This course provides a rigorous introduction to the R programming language, with a particular focus on using R for software development in a data science setting. Whether you are part of a data science team or working individually within a community of developers, this course will give you the knowledge of R needed to make useful contributions in those settings. As the first course in the Specialization, the course provides the essential foundation of R needed for the following courses. We cover basic R concepts and language fundamentals, key concepts like tidy data and related "tidyverse" tools, processing and manipulation of complex and large datasets, handling textual data, and basic data science tasks. Upon completing this course, learners will have fluency at the R console and will be able to create tidy datasets from a wide range of possible data sources.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Mastering Software Development in R'
The R Programming Environment
от партнера
Об этом курсе
4.4
Оценки: 791
Приобретаемые навыки
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingRstudio
Программа курса: что вы изучите
Неделя
12 ч. на завершение
Basic R Language
In this module, you'll learn the basics of R, including syntax, some tidy data principles and processes, and how to read data into R.
1 видео ((всего 2 мин.)), 27 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
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
21 ч. на завершение
Data Manipulation
During this module, you'll learn to summarize, filter, merge, and otherwise manipulate data in R, including working through the challenges of dates and times.
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
31 ч. на завершение
Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory
During this module, you'll learn to use R tools and packages to deal with text and regular expressions. You'll also learn how to manage and get the most from your computer's physical memory when working in R.
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
Choice 1: Get credit while using swirl | Choice 2: Get credit by providing a code from swirl
2 тестов
1 практическое упражнение
Swirl Lessons
Неделя
45 ч. на завершение
Large Datasets
In this final module, you'll learn how to overcome the challenges of working with large datasets both in memory and out as well as how to diagnose problems and find help.
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
45%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
41%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
16%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Лучшие рецензии
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.
Good Practice..........!!!...really helpful for building data science concept through R Programming.........Really salute for hardworking of instructor..................!!!
Преподаватели
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brooke Anderson
Assistant Professor, Environmental & Radiological Health SciencesColorado 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.
О специализации ''Mastering Software Development in R'
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 useful data science results and products. You will obtain rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages and developing custom data visualizations. You will 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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
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?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
