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

4.1
Sterne
219 Bewertungen

97 %

Roger D. Peng, PhD +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Mastering Software Development in RJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

2.355 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.

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Spezialisierung Mastering Software Development in R

Stufe „Mittel“

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Englisch

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Programming Tool
Github
Continuous Integration
R Programming

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Dozenten

Dozentenbewertung

3,71/5 (8 Bewertungen)

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.499.046 Lernende

37 Kurse

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences

Colorado State University

71.905 Lernende

5 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung97%(1,576 Bewertungen)

Woche1

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 Start10mUsing Mac OS10mUsing Windows10mUsing Unix/Linux10mR packages10mBasic Structure of an R Package10mDESCRIPTION File10mNAMESPACE File10mNamespace Function Notation10mLoading and Attaching a Package Namespace10mThe R Sub-directory10mThe man Sub-directory10mSummary10mThe devtools package10mCreating a Package10mOther Functions10m

1 praktische Übung

R Package and devtools30m

Woche2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Documentation and Testing

7 Stunden zum Abschließen

14 Lektüren

Woche3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Licensing, Version Control, and Software Design

5 Stunden zum Abschließen

25 Lektüren

25 Lektüren

Overview10mThe General Public License10mThe MIT License10mThe CC0 License10mOverview10mPaying it Forward10mLinus’s Law10mHiring10mSummary10mIntroduction10mgit10mInitializing a git repository10mCommitting10mBrowsing History10mLinking local repo to GitHub repo10mSyncing RStudio and GitHub10mIssues10mPull Request10mMerge Conflicts10mIntroduction10mThe Unix Philosophy10mDefault Values10mNaming Things10mPlaying Well With Others10mSummary10m

1 praktische Übung

Testing, GitHub, and Open Source30m

Woche4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Continuous Integration and Cross Platform Development

6 Stunden zum Abschließen

13 Lektüren

Bewertungen

4.1

60 Bewertungen

5 stars
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6,84 %

Top-Bewertungen von BUILDING R PACKAGES

von GP12. März 2022

The course delivered the basic goals of creating a package for the first time in R!

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 ME15. Jan. 2017

Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.

von DA1. Nov. 2019

very good, an interesting way of learning.

high-level examination

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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.

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