and some guidelines for writing good functions.
17 readings
- Материал для самостоятельного изучения: Control Structures Overview
- Материал для самостоятельного изучения: if-else
- Материал для самостоятельного изучения: for Loops
- Материал для самостоятельного изучения: Nested for loops
- Материал для самостоятельного изучения: next, break
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
- Материал для самостоятельного изучения: Functions Overview
- Материал для самостоятельного изучения: Code
- Материал для самостоятельного изучения: Function interface
- Материал для самостоятельного изучения: Default values
- Материал для самостоятельного изучения: Re-factoring code
- Материал для самостоятельного изучения: Dependency Checking
- Материал для самостоятельного изучения: Vectorization
- Материал для самостоятельного изучения: Argument Checking
- Материал для самостоятельного изучения: R package
- Материал для самостоятельного изучения: When Should I Write a Function?
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
Graded: Swirl Lesson
WEEK 2
Functional Programming
Functional programming is a key aspect of R and is one of R's differentiating factors as a data analysis language. Understanding the concepts of functional programming will help you to become a better data science software developer. In addition, we cover error and exception handling in R for writing robust code.
19 readings
- Материал для самостоятельного изучения: What is Functional Programming?
- Материал для самостоятельного изучения: Core Functional Programming Functions
- Материал для самостоятельного изучения: Map
- Материал для самостоятельного изучения: Reduce
- Материал для самостоятельного изучения: Search
- Материал для самостоятельного изучения: Filter
- Материал для самостоятельного изучения: Compose
- Материал для самостоятельного изучения: Partial Application
- Материал для самостоятельного изучения: Side Effects
- Материал для самостоятельного изучения: Recursion
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
- Материал для самостоятельного изучения: Expressions
- Материал для самостоятельного изучения: Environments
- Материал для самостоятельного изучения: Execution Environments
- Материал для самостоятельного изучения: What is an error?
- Материал для самостоятельного изучения: Generating Errors
- Материал для самостоятельного изучения: When to generate errors or warnings
- Материал для самостоятельного изучения: How should errors be handled?
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
Graded: Swirl Lesson
WEEK 3
Debugging and Profiling
Debugging tools are useful for analyzing your code when it exhibits unexpected behavior. We go through the various debugging tools in R and how they can be used to identify problems in code. Profiling tools allow you to see where your code spends its time and to optimize your code for maximum efficiency.
15 readings
- Материал для самостоятельного изучения: Debugging Overview
- Материал для самостоятельного изучения: traceback()
- Материал для самостоятельного изучения: Browsing a Function Environment
- Материал для самостоятельного изучения: Tracing Functions
- Материал для самостоятельного изучения: Using debug() and debugonce()
- Материал для самостоятельного изучения: recover()
- Материал для самостоятельного изучения: Final Thoughts on Debugging
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
- Материал для самостоятельного изучения: Profiling Overview
- Материал для самостоятельного изучения: microbenchmark
- Материал для самостоятельного изучения: profvis
- Материал для самостоятельного изучения: Find out more
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
- Материал для самостоятельного изучения: Non-standard evaluation
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
Graded: Debugging and Profiling
WEEK 4
Object-Oriented Programming
Object oriented programming allows you to define custom data types or classes and a set of functions for handling that data type in a way that you define. R has a three different methods for implementing object oriented programming and we will cover them in this section.
11 readings
- Материал для самостоятельного изучения: OOP Overview
- Материал для самостоятельного изучения: Object Oriented Principles
- Материал для самостоятельного изучения: S3
- Материал для самостоятельного изучения: S4
- Материал для самостоятельного изучения: Reference Classes
- Материал для самостоятельного изучения: Summary
- Материал для самостоятельного изучения: Overview
- Материал для самостоятельного изучения: Reuse existing data structures
- Материал для самостоятельного изучения: Compose simple functions with the pipe
- Материал для самостоятельного изучения: Embrace functional programming
- Материал для самостоятельного изучения: Design for humans
Graded: Functional and Object-Oriented Programming
FAQs
How It Works
Задания курса
Каждый курс — это интерактивный учебник, который содержит видеоматериалы, тесты и проекты.
Помощь сокурсников
Общайтесь с тысячами других учащихся: обсуждайте идеи, материалы курса и помогайте друг другу осваивать новые понятия.
Сертификаты
Получите документы о прохождении курсов и поделитесь своим успехом с друзьями, коллегами и работодателями.
Creators
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Pricing
| Прослушать | Приобрести курс | |
|---|---|---|
| Получить доступ к материалам курса | Available | Available |
| Получить доступ к оцениваемым материалам курса | Not available | Available |
| Получить итоговую оценку | Not available | Available |
| Earn a shareable Course Certificate | Not available | Available |
Ratings and Reviews
I think the course introduced some useful packages like purrr and concepts like map/reduce, but I think the explanation into the different OO systems could be improved. I struggled a lot with the final assignment and really depended on external sources of information to complete it.
Excellent, but I would be grateful if you could translate all your courses of absolute quality into Spanish.
a little challenging but good for people who want to work on programming from the beginning
Coursera provides universal access to the world’s best education, partnering with top universities and organizations to offer courses online.
© 2017 Coursera Inc. All rights reserved.
CM
Excellent course for improving R programming skills. Highly recommended.