Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R qui sont nécessaires pour développer des outils de science des données puissants, robustes et réutilisables. Les sujets abordés incluent la programmation fonctionnelle en R, la gestion robuste des erreurs, la programmation orientée objet, le profilage et le benchmarking, le débogage et la conception correcte des fonctions. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'abstraire les tâches courantes d'analyse de données et de les encapsuler dans des fonctions destinées à l'utilisateur. Parce que chaque environnement de science des données rencontre des défis uniques, il y a toujours un besoin de développer des logiciels personnalisés spécifiques à la mission de votre organisation. Vous serez également en mesure de définir de nouveaux types de données dans R et de développer un univers de fonctionnalités spécifiques à ces types de données pour permettre une exécution plus propre des tâches de science des données et une plus grande réutilisation au sein d'une équipe.
Programmation R avancée
Programmation R avancée
Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le développement de logiciels en R"
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
32 881 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
576 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Conception fonctionnelle
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Outils de programmation informatique
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Conception orientée objet
- Catégorie : Tests de performance
- Catégorie : Optimisation des performances
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : R (logiciel)
Détails à connaître
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Johns Hopkins University
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 étoiles
58,33 %
- 4 étoiles
22,22 %
- 3 étoiles
10,24 %
- 2 étoiles
2,95 %
- 1 étoile
6,25 %
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Révisé le 19 juil. 2017
The last problem is unnecessarily difficult with little related teaching and learning material provided. Otherwise, the course is certainly well worth taking.
Révisé le 12 févr. 2020
Brilliant course. Loved Week 4 for OOP. This was really new for me and would love to have been able to see its application in real world examples to better cement the concepts.
Révisé le 15 oct. 2020
Great course but would prefer more video lectures versus text based lectures. Otherwise, a great course to help build out the foundations of R programming.
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