Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Mastering Software Development in R

4.1
estrelas
219 classificações

Roger D. Peng, PhD +1 mais instrutores

10.281 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados Mastering Software Development in RUniversidade Johns Hopkins

Informações sobre o curso

3.369 visualizações recentes

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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 3 de 5 no

Programa de cursos integrados Mastering Software Development in R

Nível intermediário

Aprox. 21 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

Experimente o Coursera for Business

Habilidades que você terá

Programming Tool
Github
Continuous Integration
R Programming

Prazos flexíveis

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Certificados compartilháveis

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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

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Programa de cursos integrados Mastering Software Development in R

Nível intermediário

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Instrutores

Classificação do instrutor

3,71/5 (8 classificações)

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1.487.687 aprendizes

37 Cursos

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences

Colorado State University

71.485 aprendizes

5 Cursos

oferecido por

Universidade Johns Hopkins

Veja como os funcionários das principais empresas estão se especializando em habilidades sob demanda

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo97%(1,575 classificações)

Semana

Semana 1

3 horas para concluir

Getting Started with R Packages

3 horas para concluir

1 vídeo (Total 2 mín.), 16 leituras, 1 teste

1 vídeos

Welcome to Building R Packages2min

16 leituras

Before You Start10min

Using Mac OS10min

Using Windows10min

Using Unix/Linux10min

R packages10min

Basic Structure of an R Package10min

DESCRIPTION File10min

NAMESPACE File10min

Namespace Function Notation10min

Loading and Attaching a Package Namespace10min

The R Sub-directory10min

The man Sub-directory10min

Summary10min

The devtools package10min

Creating a Package10min

Other Functions10min

1 exercício prático

R Package and devtools30min

Semana

Semana 2

7 horas para concluir

Documentation and Testing

7 horas para concluir

14 leituras

Semana

Semana 3

5 horas para concluir

Licensing, Version Control, and Software Design

5 horas para concluir

25 leituras

25 leituras

Overview10min

The General Public License10min

The MIT License10min

The CC0 License10min

Overview10min

Paying it Forward10min

Linus’s Law10min

Hiring10min

Summary10min

Introduction10min

git10min

Initializing a git repository10min

Committing10min

Browsing History10min

Linking local repo to GitHub repo10min

Syncing RStudio and GitHub10min

Issues10min

Pull Request10min

Merge Conflicts10min

Introduction10min

The Unix Philosophy10min

Default Values10min

Naming Things10min

Playing Well With Others10min

Summary10min

1 exercício prático

Testing, GitHub, and Open Source30min

Semana

Semana 4

6 horas para concluir

Continuous Integration and Cross Platform Development

6 horas para concluir

13 leituras

Avaliações

4.1

60 avaliações

5 stars
52,05%
4 stars
23,74%
3 stars
13,69%
2 stars
3,65%
1 star
6,84%

Principais avaliações do BUILDING R PACKAGES

por CB29 de mar de 2017

This is a critical skill and it's barely covered anywhere else. Thanks for making this course!

por ME15 de jan de 2017

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

por M10 de jun de 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).

por CI6 de out de 2017

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

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados 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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Building R Packages

Informações sobre o curso

Habilidades que você terá