Этот курс входит в специализацию ''Специализация Mastering Software Development in R'

4.1
звезд
Оценки: 219

Roger D. Peng, PhD и еще 1 преподаватель

10 199 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Mastering Software Development in RУниверситет Джонса Хопкинса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 4 443

Writing good code for data science is only part of the job. In order to maximizing the usefulness and reusability of data science software, code must be organized and distributed in a manner that adheres to community-based standards and provides a good user experience. This course covers the primary means by which R software is organized and distributed to others. We cover R package development, writing good documentation and vignettes, writing robust software, cross-platform development, continuous integration tools, and distributing packages via CRAN and GitHub. Learners will produce R packages that satisfy the criteria for submission to CRAN.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 5 в программе

Специализация Mastering Software Development in R

Средний уровень

Прибл. 21 час на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Programming Tool
Github
Continuous Integration
R Programming

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 5 в программе

Специализация Mastering Software Development in R

Средний уровень

Прибл. 21 час на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

3,71/5 (оценок: 8)

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 475 901 учащийся

37 курсов

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences

Colorado State University

71 056 учащихся

5 курсов

от партнера

Университет Джонса Хопкинса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента97%(1,575 оценки)

Неделя

Неделя 1

3 ч. на завершение

Getting Started with R Packages

3 ч. на завершение

1 видео ((всего 2 мин.)), 16 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

1 видео

Welcome to Building R Packages2мин

16 материалов для самостоятельного изучения

Before You Start10мин

Using Mac OS10мин

Using Windows10мин

Using Unix/Linux10мин

R packages10мин

Basic Structure of an R Package10мин

DESCRIPTION File10мин

NAMESPACE File10мин

Namespace Function Notation10мин

Loading and Attaching a Package Namespace10мин

The R Sub-directory10мин

The man Sub-directory10мин

Summary10мин

The devtools package10мин

Creating a Package10мин

Other Functions10мин

1 практическое упражнение

R Package and devtools30мин

Неделя

Неделя 2

7 ч. на завершение

Documentation and Testing

7 ч. на завершение

14 материалов для самостоятельного изучения

14 материалов для самостоятельного изучения

Documentation10мин

Vignette's and README Files10мин

Knitr / Markdown30мин

Common knitr Options10мин

Help Files and roxygen210мин

Common roxygen2 Tags10мин

Overview10мин

Data for Demos10мин

Internal Data10мин

Data Packages10мин

Summary10мин

Introduction10мин

The testthat Package10мин

Passing CRAN Checks10мин

Неделя

Неделя 3

5 ч. на завершение

Licensing, Version Control, and Software Design

5 ч. на завершение

25 материалов для самостоятельного изучения

25 материалов для самостоятельного изучения

Overview10мин

The General Public License10мин

The MIT License10мин

The CC0 License10мин

Overview10мин

Paying it Forward10мин

Linus’s Law10мин

Hiring10мин

Summary10мин

Introduction10мин

git10мин

Initializing a git repository10мин

Committing10мин

Browsing History10мин

Linking local repo to GitHub repo10мин

Syncing RStudio and GitHub10мин

Issues10мин

Pull Request10мин

Merge Conflicts10мин

Introduction10мин

The Unix Philosophy10мин

Default Values10мин

Naming Things10мин

Playing Well With Others10мин

Summary10мин

1 практическое упражнение

Testing, GitHub, and Open Source30мин

Неделя

Неделя 4

6 ч. на завершение

Continuous Integration and Cross Platform Development

6 ч. на завершение

13 материалов для самостоятельного изучения

Рецензии

4.1

Рецензии: 60

5 stars
52,05 %
4 stars
23,74 %
3 stars
13,69 %
2 stars
3,65 %
1 star
6,84 %

Лучшие отзывы о курсе BUILDING R PACKAGES

от партнера JM7 февр. 2018 г.

Good slow walk through of the process for creating and checking a package

от партнера ME15 янв. 2017 г.

Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.

от партнера CI6 окт. 2017 г.

Overall, this was a good course to learn the intricacies of building R packages.

от партнера M10 июня 2022 г.

Useful programming exercises to guide learning the basic elements of R packages. Also glad that I got my assignments graded within a week following submission (thought it would take much longer).

Посмотреть все отзывы

Специализация Mastering Software Development in R: общие сведения

R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products.

This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Building R Packages

Об этом курсе

Приобретаемые навыки