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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mastering Software Development in R
von
Spezialisierung Mastering Software Development in RJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
9,458 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
25%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
14%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 5 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 21 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Programming ToolGithubContinuous IntegrationR Programming
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Stufe „Mittel“
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Englisch
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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
3 Stunden zum Abschließen
Getting Started with R Packages
3 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 16 Lektüren, 1 Quiz
1 Video
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
7 Stunden zum Abschließen
Documentation and Testing
7 Stunden zum Abschließen
14 Lektüren
14 Lektüren
Documentation10m
Vignette's and README Files10m
Knitr / Markdown30m
Common knitr Options10m
Help Files and roxygen210m
Common roxygen2 Tags10m
Overview10m
Data for Demos10m
Internal Data10m
Data Packages10m
Summary10m
Introduction10m
The testthat Package10m
Passing CRAN Checks10m
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
6 Stunden zum Abschließen
Continuous Integration and Cross Platform Development
6 Stunden zum Abschließen
13 Lektüren
13 Lektüren
Overview10m
Web Services for Continuous Integration10m
Using Travis10m
Using AppVeyor10m
Summary10m
Introduction10m
Handling Paths10m
Saving Files & rappdirs10m
rappdirs10m
Options and Starting R10m
Package Installation10m
Environmental Attributes10m
Summary10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von BUILDING R PACKAGES
von KM3. Juni 2019
Fantastic course... Unfortunately, not too many people registered, it's tough to get your assignments graded. The program is the great continuation to the 10 course R data science specialization...
von ME15. Jan. 2017
Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.
von CB29. März 2017
This is a critical skill and it's barely covered anywhere else. Thanks for making this course!
von CI6. Okt. 2017
Overall, this was a good course to learn the intricacies of building R packages.
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Is financial aid available?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
