À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 4 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Programming ToolGithubContinuous IntegrationR Programming
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Economists
  • Biologists
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Scientists

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
3 heures pour terminer

Getting Started with R Packages

1 vidéo (Total 2 min), 16 lectures, 1 quiz
16 lectures
Before You Start10 min
Using Mac OS10 min
Using Windows10 min
Using Unix/Linux10 min
R packages10 min
Basic Structure of an R Package10 min
DESCRIPTION File10 min
NAMESPACE File10 min
Namespace Function Notation10 min
Loading and Attaching a Package Namespace10 min
The R Sub-directory10 min
The man Sub-directory10 min
Summary10 min
The devtools package10 min
Creating a Package10 min
Other Functions10 min
1 exercice pour s'entraîner
R Package and devtools20 min
Semaine
2
7 heures pour terminer

Documentation and Testing

14 lectures, 1 quiz
14 lectures
Documentation10 min
Vignette's and README Files10 min
Knitr / Markdown30 min
Common knitr Options10 min
Help Files and roxygen210 min
Common roxygen2 Tags10 min
Overview10 min
Data for Demos10 min
Internal Data10 min
Data Packages10 min
Summary10 min
Introduction10 min
The testthat Package10 min
Passing CRAN Checks10 min
Semaine
3
5 heures pour terminer

Licensing, Version Control, and Software Design

25 lectures, 1 quiz
25 lectures
Overview10 min
The General Public License10 min
The MIT License10 min
The CC0 License10 min
Overview10 min
Paying it Forward10 min
Linus’s Law10 min
Hiring10 min
Summary10 min
Introduction10 min
git10 min
Initializing a git repository10 min
Committing10 min
Browsing History10 min
Linking local repo to GitHub repo10 min
Syncing RStudio and GitHub10 min
Issues10 min
Pull Request10 min
Merge Conflicts10 min
Introduction10 min
The Unix Philosophy10 min
Default Values10 min
Naming Things10 min
Playing Well With Others10 min
Summary10 min
1 exercice pour s'entraîner
Testing, GitHub, and Open Source20 min
Semaine
4
6 heures pour terminer

Continuous Integration and Cross Platform Development

13 lectures, 1 quiz
13 lectures
Overview10 min
Web Services for Continuous Integration10 min
Using Travis10 min
Using AppVeyor10 min
Summary10 min
Introduction10 min
Handling Paths10 min
Saving Files & rappdirs10 min
rappdirs10 min
Options and Starting R10 min
Package Installation10 min
Environmental Attributes10 min
Summary10 min
4.2
44 avisChevron Right

25%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

17%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Principaux examens pour Building R Packages

par KMJun 4th 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...

par CBMar 30th 2017

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

Enseignants

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

À propos de Université Johns-Hopkins

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....

À propos du Spécialisation 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....
Mastering Software Development in R

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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