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
Learner Career Outcomes
46%
42%
13%
Приобретаемые навыки
Learner Career Outcomes
46%
42%
13%
100% онлайн
Курс 1 из 5 в программе
Гибкие сроки
Промежуточный уровень
Прибл. 16 часа на выполнение
Английский
Программа курса: что вы изучите
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.
Basic R Language: Lesson Choices
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.
Data Manipulation: Lesson Choices
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.
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
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.
Лучшие отзывы о курсе The R Programming Environment
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.
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
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Brooke Anderson
Assistant Professor, Environmental & Radiological Health SciencesО Университет Джонса Хопкинса
Специализация Mastering Software Development in R: общие сведения
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.