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.
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 1,671,994
Карьерные результаты учащихся
36%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
35%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Familiarity with regression is recommended.
Прибл. 58 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Английский, Испанский, Японский
Чему 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 AnalysisDebuggingR ProgrammingRstudio
Карьерные результаты учащихся
36%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
35%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Familiarity with regression is recommended.
Прибл. 58 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Английский, Испанский, Японский
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
25 ч. на завершение
Week 1: Background, Getting Started, and Nuts & Bolts
This week covers the basics to get you started up with R. The Background Materials lesson contains information about course mechanics and some videos on installing R. The Week 1 videos cover the history of R and S, go over the basic data types in R, and describe the functions for reading and writing data. I recommend that you watch the videos in the listed order, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story.
25 ч. на завершение
28 видео ((всего 129 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
28 видео
Installing R on Windows3мин
Installing R Studio (Mac)1мин
Writing Code / Setting Your Working Directory (Windows)7мин
Writing Code / Setting Your Working Directory (Mac)7мин
Introduction1мин
Overview and History of R16мин
Getting Help13мин
R Console Input and Evaluation4мин
Data Types - R Objects and Attributes4мин
Data Types - Vectors and Lists6мин
Data Types - Matrices3мин
Data Types - Factors4мин
Data Types - Missing Values2мин
Data Types - Data Frames2мин
Data Types - Names Attribute1мин
Data Types - Summary43
Reading Tabular Data5мин
Reading Large Tables7мин
Textual Data Formats4мин
Connections: Interfaces to the Outside World4мин
Subsetting - Basics4мин
Subsetting - Lists4мин
Subsetting - Matrices2мин
Subsetting - Partial Matching1мин
Subsetting - Removing Missing Values3мин
Vectorized Operations3мин
Introduction to swirl1мин
9 материалов для самостоятельного изучения
Welcome to R Programming10мин
About the Instructor10мин
Pre-Course Survey10мин
Syllabus10мин
Course Textbook10мин
Course Supplement: The Art of Data Science10мин
Data Science Podcast: Not So Standard Deviations10мин
Getting Started and R Nuts and Bolts10мин
Practical R Exercises in swirl Part 110мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz40мин
12 ч. на завершение
Week 2: Programming with R
Welcome to Week 2 of R Programming. This week, we take the gloves off, and the lectures cover key topics like control structures and functions. We also introduce the first programming assignment for the course, which is due at the end of the week.
12 ч. на завершение
13 видео ((всего 91 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
13 видео
Control Structures - If-else1мин
Control Structures - For loops4мин
Control Structures - While loops3мин
Control Structures - Repeat, Next, Break4мин
Your First R Function10мин
Functions (part 1)9мин
Functions (part 2)7мин
Scoping Rules - Symbol Binding10мин
Scoping Rules - R Scoping Rules8мин
Scoping Rules - Optimization Example (OPTIONAL)9мин
Coding Standards8мин
Dates and Times10мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 2: Programming with R10мин
Practical R Exercises in swirl Part 210мин
Programming Assignment 1 INSTRUCTIONS: Air Pollution10мин
2 практических упражнения
Week 2 Quiz20мин
Programming Assignment 1: Quiz20мин
10 ч. на завершение
Week 3: Loop Functions and Debugging
We have now entered the third week of R Programming, which also marks the halfway point. The lectures this week cover loop functions and the debugging tools in R. These aspects of R make R useful for both interactive work and writing longer code, and so they are commonly used in practice.
10 ч. на завершение
8 видео ((всего 61 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Loop Functions - apply7мин
Loop Functions - mapply4мин
Loop Functions - tapply3мин
Loop Functions - split9мин
Debugging Tools - Diagnosing the Problem12мин
Debugging Tools - Basic Tools6мин
Debugging Tools - Using the Tools8мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 3: Loop Functions and Debugging10мин
Practical R Exercises in swirl Part 310мин
1 практическое упражнение
Week 3 Quiz10мин
11 ч. на завершение
Week 4: Simulation & Profiling
This week covers how to simulate data in R, which serves as the basis for doing simulation studies. We also cover the profiler in R which lets you collect detailed information on how your R functions are running and to identify bottlenecks that can be addressed. The profiler is a key tool in helping you optimize your programs. Finally, we cover the str function, which I personally believe is the most useful function in R.
11 ч. на завершение
6 видео ((всего 42 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
6 видео
The str Function6мин
Simulation - Generating Random Numbers7мин
Simulation - Simulating a Linear Model4мин
Simulation - Random Sampling2мин
R Profiler (part 1)10мин
R Profiler (part 2)10мин
4 материала для самостоятельного изучения
Week 4: Simulation & Profiling10мин
Practical R Exercises in swirl Part 410мин
Programming Assignment 3 INSTRUCTIONS: Hospital Quality10мин
Post-Course Survey10мин
2 практических упражнения
Week 4 Quiz20мин
Programming Assignment 3: Quiz20мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ R
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 WH2 февр. 2016 г.
"R Programming" forces you to dive in deep. These skills serve as a strong basis for the rest of the data science specialization.\n\nMaterial is in depth, but presented clearly. Highly recommended!
от партнера MR11 мая 2020 г.
Really interesting course. The interactive coding sessions with swirl are especially useful. Would be great, if you provided sample solutions for the programming assignments, in particular for week 4.
от партнера EJ11 июля 2016 г.
Excellent course! I already knew a lot about R - but this class helped me solidify what I already knew, taught me lots of new tricks, and now I have a certificate that says I know `something' about R!
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.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
