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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Mastering Software Development in R'
9 975 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Mastering Software Development in RУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 2 287
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
Средний уровень
Прибл. 21 час на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
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
Средний уровень
Прибл. 21 час на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
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.
Программа курса: что вы изучите
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
7 ч. на завершение
Documentation and Testing
7 ч. на завершение
14 материалов для самостоятельного изучения
5 ч. на завершение
Licensing, Version Control, and Software Design
5 ч. на завершение
25 материалов для самостоятельного изучения
6 ч. на завершение
Continuous Integration and Cross Platform Development
6 ч. на завершение
13 материалов для самостоятельного изучения
Рецензии
- 5 stars51,85 %
- 4 stars24,07 %
- 3 stars13,88 %
- 2 stars3,24 %
- 1 star6,94 %
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 CI6 окт. 2017 г.
Overall, this was a good course to learn the intricacies of building R packages.
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 XZ15 апр. 2021 г.
It teaches the up-to-date approaches, in a concise and also systematic way
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
