This course provides a rigorous introduction to the R programming language, with a particular focus on using R for software development in a data science setting. Whether you are part of a data science team or working individually within a community of developers, this course will give you the knowledge of R needed to make useful contributions in those settings. As the first course in the Specialization, the course provides the essential foundation of R needed for the following courses. We cover basic R concepts and language fundamentals, key concepts like tidy data and related "tidyverse" tools, processing and manipulation of complex and large datasets, handling textual data, and basic data science tasks. Upon completing this course, learners will have fluency at the R console and will be able to create tidy datasets from a wide range of possible data sources.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Mastering Software Development in R
The R Programming Environment
proposé par
À propos de ce cours
4.4
711 notes
Compétences que vous acquerrez
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingRstudio
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
1Basic R Language
In this module, you'll learn the basics of R, including syntax, some tidy data principles and processes, and how to read data into R.
1 vidéos (Total 2 min), 27 lectures, 1 quiz
1 vidéos
27 lectures
Course Textbook: Mastering Software Development in R1 min
Syllabus10 min
Swirl Assignments10 min
Datasets10 min
Lesson Introduction2 min
Evaluation3 min
Objects1 min
Numbers1 min
Creating Vectors1 min
Mixing Objects1 min
Explicit Coercion3 min
Matrices3 min
Lists2 min
Factors4 min
Missing Values3 min
Data Frames3 min
Names4 min
Attributes1 min
Summary1 min
The Importance of Tidy Data5 min
The “Tidyverse”4 min
Reading Tabular Data with the readr Package10 min
Reading Web-Based Data1 min
Flat files online10 min
Requesting data through a web API10 min
Scraping web data2 min
Parsing JSON, XML, or HTML data3 min
1 exercices pour s'entraîner
Swirl Lessons min
Semaine
2Data Manipulation
During this module, you'll learn to summarize, filter, merge, and otherwise manipulate data in R, including working through the challenges of dates and times.
11 lectures, 1 quiz
11 lectures
Basic Data Manipulation10 min
Piping7 min
Summarizing data10 min
Selecting and filtering data10 min
Adding, changing, or renaming columns7 min
Spreading and gathering data10 min
Merging datasets10 min
Working with Dates, Times, Time Zones3 min
Converting to a date or date-time class7 min
Pulling out date and time elements5 min
Working with time zones8 min
1 exercices pour s'entraîner
Swirl Lessons min
Semaine
3Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory
During this module, you'll learn to use R tools and packages to deal with text and regular expressions. You'll also learn how to manage and get the most from your computer's physical memory when working in R.
9 lectures, 1 quiz
9 lectures
Text Processing and Regular Expressions1 min
Text Manipulation Functions in R10 min
Regular Expressions15 min
RegEx Functions in R5 min
The stringr Package10 min
Summary1 min
The Role of Physical Memory10 min
Back of the Envelope Calculations8 min
Internal Memory Management in R5 min
1 exercices pour s'entraîner
Swirl Lessons min
Semaine
4Large Datasets
In this final module, you'll learn how to overcome the challenges of working with large datasets both in memory and out as well as how to diagnose problems and find help.
7 lectures, 1 quiz
7 lectures
Working with Large Datasets2 min
In-memory strategies10 min
Out-of-memory strategies10 min
Diagnosing Problems5 min
How to Google Your Way Out of a Jam5 min
Asking for Help5 min
Quiz Instructions min
1 exercices pour s'entraîner
Reading and Summarizing Data20 min
4.4
42%
83%
11%
Meilleurs avis
par VS•May 28th 2017
Good Practice..........!!!...really helpful for building data science concept through R Programming.........Really salute for hardworking of instructor..................!!!
par AH•Aug 5th 2017
The R Programing Environment is very supportive environment, and I appriciate the guideline and the materials. futhermore, the course was good begining. Thanks
Enseignants
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brooke Anderson
Assistant Professor, Environmental & Radiological Health SciencesColorado State University
À propos de 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.
À propos de la Spécialisation Mastering Software Development in R
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 useful data science results and products. You will obtain rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages and developing custom data visualizations. You will 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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
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