Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mastering Software Development in R

4.1
Sterne
215 Bewertungen

97 %

Roger D. Peng, PhD +1 weiterer Dozent

10.007 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Mastering Software Development in RJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

3.301 kürzliche Aufrufe

Writing good code for data science is only part of the job. In order to maximizing the usefulness and reusability of data science software, code must be organized and distributed in a manner that adheres to community-based standards and provides a good user experience. This course covers the primary means by which R software is organized and distributed to others. We cover R package development, writing good documentation and vignettes, writing robust software, cross-platform development, continuous integration tools, and distributing packages via CRAN and GitHub. Learners will produce R packages that satisfy the criteria for submission to CRAN.

Flexible Fristen

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung Mastering Software Development in R

Stufe „Mittel“

Ca. 21 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Programming Tool
Github
Continuous Integration
R Programming

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Spezialisierung Mastering Software Development in R

Stufe „Mittel“

Ca. 21 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Dozenten

Dozentenbewertung

3,71/5 (8 Bewertungen)

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.440.846 Lernende

37 Kurse

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences

Colorado State University

69.748 Lernende

5 Kurse

von

Johns Hopkins University

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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung97%(1,548 Bewertungen)

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Getting Started with R Packages

3 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 2 min), 16 Lektüren, 1 Quiz

1 Video

Welcome to Building R Packages2m

16 Lektüren

Before You Start10m

Using Mac OS10m

Using Windows10m

Using Unix/Linux10m

R packages10m

Basic Structure of an R Package10m

DESCRIPTION File10m

NAMESPACE File10m

Namespace Function Notation10m

Loading and Attaching a Package Namespace10m

The R Sub-directory10m

The man Sub-directory10m

Summary10m

The devtools package10m

Creating a Package10m

Other Functions10m

1 praktische Übung

R Package and devtools30m

Woche

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Documentation and Testing

7 Stunden zum Abschließen

14 Lektüren

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Licensing, Version Control, and Software Design

5 Stunden zum Abschließen

25 Lektüren

25 Lektüren

Overview10m

The General Public License10m

The MIT License10m

The CC0 License10m

Overview10m

Paying it Forward10m

Linus’s Law10m

Hiring10m

Summary10m

Introduction10m

git10m

Initializing a git repository10m

Committing10m

Browsing History10m

Linking local repo to GitHub repo10m

Syncing RStudio and GitHub10m

Issues10m

Pull Request10m

Merge Conflicts10m

Introduction10m

The Unix Philosophy10m

Default Values10m

Naming Things10m

Playing Well With Others10m

Summary10m

1 praktische Übung

Testing, GitHub, and Open Source30m

Woche

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Continuous Integration and Cross Platform Development

6 Stunden zum Abschließen

13 Lektüren

Bewertungen

4.1

58 Bewertungen

5 stars
52,07 %
4 stars
23,96 %
3 stars
13,82 %
2 stars
3,22 %
1 star
6,91 %

Top-Bewertungen von BUILDING R PACKAGES

von M10. Juni 2022

Useful programming exercises to guide learning the basic elements of R packages. Also glad that I got my assignments graded within a week following submission (thought it would take much longer).

von JM7. Feb. 2018

Good slow walk through of the process for creating and checking a package

von AS13. Juli 2018

Amazing course! Will explain every detail regarding R package creation.

von CI6. Okt. 2017

Overall, this was a good course to learn the intricacies of building R packages.

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Über den Spezialisierung Mastering Software Development in R

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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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