Об этом курсе
Недавно просмотрено: 26,281

Learner Career Outcomes

46%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

42%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

13%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingRstudio

Learner Career Outcomes

46%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

42%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

13%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Basic R Language

1 видео ((всего 2 мин.)), 27 материалов для самостоятельного изучения
27 материала для самостоятельного изучения
Course Textbook: Mastering Software Development in R1мин
Syllabus10мин
Swirl Assignments10мин
Datasets10мин
Lesson Introduction2мин
Evaluation3мин
Objects1мин
Numbers1мин
Creating Vectors1мин
Mixing Objects1мин
Explicit Coercion3мин
Matrices3мин
Lists2мин
Factors4мин
Missing Values3мин
Data Frames3мин
Names4мин
Attributes1мин
Summary1мин
The Importance of Tidy Data5мин
The “Tidyverse”4мин
Reading Tabular Data with the readr Package10мин
Reading Web-Based Data1мин
Flat files online10мин
Requesting data through a web API10мин
Scraping web data2мин
Parsing JSON, XML, or HTML data3мин
6 ч. на завершение

Basic R Language: Lesson Choices

2 тестов
1 практическое упражнение
Swirl Lessons
Неделя
2
1 ч. на завершение

Data Manipulation

11 материалов для самостоятельного изучения
11 материала для самостоятельного изучения
Basic Data Manipulation10мин
Piping7мин
Summarizing data10мин
Selecting and filtering data10мин
Adding, changing, or renaming columns7мин
Spreading and gathering data10мин
Merging datasets10мин
Working with Dates, Times, Time Zones3мин
Converting to a date or date-time class7мин
Pulling out date and time elements5мин
Working with time zones8мин
6 ч. на завершение

Data Manipulation: Lesson Choices

2 тестов
1 практическое упражнение
Swirl Lessons
Неделя
3
1 ч. на завершение

Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory

9 материалов для самостоятельного изучения
9 материала для самостоятельного изучения
Text Processing and Regular Expressions1мин
Text Manipulation Functions in R10мин
Regular Expressions15мин
RegEx Functions in R5мин
The stringr Package10мин
Summary1мин
The Role of Physical Memory10мин
Back of the Envelope Calculations8мин
Internal Memory Management in R5мин
6 ч. на завершение

Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory: Lesson Choices

2 тестов
1 практическое упражнение
Swirl Lessons
Неделя
4
5 ч. на завершение

Large Datasets

7 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 материала для самостоятельного изучения
Working with Large Datasets2мин
In-memory strategies10мин
Out-of-memory strategies10мин
Diagnosing Problems5мин
How to Google Your Way Out of a Jam5мин
Asking for Help5мин
Quiz Instructions
1 практическое упражнение
Reading and Summarizing Data20мин
4.4
Рецензии: 234Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе The R Programming Environment

автор: MVDec 26th 2018

Very Very Rigorous Course for a beginner on R language and because of its nature, after completing just one course, I feel like I have gained a lot of knowledge and also familiarity with R language.

автор: KVJun 18th 2019

A very good course to read and get the valuable content of R language. This is for the students who want to learn and practice the basic and some intermediate concepts of data manipulation.

Преподаватели

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

О 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....

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....
Mastering Software Development in R

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.