In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.
от партнера
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 322 615
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.
Средний уровень
Familiarity with regression is recommended.
Прибл. 57 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаЧему вы научитесь
Understand critical programming language concepts
Configure statistical programming software
Make use of R loop functions and debugging tools
Collect detailed information using R profiler
Приобретаемые навыки
- Data Analysis
- Debugging
- R Programming
- Rstudio
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.
Средний уровень
Familiarity with regression is recommended.
Прибл. 57 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнеса
от партнера
Программа курса: что вы изучите
25 ч. на завершение
Week 1: Background, Getting Started, and Nuts & Bolts
25 ч. на завершение
28 видео ((всего 129 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
12 ч. на завершение
Week 2: Programming with R
12 ч. на завершение
13 видео ((всего 91 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
9 ч. на завершение
Week 3: Loop Functions and Debugging
9 ч. на завершение
8 видео ((всего 61 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
11 ч. на завершение
Week 4: Simulation & Profiling
11 ч. на завершение
6 видео ((всего 42 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Рецензии
- 5 stars68,10 %
- 4 stars22,15 %
- 3 stars5,83 %
- 2 stars2,06 %
- 1 star1,82 %
Лучшие отзывы о курсе ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ R
от партнера CH30 апр. 2020 г.
I would have preferred the 'robot voice' concept from the toolbox course, since it could be updated to more recent R upgrades, but the assignments really made me think and that was my favorite part.
от партнера AK26 мая 2017 г.
This was very engaging, however, the level of expectation and effort needed is much greater than course 1 - ToolBox.
This is perhaps the best course on R Programming designed for a small duration.
от партнера JM11 авг. 2019 г.
Very challenging, but good course. I've been programming in R for over a year, but there were still some things for me to pick up in this class. Assignments were a challenge, but satisfying to tackle.
от партнера RR20 февр. 2017 г.
I am pleasantly surprised with the quality of this course. For a beginner, the Swirl exercises are incredibly helpful and I was able to build confidence in working with R because of them. Thank you!
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.
